I medici di medicina generale (PCPs) devono bilanciare la prescrizione di farmaci per il diabete che potrebbero causare problemi, come gli effetti collaterali gastro-intestinali da metformina, i dolori muscolari causati dalle statine, e le infezioni del tratto urinario e le infezioni da lieviti genitali da SGLT2i. Il problema principale non è la gestione di questi problemi, ma l’abbandono dei farmaci da parte dei pazienti, a causa degli effetti avversi o dei costi. I medici di medicina generale classificano le caratteristiche dei pazienti per prevedere l’abbandono dei farmaci, ma questo è più un’arte che una scienza, basata sull’esperienza piuttosto che sui dati.
Un recente studio ha coinvolto 1534 persone in un periodo di 3 mesi nel 2024, dimostrando quanto sia difficile prescrivere farmaci in modo sicuro e corretto quando ci sono comorbidità (altre malattie) da considerare. Questo studio ha esaminato l’abbandono di farmaci prescritti, suddivisi in 4 classi di farmaci per il diabete di tipo 2, in base a fattori socio-economici e storia medica, analizzando i dati di 135,410 persone.
I risultati hanno mostrato che 26,138 persone (19.30%) hanno interrotto il farmaco entro 3 mesi. Alcuni gruppi etnici (Black, mixed, e altri) hanno abbandonato i TZDs più di altri, ma il reddito non ha influenzato l’abbandono. Le donne hanno abbandonato le prescrizioni più degli uomini in tutte le classi di farmaci, in particolare per i TZDs. Tuttavia, i ricercatori hanno concluso che i dati demografici non sono sufficienti per guidare la decisione terapeutica, ma possono essere un buon punto di partenza.
Come sottolinea Patrick Brent Smith, MD, in un editoriale collegato: “Instead of likely tolerability, prescribing decisions in T2D should focus on drug‐specific side‐effect risks and differences in the glycaemic and cardiometabolic benefits of available medication classes.”
In sintesi, lo studio demografico offre un punto di partenza per i medici di medicina generale nella prescrizione di farmaci per il diabete di tipo 2, ma le decisioni devono basarsi su dati concreti e non solo sull’esperienza.
