Gestão dos Ensaios Clínicos, Metodologia, Custos e Conflitos de Interesse

Os autores do artigo que resumimos [1] queriam testar se as diretrizes da FDA para o uso de dados coletados fora de estudos clínicos (por exemplo, registro eletrônico de saúde [RES] e dados de fatura de seguros) para avaliar se a segurança e a eficácia de produtos médicos são úteis [2]. Obviamente, na maioria das vezes, esses dados seriam usados para avaliar novas indicações clínicas para medicamentos autorizados e para atender aos requisitos de ensaios pós-comercialização.

Estudos anteriores descobriram que poucos ensaios podem ser emulados de forma viável usando faturas e/ou dados estruturados de RES. Esses pesquisadores analisaram a viabilidade de usar dados coletados fora de ensaios clínicos para completar ensaios essenciais que apoiam solicitações suplementares de novos medicamentos (sNDAs) e solicitações suplementares de licenças biológicas (sBLAs) aprovadas pela FDA entre 2017 e 2019.

Usando o banco de dados Drugs@FDA, esses autores identificaram sNDAs e sBLAs para novas indicações aprovadas pela FDA durante o período indicado, bem como os estudos principais correspondentes. Em seguida, eles vincularam os dados dos estudos principais aos seus registros no ClinicalTrials.gov e extraíram informações sobre indicação, critérios de elegibilidade, comparadores e critérios primários. Em seguida, eles determinaram a proporção de estudos para os quais as indicações, 80% dos critérios de elegibilidade, comparadores e critérios primários poderiam ser obtidos usando elementos de dados e códigos de fatura e/ou dados estruturados de RESs e do Modelo de Dados Comuns (MDC) da Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP), versão 5.4 (Grupo de Trabalho do MDC) (eTabla no Suplemento 1). Eles também realizaram análises de sensibilidade post hoc classificando os comparadores de placebo como determináveis e diminuindo o limite dos critérios de elegibilidade para 50%.

Resultados. Entre 2017 e 2019, a FDA aprovou 138 sNDA e sBLA para novas indicações com base em 172 estudos principais. Usando faturas e/ou dados estruturados de RES, conseguimos obter indicações para 56 estudos (32,6%), pelo menos 80% dos critérios de elegibilidade para 11 estudos (6,4%), comparadores ativos para 91 estudos (52,9%) e critérios primários para 33 estudos (19,2%), diferindo por área de indicação. Houve 1 estudo (0,6%) para o qual todos os 4 tipos de informações puderam ser obtidos, o que aumentou para 5 estudos (2,9%) quando os comparadores de placebo foram incluídos como determináveis e para 21 estudos (12,8%) quando o limite dos critérios de elegibilidade foi reduzido para 50%.

Com os dados organizados usando o OMOP MDC, foi possível obter indicações para 114 estudos (66,3%), pelo menos 80% dos critérios de elegibilidade para 80 estudos (46,5%), comparadores ativos para 91 estudos (52,9%) e critérios primários para 104 estudos (60,5%), com diferenças por área de indicação. Houve 31 estudos (18,0%) para os quais todos os 4 critérios puderam ser determinados, aumentando para 42 estudos (24,4%) quando os comparadores com placebo foram considerados determináveis e 77 estudos (44,8%) quando o limite dos critérios de elegibilidade foi reduzido para 50%.

Discussão. Os resultados mostraram que apenas um estudo poderia ser completados de forma viável usando faturas contemporâneas e/ou dados estruturados de EHR, mas que mais estudos poderiam ser complementados quando se usassem dados organizados com o OMOP MDC e quando os critérios de elegibilidade fossem flexibilizados ou comparadores com placebo fossem permitidos. Esses achados sugerem que as emulações de ensaios-alvo têm maior probabilidade de complementar ou diferir em termos de design dos ensaios pivotais que apoiam as aprovações de indicações suplementares, talvez usando critérios de elegibilidade ou critérios clínicos de avaliação diferentes.

Os autores concluem que estudos futuros devem investigar como as faturas contemporâneas e/ou os dados estruturados de RES podem ser melhor utilizados para complementar os ensaios clínicos e avaliar a segurança e a eficácia dos produtos médicos.