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25 de febrero de 2024

¿Qué fármaco antidiabético no insulínico debemos utilizar tras metformina?



Comentario de Javier Díez Espino (@DiezEspino)
 
¿Qué fármaco antidiabético no insulínico (ADNI) debemos utilizar tras metformina (MET)? ¿Cuál es su efectividad respecto al control glucémico, las complicaciones de la diabetes tipo 2 (DM2) y cuales sus efectos adversos? Estas preguntas surgen con frecuencia en nuestro día a día y es difícil que obtengamos respuesta en base a ensayos clínicos (ECA) que puedan comparar todos con todos, tanto por su complejidad, larga duración, costes, y como hemos visto, en el estudio GRADE comentado anteriormente en este blog, la aparición de nuevas familias de moléculas con posterioridad al inicio del mismo. Por otra parte, los estudios basados en vida real, que obvian parte de esas limitaciones, presentan evidentes dificultades de interpretación debido a los muchos sesgos de todo tipo que pueden influir en la prescripción como los condicionantes de cada paciente, profesional y organización sanitaria. 
 
El presente estudio, realizado en EEUU (University of California Health System) sobre bases de datos clínicos, trata de sortear este obstáculo en un estudio de cohorte retrospectivo mediante la aplicación de un propensity score matching multidimensional que permite seleccionar y emparejar a los pacientes en función de una serie de covariables para que los grupos de análisis sean lo más similares posible. En este caso se estimaron ajustando por 4.429 covariables clínicas, incluidos procedimientos médicos (556 covariables), mediciones de laboratorio (832 covariables), órdenes únicas de varios medicamentos (1.561 covariables) y condiciones médicas (1480 covariables) observadas en al menos 365 días antes del inicio del tratamiento, además de la edad y sexo. (Sigue leyendo…)

Este estudio, realizado entre enero de 2022 y abril de 2023 y con datos de registros electrónicos entre enero 2012 y abril de 2023, incluyó 31.852 pacientes [16.635 (52,2%) hombres; edad media 61,4 años que reunían los requisitos y eran nuevos usuarios de ADNIs añadidos a la monoterapia con MET (sulfonilureas -SU-, inhibidores del cotransportador sodio-glucosa tipo 2 -iSGLT2-, agonistas del receptor de péptido similar al glucagón tipo 1 -arGLP1- o inhibidores de la dipeptidil peptidasa-4 -iDPP4-]. Seguimiento de 5 años. Entre ellos, el grupo de tratados con SU fue el mayor, con 14.029 nuevos usuarios, seguido por los de iDPP4 con 7.434, arGLP1 con 5.472 e iSGLT2 con 4.917.
 
En comparación con las SU en el metaanálisis de efectos aleatorios, el tratamiento con iSGLT2, arGLP1, iDPP4 fue efectivo en el control glucémico (resumen índice de riesgo -sHR-, 0,75 IC 95%, 0,69-0,83; Heterogenicidad sustancial -I2- = 37,5%), (sHR, 0,79 IC95% 0,75-0,84; I2 = 0%), (sHR, 0,62 IC 95%, 0,57-0,68; I2 = 23,6%) respectivamente. 
 
El tratamiento con iSGLT2 no mostró diferencia en la efectividad en comparación con arGLP1 o iDPP4 (sHR, 1,26 IC 95%, 1,12-1,42; I2 = 47,3) (sHR, 0,97 IC 95%, 0,90-1,04; I2 = 0%). Los pacientes tratados con iDPP4 e iSGLT2 tuvieron menos eventos cardiovasculares (EvCV) en comparación con los tratados con SU (iDPP4: sHR, 0,84 IC95%, 0,74-0,96; I2 = 0%; iSGLT2: sHR, 0,78 IC 95%, 0,62-0,98; I2 = 0%). Los pacientes tratados con un arGLP1 o iSGLT2 tenían menos probabilidades de desarrollar enfermedad renal crónica -ERC- (arGLP1: sHR, 0,75 IC 95% 0,6-0,94; I2 = 0%); iSGLT2: sHR, 0,77 IC95%, 0,61-0,97; I2 = 0%), insuficiencia renal (arGLP1: sHR,0,69 IC95%, 0,56-0,86; I2 = 9,1%; iSGLT2: sHR, 0,72 IC 95%, 0,59-0,88; I2 = 0%), o hipertensión (arGLP1: sHR, 0,82 IC 95%, 0,68-0,97; I2 = 0%; iSGLT2: sHR, 0,73 IC 95%, 0,58- 0,92; I2 = 38,5%) en comparación con los tratados con una SU. 
 
Los pacientes tratados con un iSGLT2, frente a iDPP4, arGLP1 o SU tenían menos probabilidades de desarrollar indicadores de enfermedad hepática crónica (sHR, 0,68 [IC 95%, 0,49-0,95]; I2 = 0%; sHR, 0,66 [IC 95%, 0,48- 0,91]; I2 = 0%; HRs, 0,60 [IC del 95 %, 0,44-0,81]; I2 = 0%) respectivamente, y los tratados iDPP4 tuvieron menos probabilidades de desarrollar una nueva incidencia de hipoglucemia (sHR, 0,48 [IC 95%, 0,36-0,65];I2 = 22,7%) en comparación con los tratados con una SU.
 
Este complejo estudio sobre bases de datos clínicos en vida real pone de manifiesto que las familias farmacológicas que empleamos actualmente son efectivas para reducir la HbA1c. Pero hoy en día, y sin renunciar a ello, esto ya no basta. Buscamos beneficios en la reducción de complicaciones de la DM2 y seguridad, especialmente respecto a las hipoglucemias en las que las SU encabezan un mayor riesgo, y destacan positivamente los iDPP4 que, además comparativamente con aquellas, presentan menos problemas cardiovasculares (CV). 
 
Los pacientes tratados con iDPP4, iSGLT2 y arGLP1 tuvieron significativamente menos probabilidades de experimentar un control glucémico subóptimo en comparación con aquellos que fueron tratados con una SU o con MET durante los 5 años posteriores al tratamiento. Los resultados en reducción de complicaciones son coherentes con los obtenidos en los diversos ensayos clínicos de seguridad cardiovascular (CVOT) de iSGLT2 y arGLP1 que han sido extensamente comentados con anterioridad en el blog.
 
En definitiva, los resultados de este estudio en vida real con un diseño que trata de aproximarse por su estrategia de selección, emparejamiento y análisis a los de los ensayos clínicos, obtiene unos resultados muy parecidos a los referidos por estos últimos, ciertamente con unos costes mucho menores. 
 
Más allá del control de HbA1c como único objetivo, los resultados de este estudio, de otros similares y de los ECA son importantes para la toma de decisiones en la práctica clínica pues nos ayudan a valorar qué fármaco es el adecuado en función las características y riesgos asociados de cada paciente. La integración de estos resultados con la ayuda de algoritmos, como el de RedGDPS y otros, permiten optimizar los beneficios y reducir los riesgos tanto de complicaciones como de efectos adversos de los tratamientos.


NOTA: Hoy se une a la familia de redactores del Blog de Mateu, nuestro compañero el Dr. Díez Espino, primera espada de la RedGDPS y al que deseamos la mayor de las suertes en el proyecto. Seguro realizará sesudos comentarios sobre artículos de gran impacto en diabetes y nos permitirá aprender de él. ¡Bienvenido!

 

 



GRADE Study ResearchGroup, Nathan DM, Lachin JM, Bebu I, Burch HB, Buse JB, Cherrington AL, Fortmann SP, Green JB, Kahn SE, Kirkman MS, Krause-Steinrauf H, Larkin ME, Phillips LS, Pop-Busui R, Steffes M, Tiktin M, Tripputi M, Wexler DJ, Younes N. GlycemiaReduction in Type 2 Diabetes - Microvascular and Cardiovascular Outcomes. N Engl J Med. 2022 Sep 22;387(12):1075-1088. doi: 10.1056/NEJMoa2200436. PMID: 36129997.


Nathan DM, Buse JB, Kahn SE, Krause-Steinrauf H, Larkin ME, Staten M, Wexler D, Lachin JM; GRADE Study Researc Group. Rationale and design of the glycemia reduction approaches in diabetes: a comparative effectivenes sstudy (GRADE). Diabetes Care. 2013 Aug;36(8):2254-61. doi: 10.2337/dc13-0356. Epub 2013 May 20. PMID: 23690531; PMCID: PMC3714493.

 

 

García Soidán FJ, Mata Cases M, Artola Menéndez S, Díez Espino J , Ezkurra Loiola P, Barrot de la Puente J , Franch Nadal J. Algoritmo de tratamiento de la diabetes mellitus tipo 2. RedGDPS 2023 Diabetes práctica 2023: 14(02):37-75. doi: 10.52102/dia

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