Metaanalyse ergibt keinen einheitlichen Zusammenhang zwischen SGLT2is und Amputationen
- Heyward J & al.
- PLoS One
- Univadis
- Clinical Summary
Erkenntnis
- Eine systematische Auswertung/Metaanalyse lieferte keinen einheitlichen Nachweis für den Zusammenhang zwischen einer Exposition gegenüber Natrium-Glukose-Cotransporter 2-Inhibitoren (SGLT2is) und einem erhöhten Amputationsrisiko.
Warum das wichtig ist
- 2017 waren aufgrund zweier Studien zu Canagliflozin, die gegenüber Placebo ein erhöhtes Risiko für eine Amputation der unteren Extremitäten gezeigt hatten, Bedenken aufgekommen.
- Die Europäische Arzneimittel-Agentur platzierte in der Produktinformation für alle SGLT2is eine Warnung zu Amputationen.
Studiendesign
- Metaanalyse von 12 randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) mit 45.551 Teilnehmern (n = 25.593 erhielten SGLT2is, n = 600 eine alternative Behandlung, n = 19.358 Placebo).
- Finanzierung: Monument Analytics.
Wesentliche Ergebnisse
- Eine Random-Effects-Metaanalyse von 7 RCTs wies auf keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen SGLT2i-Exposition und Amputation hin. Die Ergebnisse zeigten eine erhebliche statistische Heterogenität (Risikoverhältnis: 1,28; 95 %-KI: 0,93–1,76; I2 = 62,0 %; p = 0,12).
- Eine Fixed-Effects-Analyse zeigte ein erhöhtes Risiko, jedoch wiederum mit statistischer Heterogenität (1,27; 95 %-KI: 1,09–1,48; I2= 62 %; p = 0,003).
- In einer Teilgruppenanalyse von Canagliflozin vs. Placebo zeigte sich ein statistisch signifikant erhöhtes Risiko in einer Fixed-Effects-Metaanalyse (relatives Risiko: 1,59; 95 %-KI: 1,26–2,01; I2 = 88 %; p = 0,0001), aber keine Auswirkung bei Anwendung von Dapagliflozin oder Empagliflozin.
- Bei den Beobachtungsdaten verhinderten die Heterogenität der Studie und potenzielle Störfaktoren eine Metaanalyse, obwohl zwei Drittel der Vergleiche mit anderen Arzneimittelklassen ein nicht-signifikantes, erhöhtes Amputationsrisiko aufwiesen.
Einschränkungen
- Begrenzte statistische Power für die Erkennung seltener Ereignisse.
- Die Amputation war in keiner Studie ein vordefiniertes Ergebnis.
- Keine Daten auf der Ebene individueller Patienten.
- Erhebliche Heterogenität über die Studien hinweg.
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