Diseño del estudio y población.
Este estudio fue un subconjunto de una cohorte retrospectiva de ERC, que utilizó datos del mundo real de pacientes diagnosticados con ERC en el Hospital Ramathibodi, un centro de atención terciaria afiliado a una universidad y un importante hospital de referencia en Bangkok, Tailandia, desde el 1 de enero de 2010 hasta el 31 de diciembre. , 2022 (Figura 1). Los diagnósticos de ERC se determinaron a partir de una base de datos electrónica no identificada utilizando códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) para identificar casos de ERC, incluidos los códigos ICD-9 (3895, 3927, 3942, 3943, 3995 y 5498) y códigos ICD-10 ( N18.0-N18.9). Estos códigos se utilizaron con los criterios KDIGO de 2012, que definen la ERC como una TFGe persistentemente inferior a 60 ml/min/1,73 m² durante al menos dos mediciones separadas por más de tres meses. La hematuria o proteinuria persistente no se incluyeron como criterios de diagnóstico debido a que faltaban datos sustanciales.
Los pacientes eran elegibles si (i) tenían cualquier estadio de ERC por cualquier causa y (ii) se les prescribió SGLT2i o bloqueo del SRAA durante más de tres meses desde enero de 2015 (según la disponibilidad inicial de SGLT2i en Tailandia). Los pacientes fueron excluidos si tenían (i) menos de una medición de eGFR dentro de un año después de la fecha índice o (ii) diabetes mellitus tipo 1. La fecha índice se definió como la fecha de prescripción inicial de SGLT2i (el grupo SGLT2i) o del bloqueo del SRAA (el grupo de control). Los pacientes fueron seguidos hasta la primera aparición de cualquier componente de resultado primario, la pérdida del seguimiento o el final del estudio si no hubo eventos.
Cálculo del tamaño de la muestra
En el ensayo DAPA-CKD12que investigó el efecto de dapagliflozina en la progresión de la ERC, el grupo de placebo experimentó una tasa de resultado renal compuesta del 14,5% en comparación con el 9,2% en el grupo de dapagliflozina durante el período de seguimiento. Por lo tanto, para detectar una diferencia del 5% con una potencia del 80% y un nivel de significancia (alfa) de 0,05, se necesita un mínimo de 2.487 pacientes (415 iSGLT2 y 2.072 bloqueos del RAAS) para una proporción de 1:5 o 2.150 pacientes (430 En el diseño de nuestro estudio se requerirían SGLT2i y 1720 bloqueos del RAAS) para una proporción de 1:4.
Tratamientos, resultados y covariables
Los pacientes del grupo SGLT2i recibieron cualquier terapia SGLT2i aprobada por la FDA durante un mínimo de tres meses, junto con la atención estándar para la ERC y otros tratamientos indicados. Se permitió el bloqueo del SRAA si se iniciaba antes o se cambiaba durante el seguimiento, según las indicaciones clínicas. El grupo de control recibió bloqueo del SRAA durante al menos tres meses, junto con la atención estándar para la ERC y otros medicamentos indicados. Para minimizar posibles sesgos temporales relacionados con el cambio de prácticas de tratamiento, las fechas de inicio del bloqueo del RAAS se compararon con las fechas de inicio de SGLT2i dentro de un período de un año.
En Tailandia existen tres planes de seguro principales: el Plan de prestaciones médicas para funcionarios públicos (CSMBS), el Sistema de seguridad social (SSS) y el Plan de cobertura universal (UCS). SGLT2i está cubierto por CSMBS para todas las indicaciones aprobadas por la FDA (incluidas afecciones diabéticas y no diabéticas como la ERC), mientras que la cobertura bajo SSS era limitada y UCS no reembolsaba SGLT2i a menos que fuera pagado por usted mismo.
El resultado primario fue el tiempo transcurrido hasta la primera aparición de un evento renal adverso mayor compuesto (MAKE) en pacientes que recibieron iSGLT2 en comparación con aquellos que recibieron bloqueo del SRAA durante un período de seguimiento de siete años. El MAKE compuesto incluyó: (1) una disminución sostenida en la TFGe de al menos el 40 % desde el inicio (confirmada por una medición posterior después de cuatro semanas); (2) progresión a ERC en estadio 5 (eGFR
Los resultados de seguridad incluyeron tasas de infecciones del tracto urinario (ITU), gangrena de Fournier, hipoglucemia, cetoacidosis diabética (CAD), lesión renal aguda (IRA), hipotensión, fracturas óseas y amputación de extremidades.
Los datos de covariables iniciales, incluidas las comorbilidades y las causas de muerte, se recuperaron utilizando los códigos ICD-9/10. Los valores de laboratorio se extrajeron de las bases de datos de laboratorio para las visitas iniciales y de seguimiento.
Análisis estadístico
Las características iniciales por grupos de tratamiento se presentan como porcentajes para variables categóricas y media con desviación estándar (DE) o mediana y rango intercuartil (IQR) para variables continuas basadas en la normalidad. Estas variables correspondientes se compararon mediante una prueba de Chi-cuadrado (o prueba exacta de Fisher) o la prueba T de Student (o pruebas U de Mann-Whitney), según correspondiera, respectivamente.
Se utilizó un análisis de puntuación de propensión (PS) para equilibrar las covariables entre los grupos de tratamiento (iSGLT2 frente a bloqueo del RAAS) mediante los siguientes pasos: Primero, desarrollamos un modelo de tratamiento (TM) que incluye covariables clave que se sabe que influyen en la asignación del tratamiento: sexo, edad, índice de masa corporal (IMC), diabetes, hipertensión, comorbilidades cardiovasculares, hemoglobina A1c (HbA1c), lipoproteínas de baja densidad (LDL) y eGFR inicial. El equilibrio de covariables se logró cuando las diferencias de medias estandarizadas ponderadas no excedieron 0,2. Luego se calculó el PS, que representa la probabilidad de recibir cada tratamiento.
En segundo lugar, construimos el modelo de resultados MAKE utilizando un modelo de riesgo por causa específica, ponderado por la probabilidad inversa de asignación del tratamiento (es decir, PS), teniendo en cuenta los riesgos competitivos de muerte por otras causas. Luego estimamos las probabilidades de desarrollar MAKE compuestos, junto con intervalos de confianza (IC) del 95%, para cada grupo de tratamiento. Además, estimamos los índices de riesgo (HR) por causa específica y los IC del 95%, ajustando los factores relevantes identificados en los análisis univariados (PAG-valor
Además, la tasa de incidencia de cada componente individual de MAKE se estimó por separado utilizando curvas de Kaplan-Meier y se comparó mediante la prueba de rango logarítmico. Finalmente, se estimó y comparó la incidencia acumulada de eventos adversos comunes entre los grupos de bloqueo de iSGLT2 y SRAA utilizando índices de riesgo e IC del 95%. El supuesto de riesgos proporcionales se probó mediante la prueba de Chi-cuadrado. Todos los análisis y visualizaciones de datos se realizaron con Stata 18.0 (Stata Corp., College Station, TX, EE. UU.). La significación estadística se fijó en un PAG-valor
Consideraciones éticas
Este estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Facultad de Medicina del Hospital Ramathibodi de la Universidad Mahidol (COA. MURA2021/631 y COA. MURA2023/246). La Junta de Revisión Institucional de la Facultad de Medicina del Hospital Ramathibodi de la Universidad Mahidol renunció al requisito de consentimiento informado por escrito debido a la naturaleza retrospectiva del estudio y al uso de datos no identificados. Todos los métodos se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes.
