A disponibilidade de diferentes modalidades de profilaxia pré-exposição (PrEP) ao HIV trouxe uma questão relevante para a configuração de novos ensaios clínicos. Dada a alta eficácia das opções já disponíveis, o uso de grupos de controle que fazem uso de placebo se tornou eticamente questionável. A resposta mais recente desse impasse tem sido comparar os resultados da PrEP injetável bimestral com cabotegravir em relação ao esquema oral diário.

Essa solução, embora tenha resolvido dilemas éticos, traz novos desafios metodológicos. O fato de utilizar apenas medicamentos de alta eficácia exige amostras maiores de participantes, acompanhamento prolongado e resultados por vezes de difícil interpretação. Uma abordagem que tem sido proposta como alternativa foi publicada na edição de setembro do Journal of the International AIDS Society, em artigo assinado por Fei Gao, do Centro de Pesquisa em Câncer Fred Hutchinson, nos Estados Unidos, e colaboradores, incluindo pesquisadores do Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas, da Fiocruz-RJ.*

A abordagem proposta compara a incidência do HIV entre pessoas que recebem o novo produto da PrEP com uma estimativa contrafactual, que consiste em uma simulação estatística de qual teria sido a incidência do vírus na ausência da PrEP. Para testar essa estratégia, os autores utilizaram dados de três estudos (AMP, Sabes e ImPrEP) realizados em Lima, Peru, de 2013 a 2022 com gays, bissexuais e outros homens que fazem sexo com homens e pessoas transgênero.

Foram utilizados três métodos distintos para estimar a incidência: 1) acompanhar um grupo de pessoas ao longo do tempo para contabilizar quantas se infectaram (seguimento prospectivo de coorte); 2) usar um teste que identifica infecções recentes em uma amostra transversal; e 3) utilizar a incidência de gonorreia retal como sinal indireto do risco de HIV.

Para saber se essas diferentes formas de estimar a incidência de HIV chegam a resultados confiáveis, os autores conduziram duas etapas de produção de dados. Primeiro, os três métodos foram aplicados e comparados dentro de um mesmo estudo (AMP, Sabes ou ImPrEP). Em seguida, utilizaram dados de um estudo para estimar a incidência de HIV na população de outro estudo, aplicando ajustes estatísticos para tornar os grupos mais comparáveis.

Os resultados mostraram que as três maneiras de calcular as estimativas ficaram próximas entre si quando aplicadas a um mesmo estudo. No estudo AMP, por exemplo, o acompanhamento dos participantes indicou 5,6 novos casos de HIV para cada 100 pessoas-ano de acompanhamento, enquanto a estimativa baseada na gonorreia retal apontou 5,9 casos.

Por outro lado, diferenças consideráveis surgiram ao se buscar estimar a incidência entre estudos diferentes. Para a população do AMP, estimativas baseadas nos dados do Sabes e ImPrEP variaram de 9,7 a 12,3 casos para cada 100 pessoas-ano, bem acima dos 5,6 casos por 100 pessoas-ano observados no próprio AMP. Segundo os autores, essa disparidade provavelmente se deve a diferenças entre as populações de cada estudo que os ajustes estatísticos (utilizados para tornar grupos heterogêneos comparáveis) não conseguem capturar completamente.

A conclusão do texto é que estimativas contrafactuais são ferramentas úteis para avaliar novas formas de prevenção do HIV, mas não devem ser interpretadas isoladamente como medida definitiva de eficácia. Como as diferenças entre populações não são totalmente corrigíveis por ajustes estatísticos, a recomendação é combinar métodos e fontes de dados distintos e interpretar os resultados à luz do contexto populacional de cada estudo.

Link para o artigo: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jia2.70204

* Autores:

Fei Gao (1, 2), Sayan Dasgupta (1), Siavash Pasalar (1), Qi Wang (3), Ricardo Alfaro (4), Delia Pinto-Santini (1), Thiago Torres (5), Jorge Sanchez (4), Javier Lama (6), Valdiléa  Veloso (5), Michal Juraska (1), Robinson Cabello (7), Jorge Alarcon (8), Beatriz Grinsztejn (5), Carlos Cáceres (9), James Rooney (10) e Ann Duerr (1, 2).

 

(1) Divisão de Vacinas e Doenças Infecciosas, Centro de Pesquisa em Câncer Fred Hutchinson, Seattle, EUA

(2) Divisão de Ciências da Saúde Pública, Centro de Pesquisa em Câncer Fred Hutchinson, Seattle, EUA

(3) Departamento de Bioestatística e Bioinformática, Universidade Duke, Durham, EUA

(4) Centro de Investigações Tecnológicas Biomédicas e Ambientais, Lima, Peru

(5) Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas, Fiocruz, Rio de Janeiro, Brasil

(6) Asociação Civil Impacta Saúde e Educação, Lima, Peru

(7) Associação Vía Libre, Lima, Peru

(8) Universidade Nacional de São Marcos, Lima, Peru

(9) Universidade Peruana Cayetano Heredia, Lima, Peru

(10) Gilead Sciences, Foster City, EUA.