Identification des facteurs prédictifs de la réponse au liraglutide dans le diabète de type 2 en utilisant une méthode d’analyse de partition récursive

Les études randomisées permettent une analyse comparative pour démontrer l’efficacité d’une intervention comparée à une autre sans biais. Identification des facteurs prédictifs d’une meilleure réponse au traitement par l’analyse des données de patients (n = 1530) issues de 7 études de phase 3 sur le liraglutide. La réponse au traitement était définie par le critère composite suivant : HbA1c < 7 %, sans prise de poids ni hypoglycémie après 26 semaines de traitement. 34 % des patients traités par le liraglutide 1,8 mg/jour ont atteint le critère composite du meilleur taux de réponse comparés aux autres thérapies. Les variables prédictives incluaient : âge, sexe, ethnicité, IMC, HbA1c, activité des cellules bêta, glycémie à jeun, résistance à l’insuline, présence de traitements antérieurs et ancienneté du diabète. Selon l’analyse de partition récursive, HbA1c à l’inclusion était le facteur prédictif le plus significatif : probabilité de succès égale à 46 % si HbA1c < 8,5 % vs. 19 % si HbA1c ≥ 8,5 % (p < 0,0001). Un arbre décisionnel (p < 0,05) a identifié 6 sous-groupes avec des probabilités de succès, comprises entre 14 % et 74 %. Les patients avec une HbA1c < 8,5 % à l’inclusion, de sexe féminin, traités précédemment par des mesures hygiéno-diététiques ou un antidiabétique en monothérapie et ayant un diabète récent (< 4,9 ans) atteignaient plus fréquemment le critère composite, comparés aux patients avec un diabète plus ancien (≥ 4,9 ans) : 74 % de répondeurs vs 49 % (p = 0,013). L’analyse de partition récursive a identifié des caractéristiques individuelles et des sous-groupes de patients prédictifs d’une meilleure réponse au traitement. Ces résultats pourraient permettre aux médecins d’adapter la stratégie thérapeutique en fonction du profil des patients.