Un nuevo estudio multinacional sobre 5 millones de pacientes ha mostrado que el tratamiento de primera línea más popular para la hipertensión es menos efectivo y tiene más efectos secundarios que una alternativa que se prescribe con mucha menos frecuencia.

El trabajo, el más completo para comparar los resultados en pacientes recién tratados con hipertensión, se publica en la revista científica 'The Lancet'.

Los investigadores, dirigidos por los doctores George Hripcsak y Patrick Ryan, del Centro Médico Irving de la Universidad de Columbia, analizaron registros de salud electrónicos y datos de reclamos de casi 5 millones de pacientes que habían comenzado el tratamiento farmacológico para la hipertensión.

Descubrieron que los pacientes a los que primero se les recetaron diuréticos tiazídicos tuvieron un 15% menos de ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y hospitalizaciones por insuficiencia cardíaca, en comparación con los que recibieron inhibidores de la ECA. Los pacientes que comenzaron con tiazidas también experimentaron menos efectos secundarios.

Los investigadores estimaron que aproximadamente 3.100 eventos cardiovasculares importantes entre los pacientes que tomaron inhibidores de la ECA por primera vez podrían haberse evitado si hubieran sido tratados con un diurético tiazídico.

Las pautas actuales del American College of Cardiology y la American Heart Association recomiendan comenzar la terapia antihipertensiva con cualquier medicamento de cinco clases diferentes de medicamentos, incluidos los diuréticos tiazídicos, los inhibidores de la ECA, los bloqueadores de los receptores de angiotensina II (BRA), los bloqueadores de los canales de calcio de dihidropiridina y los no-dihidropiridina bloqueadores de los canales de calcio.

Pero hay poca evidencia para ayudar a los médicos a decidir con qué clase de fármacos recetar. La literatura contiene datos de ensayos clínicos aleatorizados y controlados que abarcan solo 31.000 pacientes, y ninguno de ellos recién comenzaba el tratamiento antihipertensivo. Como resultado, la mayoría de las guías clínicas se basan en la opinión de expertos y no en datos.

"Los ensayos clínicos aleatorizados demuestran la efectividad y seguridad de un medicamento en una población de pacientes altamente definida --señala George Hripcsak, presidente de informática biomédica en el Colegio de Médicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia y autor del estudio--. Pero no son buenos para hacer comparaciones entre múltiples clases de drogas en un grupo diverso de pacientes que se encontrarían en el mundo real".

Los estudios de observación se pueden utilizar para detectar efectos que podrían no haber sido evidentes en ensayos aleatorios. Pero muchos son demasiado pequeños para sacar conclusiones significativas o sufren otros tipos de distorsión.

"Involuntariamente o no, las revistas y los autores tienden a publicar estudios que tienen resultados interesantes, y los investigadores incluso pueden seleccionar los métodos analíticos que mejor se adaptan para obtener los resultados que se ajustan a sus hipótesis --dice Hripcsak--. Todo se reduce a un ejercicio de selección de cerezas, que hace que los resultados sean menos confiables".

Para abordar estas limitaciones, los investigadores analizan datos de millones de registros de salud de pacientes y representan decenas de miles de variables diferentes, fundamentales para eliminar los factores de confusión.

El método, conocido como Generación y evaluación de pruebas a gran escala en una red de bases de datos, o LEGEND, fue pionero de un consorcio de científicos que participaron en la red de la Iniciativa de ciencia de datos de salud observacional (OHDSI, por sus siglas en inglés). Usando LEGEND, los investigadores pueden compartir su metodología y estandarizar los datos, minimizando el sesgo.

"LEGEND proporciona un marco sistemático que puede generar evidencia de manera reproducible mediante la aplicación de análisis avanzados a través de una red de bases de datos dispares para una amplia gama de exposiciones y resultados", dice Patrick Ryan, profesor asistente adjunto de informática biomédica en el Colegio de Médicos Vagelos de la Universidad de Columbia.

"LEGEND no solo ofrece un camino para escalar a las necesidades reales de la comunidad de atención médica, sino que también proporciona diagnósticos complementarios para ayudarnos a comprender cuánto podemos confiar en la evidencia que hemos producido", añade.

El estudio actual analizó las reclamaciones de seguros y los registros electrónicos de salud de 4,9 millones de pacientes en cuatro países que estaban comenzando la terapia antihipertensiva con un solo medicamento.

Los investigadores utilizaron un algoritmo complejo para identificar la cantidad de ataques cardíacos, hospitalizaciones por insuficiencia cardíaca, derrames cerebrales y casi 50 efectos secundarios de medicamentos que ocurren en pacientes que toman cualquiera de los medicamentos antihipertensivos de primera línea. También emplearon una serie de técnicas diseñadas para minimizar el sesgo, y representan alrededor de 60.000 variables diferentes.

El estudio encontró que los inhibidores de la ECA fueron el primer fármaco antihipertensivo recetado al 48% de los pacientes, en comparación con el 17% de los pacientes a los que se les recetaron por primera vez diuréticos tiazídicos.

Sin embargo, los pacientes que fueron tratados por primera vez con diuréticos tiazídicos tuvieron un 15% menos de ataques cardíacos, hospitalizaciones por insuficiencia cardíaca y accidentes cerebrovasculares en comparación con los tratados con otras terapias de primera línea.

Además, los pacientes tratados por primera vez con inhibidores de la ECA tuvieron tasas más altas de 19 efectos secundarios en comparación con los usuarios de tiazidas.

El estudio también encontró que los bloqueadores de los canales de calcio no dihidropiridínicos fueron menos efectivos que todas las otras clases de medicamentos de primera línea.

"Con LEGEND, hemos encontrado una manera de llenar los vacíos que dejan los ensayos controlados aleatorios y ayudar a guiar a los médicos en la toma de decisiones clínicas", concluye Hripcsak.