Hintergrund

Beta-Blocker sind eine Klasse von Medikamenten, die häufig dazu verwendet werden, hohen Blutdruck zu behandeln. Nichtselektive Beta-Blocker sind eine Subgruppe von Beta-Blockern, die beispielsweise Propranolol (Inderal) oder Nadolol (Corgard) einschließen. Wir wollten herausfinden, wie gut diese Subgruppe von Beta-Blockern den Blutdruck senken kann.

Studienmerkmale

Wir entwickelten eine umfassende Suchstrategie für alle relevanten wissenschaftlichen Datenbanken, um alle für diese Fragestellung relevanten klinischen Studien zu identifizieren. Teilnehmer mussten zu Beginn der Studie einen systolischen Blutdruck von mindestens 140 mmHg (der obere Wert der Messung) oder einen diastolischen Blutdruck von mindestens 90 mmHg (der untere Wert der Messung) oder beides haben. Wir legten keine Einschränkungen in Bezug auf Alter, Geschlecht, Basisrisiko oder andere Erkrankungen fest.

Hauptergebnisse

Wir fanden 25 klinische Studien, die die blutdrucksenkende Wirkung von 7 nicht-selektiven Beta-Blockern mit Placebo bei 1264 Personen mit Bluthochdruck verglichen. Im Durchschnitt senkten die nicht-selektiven Beta-Blocker den Blutdruck um etwa 10 mmHg (systolisch) und 7 mmHg (diastolisch) und reduzierten die Herzfrequenz um 12 Schläge pro Minute. Diese Werte überschätzen den wahren Effekt wahrscheinlich, aufgrund von systematischen Fehlern (Bias) in der Durchführung und Berichterstattung der Studien. Wir fanden keine überzeugende Evidenz, dass eine höhere Dosierung von nicht-selektiven Beta-Blockern den Blutdruck stärker senken kann, als eine niedrigere Dosierung. Höhere Dosen von nicht-selektiven Beta-Blockern senkten jedoch im Vergleich zu niedrigeren Dosen den Puls signifikant. Dies könnte zu mehr Nebenwirkungen führen. Da die blutdrucksenkende Wirkung für den systolischen und diastolischen Blutdruck ähnlich ist, ist die Wirkung dieser Subgruppe von Beta-Blockern auf den Pulsdruck (Differenz zwischen dem systolischen und diastolischen Blutdruck), mit etwa 2mmHg, klein.

Qualität der Evidenz

Die Qualität der Evidenz ist, aufgrund von extremen Ausreißern in den Daten und einem hohen Risiko für Bias, gering.