Quella di un possibile aumento del rischio di diabete nei soggetti in trattamento con statine è un’ipotesi che trova risposte contrastanti in letteratura. Da un lato i trial clinici randomizzati, i quali mostrano che il rischio è leggermente aumentato ma trascurabile rispetto ai benefici che le statine possono avere in termini di prevenzione degli eventi cardiovascolari (1). Dall’altra gli studi osservazionali, che suggeriscono invece un’associazione tra statine e diabete molto più forte (2). Di recente, uno studio pubblicato sull’American Journal of the Medical Sciences ha fatto chiarezza sulla questione, mostrando come l’effetto riscontrato negli studi osservazionali potrebbe dipendere da un bias di selezione del campione (3).
L’analisi è stata descritta da uno degli autori – Andrew J. Foy, docente salute pubblica del Penn State Hershey Center – nell’ultimo numero della newsletter Sensible Medicine. Uno dei principali limiti dei confronti effettuati attraverso ricerche osservazionali, ha spiegato Foy, è che è molto difficile controllare tutte le variabili che potrebbero influenzare il rapporto tra le variabili oggetto di studio: “Il semplice fatto di essere o non essere selezionato da un medico curante per un trattamento può introdurre dei bias che non possono essere controllati con aggiustamenti di tipo statistico”.
Il gruppo di studio da lui coordinato ha allora deciso di valutare se la maggiore incidenza di diabete nei pazienti in trattamento con statine riscontrata negli studi osservazionali potesse essere determinata da un bias di selezione. Per farlo, i ricercatori hanno preso in considerazione i database delle assicurazioni private statunitensi e individuato 442.526 soggetti senza una diagnosi di diabete, i quali sono stati divisi in due gruppi sulla base della presenza o meno di una richiesta di rimborso per statine (utilizzatori di statine vs. non utilizzatori di statine). Per valutare l’eventuale effetto dovuto a un bias di selezione, poi, i 221.263 utilizzatori di statine sono stati ulteriormente divisi in due gruppi: quelli che avevano richiesto un ulteriore rimborso dopo sei mesi (trattamento continuato) e quelli per cui non risultavano altre richieste dopo sei mesi (trattamento interrotto).
“La nostra ipotesi era semplice: se il bias di selezione è un fattore che contribuisce in modo significativo all’incidenza di diabete riscontrata negli studi osservazionali, allora l’associazione tra uso di statine e diabete dovrebbe essere più forte nel confronto ‘utilizzatori di statine’ vs. ‘non utilizzatori di statine’ rispetto al confronto ‘trattamento continuato’ vs. ‘trattamento interrotto’”, ha sottolineato Foy. “Questo perché tutti i pazienti nei due gruppi ‘trattamento continuato’ e ‘trattamento interrotto’ erano stati selezionati da un medico per un trattamento con statine”.
Invece, non sono emerse differenze significative tra i due gruppi in termini di incidenza di diabete (P=0,22), con dati paragonabili a quelli dei trial randomizzati (1). Al contrario, dal confronto ‘utilizzatori di statine’ vs ‘non utilizzatori di statine’ è emerso un aumento del 120% del rischio di diabete associato al trattamento con statine, statisticamente significativo (P<0,001) e in linea con quanto emerso dagli studi osservazionali (2). “In conclusione – ha aggiunto Foy – i nostri risultati supportano l’idea per cui l’incidenza di diabete indotto dalle statine è simile a quella riscontrata nei trial randomizzati. Ed è un effetto molto piccolo, oscurato dalla riduzione di eventi cardiovascolari associata al trattamento con questi farmaci”.
Fabio Ambrosino
Bibliografia
1. Sattar N, Preiss D, Murray HM. Statins and risk of incident diabetes: a collaborative meta-analysis of randomised statin trials. Lancet 2010; DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(09)61965-6.
2. Mansi I, Frei CR, Wang CP et al. Statins and New-Onset Diabetes Mellitus and Diabetic Complications: A Retrospective Cohort Study of US Healthy Adults. J Gen Intern Med 2015; 30: 1599–1610.
3. Ruzieh M, Ahmad TA, Liu G, et al. Association between statin exposure and diabetes incidence among privately-insured patients before and after applying a novel technique to control for selection bias. Am J M Sc 2022; DOI:https://doi.org/10.1016/j.amjms.2022.08.018.
