Новий інструмент оптимізує вибір ліків від діабету 2 типу

Дослідники розробили модель, використовуючи стандартні клінічні дані, щоб визначити оптимальну цукрознижувальну терапію для пацієнтів з діабетом 2 типу (T2D). Особи, які отримували прогнозовану моделлю оптимальну терапію, продемонстрували кращий контроль глікемії, меншу потребу в додатковій цукрознижувальній терапії та менший ризик ускладнень діабету порівняно з тими, хто отримував неоптимальну терапію.

Методологія.

Дослідники розробили та перевірили модель із п’яти класів препаратів для прогнозування їхньої відносної глікемічної ефективності: інгібіторів дипептидилпептидази-4 (DPP-4), агоністів рецепторів глюкагоноподібного пептиду 1 (GLP-1 RA), інгібіторів котранспортера-2 натрій-глюкози (SGLT2), сульфонілсечовини та тіазолідиндіонів.

Використані дані з бази Clinical Practice Research Datalink (CPRD) про пацієнтів із цукровим діабетом 2-го типу у віці 18-79 років, які почали приймати один із п’яти класів препаратів між 2004 і 2020 роками. Загалом для розробки моделі було використано 100 107 ініціацій препарату.

Модель враховувала дев’ять стандартних клінічних характеристик на момент початку лікування: вік, тривалість діабету, стать, вихідні рівні HbA1c, індекс маси тіла, швидкість клубочкової фільтрації, рівень холестерину ЛПВЩ, загальний рівень холестерину та рівень аланінамінотрансферази.

Під час валідації оцінювалися відмінності у глікемічній ефективності між групами, які отримували терапію відповідно до прогнозу моделі та тими, які отримували інший клас препаратів.

Оптимальна терапія визначалася як клас препаратів з найвищою прогнозованою глікемічною ефективністю.

Основний результат – абсолютний 12-місячний рівень HbA1c після початку лікування. Додатково оцінювалися ризики глікемічної недостатності, смертності, серцево-судинних ускладнень, ниркової недостатності та мікросудинних ускладнень.

Основні висновки.

• У когорті CPRD 32 305 (15,2%) із 212 166 ініціацій лікарських засобів відповідали прогнозованій оптимальній терапії.
• GLP-1 RA були найчастіше прогнозованим оптимальним класом препаратів для досягнення кращого рівня HbA1c через 12 місяців.
• Пацієнти, які отримували терапію відповідно до прогнозу моделі, мали середній рівень HbA1c на 5,3 ммоль/моль нижчий, ніж ті, хто отримував інші ліки.
• 5-річний ризик глікемічної недостатності був на 38% нижчим у групі, яка отримувала узгоджене лікування (скоригований коефіцієнт ризику 0,62; 95% ДІ 0,59-0,64).
• Пацієнти, які отримували терапію відповідно до прогнозу моделі, мали знижений ризик серцево-судинних подій, серцевої недостатності, ниркової недостатності та мікросудинних ускладнень.

Дослідники зазначають, що модель базується на регулярно зібраних клінічних параметрах, що дозволяє її впровадження у системах охорони здоров’я різних країн без значних фінансових витрат.

Модель має потенціал трансформувати персоналізоване лікування діабету в усьому світі, особливо в первинній медичній допомозі, де вона може зменшити робоче навантаження та покращити результати для пацієнтів.

Обмеження дослідження

• Модель була перевірена на основі клінічних випробувань для кількох класів препаратів, але обмежений доступ до випробувань GLP-1 RA міг вплинути на надійність прогнозів для цього класу.
• Аналіз ґрунтувався на рутинних клінічних даних, що могло спричинити упередженість або помилки у визначенні предикторів та результатів.
• Модель виключала пацієнтів молодше 18 та старше 80 років через недостатність даних.

ДЖЕРЕЛО: The Lancet

На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! Facebook. Telegram. Viber. Instagram.