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2015 08 SET

Controllo dell’asma, riacutizzazioni e qualità di vita: come analizzare le misure di outcome

Strumenti di analisi per l'approfondimento metodologico

In un recente lavoro Zhao et al, hanno pubblicato i risultati di una network meta-analisi sugli effetti sulla riduzione delle riacutizzazioni e sul miglioramento dei sintomi asmatici di differenti schemi terapeutici in bambini con asma persistente, tenendo in considerazione gli effetti diretti e indiretti [3]. I risultati della network meta-analisi indicano che rispetto ad una monoterapia con basse di ICS la terapia combinata di ICS -LABA è più efficiente nella prevenzione delle riacutizzazioni; inoltre, un’alta o media dose di ICS, o ICS combinato con LTRA e una bassa dose di ICS sembrano avere efficacia simile [1]. 

Bateman et al, attraverso l’applicazione della network meta-analisi ha esaminato l’ampiezza di risposta (clinicamente significativa) sull’outcome di qualità della vita (in termini di AQLQ) e di controllo dell’asma (in termini di ACQ) al variare dei trattamenti [2]. Sulla base della network meta-analisi gli Autori concludono che la differenza tra gruppi di trattamento usati per la cura dell’asma persistente non supera la differenza ritenuta clinicamente rilevante; al contrario, nel confronto tra i gruppi di trattamento  con il placebo, solo l’ICS, con o senza LABA, raggiunge una differenza clinicamente rilevante [2].

In entrambi gli articoli gli Autori hanno utilizzato la network meta-analisi che ci permette di ottenere una stima indiretta dell’effetto del trattamento per B vs C, sfruttando le informazioni derivanti da trial clinici randomizzati che confrontano A vs B e A vs C. La Network meta-analisi consente di costruire una vera e propria rete di studi clinici randomizzati che abbiano almeno un trattamento in comune con un altro.

La Network meta-analisi, diversamente dalla classica meta-analisi che valuta il confronto di solo un tipo di trattamento verso un outcome, consente un confronto multiplo tra i trattamenti. Ovviamente occorre stare attenti ai risultati, infatti se ci fosse una distribuzione sbilanciata tra i differenti studi, il confronto indiretto potrebbe essere distorto e la validità della network meta-analisi potrebbe risultare compromessa [3].

Fonti:

[1] Zhao Y, Han S, Shang J, Zhao X, Pu R, Shi L. Effectiveness of drug treatment strategies to prevent asthma exacerbations and increase symptom-free days in asthmatic children: a network meta-analysis. J Asthma. 2015 Oct;52(8):846-57. doi: 10.3109/02770903.2015.1014101. Epub 2015Jun 10.

[2] Bateman ED, Esser D Chirila C, Fernandez M, Fowler A, Moroni-Zentgraf P, FitzGerald JM. Magnitude of effect of asthma treatments on Asthma Quality of Life Questionnaire  and Asthma Control Questionnaire scores: Systematic review and network meta-analysis. J Allergy Clin Immunol. 2015 May 1. pii: S0091-6749(15)00427-3. doi: 10.1016/j.jaci.2015.03.023. [Epub ahead of print]

[3] Jansen JP, Naci H. Is network meta-analysis as valid as standard pairwise meta-analysis? It all depends on the distribution of effect modifiers BMC Med. 2013 Jul 4;11:159. doi: 10.1186/1741-7015-11-159.

Articolo a cura di Giovanna Cilluffo