KurzGefasst: Prädikatives Modell aus dem Lancet – Fortschritt für die Typ-2-Diabetes-Versorgung

00:00:12: Willkommen bei Kurzgefasst von MGO Medizin, ihrem kompakten Update zu aktuellen medizinischen Studien für Ärztinnen und Ärzte, über die wir auch in unseren Fachzeitschriften Print und Digital berichten.

00:00:24: Die therapeutische Versorgung von Menschen mit Typ II Diabetes gestaltet sich zunehmend komplex.

00:00:31: insbesondere bei multimorbiden Patienten.

00:00:34: Trotz der Verfügbarkeit verschiedener blutzuckersenkender Medikamentenklassen mangelt es bislang an aussagekräftigen Daten, die eine individualisierte Therapieauswahl für die jeweiligen Betroffenen ermöglichen.

00:00:47: Eine im Lensit, im Jahr- und-zwei-tausend-fünfundzwanzig veröffentlichte Studie, adressiert genau diese Lücke.

00:00:54: Die Forschenden der Universität Exeter haben ein prädiktives Modell entwickelt, das die relative glykehmische Wirksamkeit von fünf blutzuckersenkenden Medikamentenklassen anhand rotinemäßig erhobener klinischer Parameter vorhersagen kann.

00:01:11: Es gibt Hinweise darauf, dass eine personalisierte Diabetestherapie mithilfe von Real-World-Daten möglich ist.

00:01:18: Die Entwicklung und Validierung des Modells erfolgten auf Grundlage von Beobachtungsdaten erwachsener Menschen mit Typ II-Diabetes im Alter von achtzehn bis neunundsebzig Jahren, die zwischen zwei Tausendvier und zwei Tausendzwanzig erstmals eine Behandlung mit einer von fünf verschiedenen Medikamentenklassen begonnen hatten.

00:01:37: Insgesamt wurden rund hunderttausend Fälle analysiert, in denen Menschen mit Typ II Diabetes mit einer neuen medikamentösen Therapie begonnen haben.

00:01:47: Zusätzlich wurde das Modell mit individuellen Daten aus drei verschiedenen randomisierten, kontrollierten Studien überprüft.

00:01:55: Das entwickelte Modell kann vorhersagen, wie stark der Blutzuckerwert nach zwölf Monaten durch die jeweilige Behandlung sinkt.

00:02:03: Dabei wurden fünf verschiedene Medikamentengruppen berücksichtigt.

00:02:07: DPP-IV-Inhibitoren, GLP-I Rezeptoragonisten, SGLT-II-Inhibitoren, Sulphonylhahnstoffe und Tiazolid-Indione.

00:02:18: Zur Validierung wurden bei Therapiebeginn erhobene klinische Prädiktoren berücksichtigt, darunter demografische, metabolische und renale Parameter.

00:02:27: Zum Beispiel Alter, Diabetesdauer, Geschlecht, HBANC-Ausgangswert, BMI, EGFR, Lipidprofil und ALT.

00:02:38: Die Effektivität des Modells wurde über einen intercohortalen Vergleich zwischen Patientengruppen quantifiziert, die gemäß der modellbasierten Optimaltherapie versus einer alternativen Therapie behandelt wurden.

00:02:50: Die Studienergebnisse zeigen eine deutliche Diskrepanz zwischen tatsächlicher und modellkonformer Therapie.

00:02:57: In der Gesamtcohorte erhielten nur fünfzehn Komma zwei Prozent der Teilnehmenden, die vom Modell als optimal vorhergesagte Therapie.

00:03:06: In den modellkonformen Gruppen zeigte sich ein mittlerer beobachteter zwölf-monats-HBA-I-C-Vorteil von ca.

00:03:15: fünf Millimol pro mol gegenüber den nichtkonformen Gruppen.

00:03:19: Die Vorhersagen waren in verschiedenen Datensätzen und klinischen Studien gut kalibriert.

00:03:25: Bei der Langzeitbeobachtung über fünf Jahre zeigte sich ein signifikant reduziertes Risiko für glychämisches Versagen in der modellkonformen Gruppe.

00:03:35: Das adjustierte Risiko lag bei sixty-two Prozent des Vergleichswerts, was einer relativen Risikoreduktion von achtunddreißig Prozent entspricht.

00:03:45: Darüber hinaus waren auch das Risiko für kardiowaskuläre Ereignisse um fünfzehn Prozent, für Nierenprogression um neunundzwanzig Prozent und für mikrovaskuläre Komplikationen um vierzehn Prozent in der Modellkonformen Gruppe reduziert.

00:04:02: Hinsichtlich der Gesamtmortalität konnte keine signifikante Veränderung nachgewiesen werden.

00:04:08: Die modellbasierte Therapialokation ergab folgende Verteilung.

00:04:12: Für dreiunddreißig Prozent der Patienten wurden GLP-I Rezeptoragonisten als optimal prädiziert für neunundzwanzig Prozent SGLT-II-Inhibitoren und für achtundzwanzig Prozent Sulphonylharnstoffe.

00:04:28: Das entwickelte Modell ermöglicht es anhand routinemäßig erhobener klinischer Daten, die optimale Blutzuckersenkende Therapie für Menschen mit Typ II Diabetes zu bestimmen und ist somit besonders für die Primärversorgung geeignet.

00:04:44: Betroffene, die gemäß Modell behandelt wurden, erzielten nicht nur bessere HBA-I-C-Werte, sondern benötigten auch seltener zusätzliche Medikamente.

00:04:54: Das Modell ist einfach in die klinische Praxis zu integrieren, da keine zusätzlichen diagnostischen Verfahren erforderlich sind.

00:05:03: Es müssen jedoch einige Limitationen genannt werden.

00:05:06: Neuere Medikamente wie Sima-Glutit und Tirzipatit wurden bislang nicht berücksichtigt.

00:05:12: Diese Hochpotenten in Kretinmemetika zeigen in klinischen Studien teilweise deutlich stärkere Effekte hinsichtlich HBA-I-C-Reduktion, Gewichtsreduktion und kardiovaskulärer Protektion als die älteren Vertreter dieser Substanzklasse.

00:05:29: Ebenso bleiben ethnische Unterschiede in der Therapieantwort unberücksichtigt, was die externe Validität in diversen Populationen einschränken könnte.

00:05:39: Zudem fokussiert das Modell ausschließlich auf die glychemische Wirksamkeit.

00:05:44: Andere relevante Therapieziele wie kardiovaskuläre Risikoreduktion, Gewichtsmanagement, Hypoglychemie, Risiko, oder renale Protektion, fließen nicht in die Prädiktionsalgorithmen ein.

00:05:56: Die Autorenschaft empfiehlt daher die Weiterentwicklung und Validierung des Modells in unterschiedlichen und vielfältigen Patientengruppen sowie die Integration zusätzlicher Endpunkte und neuerer Substanzklassen.

00:06:10: Für die Praxis lassen sich drei zentrale Tipps ableiten.

00:06:14: Erstens sollten bei jeder Therapieskalation die neuen Routineparameter Alter, Geschlecht, Diabetes Dauer, HbAiC, BMI, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate, EGFR, HDL-Kolesterin, Gesamtkolesterin und Alaninaminotransferase, ALT, systematisch dokumentiert werden.

00:06:38: Diese Werte sind in der Regel ohnehin verfügbar und bilden die Basis für eine evidenzbasierte Therapie-Auswahl.

00:06:44: Zweitens ist zu berücksichtigen, dass eine personalisierte, modellbasierte Therapie-Auswahl das Risiko für glychämisches Versagen um und dreißig Prozent reduzieren kann.

00:06:56: Dies kann im Patientengespräch die Adherenzfördern und unrealistische Erwartungen an Trial and Error-Ansätze verringern.

00:07:03: Drittens sollten die Limitationen des aktuellen Modells beachtet werden.

00:07:07: Bei Patientinnen und Patienten mit zusätzlichen Kardiovaskulären oder renalen Risikofaktoren ist es weiterhin wichtig, Leitlinien gemäß neuere Substanzen wie SGLT-II-Inhibitoren oder GLP-I Rezeptoragonisten zu bevorzugen, auch wenn das Modell diese bislang nicht vollständig abbildet.

00:07:28: Das war kurzgefasst von MGO Medizin.

00:07:31: Vielen Dank fürs Zuhören und bis zur nächsten Folge.

00:07:35: Die Quelle dieser Studie finden Sie in der Beschreibung dieser Podcastfolge.

00:07:39: Dieser Podcast wird von KI unterstützt.