Uso de datos secundarios para evaluar la heterogeneidad basada en el sexo de los agonistas GLP-1 e inhibidores de SGLT2 en los resultados de la salud cardiovascular-kidney-metabolic (CKMH) en entornos del mundo real (Dash-CKMH) (DASH-CKMH)

Se realizará un diseño de juicio objetivo en tres fuentes de datos secundarios: 1) Meritive MarketScan (datos basados ​​en reclamos derivados de aseguradoras comerciales), 2) todos nosotros (base de datos pública de registros de salud electrónicos [EHR] y datos de encuestas), y 3) LifeScale (ehrenado del Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio).

Para construir un grupo comparador clínicamente similar, optamos por pacientes tratados con medicamentos comparador activos con indicaciones similares a los medicamentos de intervención GLP-1RA y SGLT2I. El grupo de intervención se define como pacientes con cualquier exposición a los medicamentos de intervención, y el grupo comparador se define como la exposición a los medicamentos comparadores sin exposición a los medicamentos de intervención en los 30 días posteriores al índice.

Para equilibrar las características basales entre los grupos de intervención y comparación, para cada cohorte establecida en las tres fuentes de datos secundarias, aplicaremos la coincidencia de puntaje de propensión. Las variables de correspondencia incluirán los siguientes factores de confusión: edad del índice, región de EE. UU., Raza/etnia (donde está disponible), ruralidad, tipo de seguro, puntaje del índice de comorbilidad de Charlson, año de índice de índice, estado de expansión de Medicaid en el estado de residencia. La calidad de la coincidencia se evaluará examinando las diferencias de medias estandarizadas (SMD) de las variables de coincidencia por tratamiento y control, con SMD ≤ 10% que indica una cohorte bien equilibrada después de la coincidencia.

El resultado primario de interés es el MACE 3-P (evento cardiovascular adverso principal de tres puntos), definido como cualquiera de los siguientes: infarto de miocardio no fatal, accidente cerebrovascular no fatal o muerte relacionada con el cardíaco. Los resultados secundarios incluyen: mortalidad por todas las causas, la etapa de avance de CKMS, accidente cerebrovascular, infarto de miocardio, diagnóstico de enfermedad coronaria incidente, diagnóstico de enfermedad de la arteria periférica incidente, diagnóstico de fibrilación auricular, insuficiencia renal, trasplante de riñón y diálisis renal.

Los resultados primarios y secundarios son variables de tiempo hasta eventos; Por lo tanto, las diferencias en el riesgo de resultados entre la intervención y los grupos comparadores se probarán utilizando métodos de análisis de supervivencia. Las curvas de supervivencia de Kaplan-Meier se utilizarán para visualizar el riesgo de los resultados entre la intervención y el comparador hasta cinco años, y el modelado de Cox se utilizará para ajustar la confusión residual y examinar si las diferencias en el riesgo son significativas entre los grupos de intervención y comparadores. Los modelos Cox incluirán una variable para el tratamiento (intervención versus comparador), sexo y un término de interacción con el tratamiento sexual. Los análisis se realizarán por separado para cada una de las tres fuentes de datos secundarias. Para evaluar nuestra hipótesis secundaria de si los estudios de emulación de ensayos objetivo en las tres fuentes de datos están alineados, calcularemos 3 métricas binarias para cada resultado de interés: 1) Acuerdo de significación estadística completa: estimaciones del efecto del tratamiento e intervalos de confianza del 95% (CIS) en el mismo lado del nulo, 2) Acuerdo de estimación: estimaciones del efecto de tratamiento cayeron dentro del 95% CI de otro; y 3) Acuerdo de diferencia estandarizada: diferencias estandarizadas entre las estimaciones del efecto del tratamiento.