从Estimands模型到临床可解释性的Finerenone在慢性肾病（CKD）中的应用：竞争风险模型的影响

《ASN Publications》：Finerenone in CKD from Estimands to Clinical Interpretability under Competing Risk

个体患者数据元分析显示finerenone在CKD谱系中的心血管或心衰住院终点具有临床意义，但需讨论终点事件不一致性、治疗政策定义模糊、共混杂因素调整不足、竞争风险模型选择及绝对风险沟通缺乏等问题。

　　

在《JASN》上发表的这项针对不同慢性肾病（CKD）患者群体的预先设定的个体患者数据荟萃分析，评估了finerenone的疗效，具有重要的临床意义。¹

然而，仍有几个问题需要讨论。 该研究主要关注心血管死亡或心力衰竭住院的复合终点，同时也强调了主要的心血管不良事件和肾脏相关并发症。由于缺乏跨试验的预先设定的分层检验计划，临床医生该如何解释不同器官系统内及系统间相关终点的不一致结果？尤其是当治疗方案可能对动脉粥样硬化和心力衰竭的病理机制产生不同影响时，该如何进行解读？2此外，治疗策略与假设的统计量是否得到了明确的定义（例如，治疗中断的处理方式以及钠-葡萄糖共转运体2型（SGLT2）抑制剂的使用情况），并且这些统计量是否与临床研究的问题相一致？ 这项荟萃分析涵盖了标准不断发展的时期（SGLT2抑制剂、胰高血糖素样肽-1受体激动剂[GLP-1 RA]以及沙库必利/缬沙坦的应用）。研究中是否测量并调整了这些治疗手段随时间的变化情况作为混杂因素或效应修饰因素？鉴于SGLT2抑制剂和GLP-1 RA对动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）具有显著的肾脏保护作用34，finerenone的边际效应可能会因患者的基础治疗情况而有所不同。根据基线情况以及治疗期间是否使用SGLT2抑制剂/GLP-1 RA（并将其使用情况作为时间依赖的协变量）进行分层效应分析，将显著影响研究的外部有效性。 肾脏结局指标（如eGFR下降≥50%或肾衰竭）面临来自死亡的竞争风险。除了Cox模型外，是否还使用了Fine–Gray模型来增强研究的稳健性？5对于心力衰竭的发病率，再次住院是一个重要的临床指标；负二项分布模型或Andersen–Gill模型是否验证了首次发病的时间结果？是否对总的心力衰竭事件数和患者出院后的生存天数进行了分析？这类分析可能会改变人们对药物绝对益处的认知。 尽管文中展示了亚组分析结果，但对于尿白蛋白肌酐比值（UACR）较低或eGFR较高的患者群体，何时开始使用finerenone仍存在争议——在这些患者中，绝对风险较低，而高钾血症的监测负担可能超过药物的边际益处。如果能够提供UACR和eGFR各组患者的绝对风险降低幅度以及所需的治疗/伤害人数（并根据当前SGLT2抑制剂的使用情况调整这些数据），将有助于在中度风险慢性肾病患者中更合理地做出风险-收益决策。 这些问题，特别是在统计量选择、当前联合治疗方案、竞争风险的处理方式以及绝对风险的沟通方面，对于确定finerenone在现实临床护理中能带来何种有意义的增量益处至关重要。