Populationsdiversität kardiovaskulärer Endpunktstudien und reale Patienten mit Diabetes in einem chinesischen tertiären Krankenhaus
Randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) gelten als Goldstandard zur Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln sowie zur Unterstützung klinischer Entscheidungen. Allerdings verwenden RCTs oft restriktive Einschlusskriterien, um Präzision, Qualität und Patientensicherheit zu gewährleisten, was die Repräsentativität realer Populationen einschränken und die Generalisierbarkeit der Ergebnisse mindern kann. Pragmatische RCT-Designs mit geringeren Rekrutierungsbeschränkungen werden zunehmend genutzt, um die Abbildung realer Populationen zu verbessern, insbesondere bei nicht übertragbaren chronischen Erkrankungen wie Typ-2-Diabetes, einem bedeutenden Risikofaktor für kardiovaskuläre Erkrankungen.
Seit 2008 verlangt die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA), dass neue Antidiabetika neben glukosesenkender Wirksamkeit auch kardiovaskuläre Sicherheit in kardiovaskulären Endpunktstudien (CVOTs) nachweisen müssen. Diese Studien, oft pragmatische RCTs, prägen klinische Leitlinien zur Diabetesbehandlung. Aktuelle Untersuchungen zeigen jedoch Bedenken hinsichtlich der Repräsentativität von CVOT-Populationen gegenüber realen Patientenkollektiven. Diese Studie untersuchte die Repräsentativität der EMPA-REG OUTCOME-Studie – einer wegweisenden CVOT zur Bewertung kardiovaskulärer Outcomes und Langzeitsicherheit des SGLT-2-Inhibitors Empagliflozin – in einer chinesischen realen Diabetespopulation.
Methodik
Die retrospektive Querschnittsanalyse wurde am West China Hospital (WCH) der Sichuan University durchgeführt, einem der größten tertiären Krankenhäuser Chinas. Elektronische Krankenakten (EMR) von Patienten mit Diabetes, die zwischen dem 1. Januar 2011 und dem 30. Juni 2019 behandelt wurden, wurden ausgewertet. Eingeschlossen wurden stationäre Patienten mit Entlassungsdiagnose Diabetes (ICD-10-Codes E10–E14) sowie ambulanter Patienten mit entsprechender Diagnose in Freitext oder ICD-10-Codes. Ausschlusskriterien waren fehlende Labordaten (HbA1c, Serumkreatinin, Lipidprofil). Patienten, die die EMPA-REG OUTCOME-Kriterien erfüllten (HbA1c 7,0–10,0 %, eGFR ≥30 ml/min/1,73 m², hohes kardiovaskuläres Risiko), wurden identifiziert.
Ergebnisse
Von 48.257 stationären und 36.857 ambulanten Patienten erfüllten 8.389 (17,4 %) stationäre und 2.646 (7,2 %) ambulante Patienten die EMPA-REG OUTCOME-Kriterien. Stationäre Patienten zeigten ähnliches Alter, Blutdruck und Lipidprofile wie die Studienpopulation, jedoch weniger Männer, Metformin- und Antihypertensiva-Anwender, niedrigeren BMI und weniger Aspirin-Gebrauch. Ambulante Patienten wiesen ebenfalls weniger Männer, weniger Metformin-, Insulin-, Antihypertensiva- und Aspirin-Anwender auf.
Diskussion
Nur ein kleiner Teil der chinesischen Diabetespatienten in tertiärer Versorgung hätte an EMPA-REG OUTCOME teilnehmen können. Die Baseline-Charakteristika unterschieden sich signifikant, z. B. durch niedrigeren BMI, weniger Hypertonie- und Nierenerkrankungen. Diese Unterschiede reflektieren ethnische Variationen (z. B. niedrigeres BMI bei Chinesen) und Fokussierung der EMPA-REG OUTCOME auf Hochrisikopatienten mit bestehenden kardiovaskulären Erkrankungen. Die Ergebnisse decken sich mit internationalen Studien aus Katalonien, den USA und dem UK, die ebenfalls geringe Übereinstimmung zwischen RCT- und Realworld-Populationen belegen.
Stärken und Limitationen
Stärken umfassen die große Stichprobe, umfassende medizinische Daten und Verwendung klinisch relevanter Unterschiede (MCIDs). Limitationen sind der monozentrische Ansatz und retrospektive Design, das eine exakte Replikation der EMPA-REG OUTCOME-Kriterien einschränkte.
Schlussfolgerung
Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit, CVOT-Daten im Kontext lokaler klinischer Gegebenheiten zu validieren. Evidenzlokalisierung und pragmatische RCTs in chinesischen Populationen sind essenziell, um die Übertragbarkeit internationaler Leitlinien zu sichern und die Versorgung von Diabetespatienten mit kardiovaskulären Risiken zu optimieren.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001407