L’Ebm per ridurre il sovratrattamento

Nonostante una crescente consapevolezza riguardante i danni potenziali e i costi legati all’impiego di interventi terapeutici i cui rischi associati superano i benefici, il sovratrattamento rimane un problema rilevante per i sistemi sanitari di tutto il mondo. Incentivi finanziari, pratiche illecite, parametri inadeguati di valutazione della performance e tempi ridotti per un’efficace comunicazione medico-paziente sono solo alcuni dei fattori alla base di un fenomeno la cui risoluzione richiede interventi strutturali a livello politico e legale. Tuttavia, come si legge in un articolo pubblicato sulla rivista Circulation a firma di Anil N. Makam e Oanh K. Nguyen (1), docenti del dipartimento di Internal Medicine dell’University of Texas Southwestern Medical School, anche i singoli medici possono fare qualcosa per invertire questa tendenza. Come? Applicando, nell’ottica di una maggiore personalizzazione della cura, i principi della Evidence-based Medicine al processo decisionale in ambito clinico.

Infatti, a differenza di quello che spesso si pensa della medicina basata sulle evidenze, questa non consiste in una meccanica e universale applicazione delle linee guida. Al contrario, il ruolo dei medici è fondamentale per la valutazione e la comprensione delle evidenze scientifiche e per quanto riguarda la loro applicazione al trattamento del singolo paziente. “Le decisioni in ambito clinico – scrivono Makam e Nguyen – sono, in ultima analisi, dei giudizi di valore”. Questo significa che i risultati provenienti dalla ricerca scientifica sono utili a informare i decisori ma non possono sostituirsi alle loro valutazioni. A dimostrazione di ciò, gli autori prendono in esame il caso in cui può trovarsi un medico che deve decidere se sottoporre un individuo affetto da diabete mellito di tipo 2 a un controllo glicemico intensivo, un trattamento finalizzato a prevenire lo sviluppo di patologie cardiovascolari che si associa a una significativa riduzione della qualità della vita, a causa della necessità di assumere farmaci in modo continuativo, di monitorare regolarmente i livelli glicemici e di essere frequentemente visitati.

Il primo passo per raggiungere una decisione che massimizzi i benefici per il singolo paziente è rappresentato, secondo Makam e Nguyen, dalla considerazione delle stime assolute, e non relative, degli effetti dei trattamenti. Le variazioni del rischio relativo indicano infatti una differenza tra gli esiti associati a diversi interventi terapeutici ma non forniscono informazioni quantitative sui rischi e i benefici associati. Tuttavia, spesso si utilizzano valori di questo tipo in quanto più efficaci da un punto di vista comunicativo (gli effetti sembrano maggiori). Al contrario, stime degli effetti assoluti, come la diminuzione del rischio assoluto (Absolute Risk Reduction, ARR) o il numero di pazienti da trattare (Number Needed to Treat, NNT), permettono di valutare realmente, da un punto di vista statistico, l’effetto di un trattamento e la sua potenziale significatività clinica. In questo senso, il NNT è particolarmente utile in quanto mostra chiaramente che i benefici di un intervento terapeutico non di distribuiscono in modo omogeneo tra i partecipanti.

Infatti, le stime assolute sono calcolate a livello di popolazione e non permettono di predire i benefici di un trattamento per il singolo paziente. Purtroppo, come scriveva il noto biologo evoluzionista Stephen Jay Gould nel suo libro The median isn’t the message, “la variabilità è la dura realtà, non una serie di misure imperfette della tendenza centrale”. Per questo motivo, in un contesto di decisione clinica, è fondamentale che i medici integrino i dati relativi agli effetti assoluti di un trattamento con i profili di rischio individuali e le necessità specifiche dei pazienti. Nel caso del controllo glicemico intensivo, ad esempio, è emersa in più occasioni una riduzione del 15% del rischio relativo di andare incontro a un infarto del miocardio non fatale, ma in termini assoluti questo dato non è risultato associato a una diminuzione delle morti per malattie cardiovascolari o per altre cause (2). Un medico dovrebbe quindi ragionare molto attentamente prima di prescrivere un trattamento di questo tipo a un paziente che non presenta un elevato rischio cardiovascolare o che soffre di altre patologie.

Un altro fattore determinante da tenere in considerazione, secondo Makam e Nguyen, è il tempo necessario affinché un trattamento mostri i suoi effetti. Le misure assolute di diminuzione del rischio non permettono infatti di trarre conclusioni sulle tempistiche relative all’azione degli interventi terapeutici, in quanto le evidenze scientifiche di solito fanno riferimento a periodi di tempo definiti e spesso non molto lunghi. Tuttavia, se il tempo necessario a un trattamento per portare dei benefici al paziente supera l’aspettativa di vita allora questo è da considerarsi inutile, oltre che potenzialmente dannoso. Per quanto riguarda il diabete mellito di tipo 2 ad esempio, i primi benefici di un controllo glicemico intensivo si manifestano dopo più di 20 anni se si prendono in considerazione end point clinicamente significativi (perdita della vista, insufficienza renale in stadio terminale) e dopo 9 anni se invece si considerano end point surrogati (3). Bisognerebbe quindi sempre valutare quanto sia appropriato sottoporre a controllo glicemico intensivo un paziente la cui aspettativa di vita è presumibilmente inferiore a 9 anni, come nel caso di soggetti affetti da cancro o demenza in stadio avanzato, cirrosi, malattie polmonari o insufficienza cardiaca.

Fondamentale, dal punto di vista degli autori dell’articolo pubblicato su Circulation, è fare un adeguato bilancio dei rischi e dei benefici di una terapia. Molto spesso infatti il sovratrattamento dipende da un eccessivo focus sui benefici, trascurando quindi i rischi associati, un meccanismo che porta alla decisione di mettere in atto un intervento anche quando le conseguenze positive per il paziente sono minime. Valutare gli effetti avversi di un trattamento non è tuttavia cosa semplice in quanto diverse terapie possono impattare in modo variabile sulla vita del paziente, i rischi e benefici associati sono spesso talmente tanti da rendere complicato un bilancio complessivo e, infine, molti dei parametri utilizzati (es. Number Needed to Harm, NNH) non prendono in considerazione la qualità della vita. Per quanto riguarda il diabete, ad esempio, è noto che una terapia anti-iperglicemica può aumentare il rischio di ipoglicemia (4,9% contro il 2,0% dei pazienti sottoposto a controllo glicemico convenzionale) (2), determinare un aumento di peso del 3% (4) e associarsi a una riduzione della qualità della vita simile a quella a cui vanno incontro i pazienti che subiscono un ictus di gravità moderata (5).

In ultimo, un approccio basato sui principi della Evidence-based Medicine dovrebbe favorire un processo decisionale condiviso e finalizzato a compiere la scelta migliore in relazione alle preferenze e necessità del paziente e alle migliori evidenze scientifiche disponibili. Secondo Makam e Nguyen, il medico dovrebbe in primo luogo mettere in evidenza la volontà di raggiungere, in merito alla scelta del trattamento più adeguato, un equilibrio clinico. In seguito dovrebbe fornire le informazioni relative alle migliori evidenze scientifiche in merito alle diverse opzioni e supportare una scelta deliberata che prenda in considerazione anche valori personali e contesto socioeconomico. Solo a questo punto, fatte le dovute valutazioni, dovrebbe prendere una decisione clinica. Un approccio di questo tipo, sottolineano gli autori, permette di ridurre il conflitto decisionale, promuove un ruolo attivo del paziente nel percorso di cura e stimola quest’ultimo a sviluppare un atteggiamento prudente nei confronti del trattamento.

Per favorire una personalizzazione della cura e limitare il fenomeno del sovratrattamento è quindi fondamentale integrare le migliori evidenze disponibili (bilancio rischi/benefici, valutazione delle tempistiche associate alle terapie) con il giudizio e l’esperienza del medico (profilo di rischio, prognosi e contesto) e i valori e le necessità del paziente. Il tutto, per quanto possibile, attraverso un processo di decision-making condiviso. L’approccio della Evidence-based Medicine permette infatti di utilizzare risultati statisticamente significativi a livello di popolazione ma, affinché il prodotto del processo decisionale risulti soddisfacente per il paziente, questi devono essere integrati e tarati sulla base delle caratteristiche del caso specifico.

Bibliografia

  1. Makam AN, Nguyen OK. An Evidence-Based Medicine Approach to Antihyperglycemic Therapy in Diabetes Mellitus to Overcome Overtreatment. Circulation 2017; 135: 180-95.
  2. Boussageon R, Bejan- Angoulvant T, Saadatian-Elahi M, et al. Effect of intensive glucose lowering treatment on all cause mortality, cardiovascular death, and microvascular events in type 2 diabetes: meta-analysis of randomised controlled trials. The BMJ 2011; 343: d4169
  3. Vijan S, Hofer TP, Hayward RA. Estimated benefits of glycemic control in microvascular complications in type 2 diabetes. Annals of Internal Medicine 1997; 127: 788–95.
  4. Montori VM, Fernández-Balsells M. Glycemic control in type 2 diabetes: time for an evidence-based about-face? Annals of Internal Medicine 2009; 150 : 803–8.
  5. Huang ES, Brown SE, Ewigman BG, et al. Patient perceptions of quality of life with diabetes-related complications and treatments. Diabetes Care 2007; 30: 2478–83.