Qual é a melhor primeira linha de tratamento para hipertensão?

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As diretrizes atuais aconselham sobre cinco classes de medicamentos que os médicos podem escolher como primeira linha de tratamento para hipertensão, mas quais são os critérios subjacentes a esse intervalo?

Um novo artigo – cujo primeiro autor é o Dr. Marc A. Suchard, do departamento de bioestatística da Universidade da Califórnia, em Los Angeles – mostra algumas das armadilhas por trás da decisão de qual é a melhor primeira linha de tratamento para hipertensão.

Primeiro, a literatura existente de que organizações como o American College of Cardiology e a American Heart Association (AHA) basearam suas diretrizes são ensaios clínicos randomizados com um número insuficiente de participantes, poucos dos quais estão apenas começando seu tratamento, explicam o Dr. Suchard e colegas.

Segundo, os estudos observacionais que às vezes são usados ​​para compensar eventuais lacunas de conhecimento nos ensaios têm seus próprios vieses e limitações de amostras.

Portanto, as opiniões de especialistas tendem a ser o condutor das recomendações clínicas, em vez de evidências concretas. Para corrigir isso, Suchard e colegas usaram big data e um método exclusivamente confiável para gerar e analisar evidências em larga escala, a fim de avaliar a eficácia das opções de tratamento de primeira linha.

Os pesquisadores publicaram suas descobertas na revista The Lancet.

A falta de confiabilidade das evidências existentes

O co-autor do estudo, Dr. George Hripcsak, presidente do Departamento de Informática Biomédica da Columbia University, em Nova York, explica ainda mais a motivação para a pesquisa.

Ele diz: “Os ensaios clínicos randomizados demonstram a eficácia e a segurança de um medicamento em uma população de pacientes altamente definida, mas eles não são bons em fazer comparações entre várias classes de medicamentos em um grupo diversificado de pacientes que você encontraria no mundo real”.

“Involuntariamente ou não, periódicos e autores tendem a publicar estudos com resultados interessantes, e os pesquisadores podem até selecionar métodos analíticos mais adequados para obter os resultados que se encaixam em suas hipóteses”, acrescenta o Dr. Hripcsak.

“Tudo se resume a um exercício de colheita de cerejas, que torna os resultados menos confiáveis”.

O que é LEGEND e como isso ajuda?

Para superar isso, Suchard, Hripcsak e colegas usaram um método desenvolvido para corrigir e impedir os vieses dos estudos observacionais. O método é chamado de geração e avaliação de evidências em larga escala em uma rede de bancos de dados (LEGEND).

“O LEGEND fornece uma estrutura sistemática que pode gerar evidências de forma reprodutível, aplicando análises avançadas em uma rede de bancos de dados diferentes para uma ampla variedade de exposições e resultados”, explica o co-autor do estudo Patrick Ryan, Ph.D.

LEGEND também “ajuda[s] nós entendemos o quanto podemos confiar nas evidências que produzimos “, diz Ryan.

Ryan é professor assistente adjunto de informática biomédica na Universidade de Columbia e vice-presidente de análise de dados observacionais em saúde da empresa farmacêutica Janssen Research & Development.

Ele, juntamente com os colegas Dr. Suchard e Martijn Schuemie, Ph.D., outro co-autor do novo estudo, apresentou os benefícios do LEGEND em nome da equipe que o criou no simpósio da Observational Health Data Science Initiative em 2018.

Na apresentação, eles expuseram os princípios orientadores do novo método, mostrando como ele pode usar as vantagens de estudos observacionais em larga escala e aplicar seus resultados a condições como depressão e hipertensão em um cenário do mundo real.

Inibidores da ECA não são tão eficazes quanto outros medicamentos

No novo estudo, os autores aplicaram o LEGEND a dados de 4,9 milhões de pessoas em quatro países diferentes que haviam acabado de começar a tomar um medicamento para pressão alta.

Depois de aplicar o complexo algoritmo LEGEND e responder por aproximadamente 60.000 variáveis, os pesquisadores identificaram vários casos de ataques cardíacos, hospitalizações por insuficiência cardíaca, derrames e um alto número de efeitos colaterais dos medicamentos de primeira linha para hipertensão.

O estudo revelou que os inibidores da enzima de conversão da angiotensina (ECA), que são os medicamentos de primeira linha mais comumente prescritos, tiveram mais efeitos colaterais do que os diuréticos tiazídicos, uma classe de medicamentos que não são prescritos com tanta frequência.

Mais especificamente, nesta análise, os médicos prescreveram inibidores da ECA em 48% das vezes, enquanto os médicos prescreveram diuréticos tiazídicos como primeira linha de tratamento para apenas 17% das pessoas com hipertensão recém-diagnosticada.

Apesar disso, os diuréticos tiazídicos foram associados a 15% menos ataques cardíacos, hospitalizações por insuficiência cardíaca e derrames. Além disso, os inibidores da ECA causaram taxas mais altas de 19 efeitos colaterais, em comparação com outros tratamentos de primeira linha.

Além disso, os bloqueadores dos canais de cálcio não di-hidropiridínicos foram o tratamento de primeira linha menos eficaz que os autores do estudo identificaram.

Finalmente, os autores estimam que 3.100 eventos cardiovasculares adversos poderiam ter sido evitados se os médicos tivessem prescrito diuréticos tiazídicos em vez de inibidores da ECA.