Background. Tuberculosis (TB) treatment–related adverse drug reactions (TB-ADRs) can negatively affect adherence and treatment success rates.
Methods. We developed prediction models for TB-ADRs, considering participants with drug-susceptible pulmonary TB who initiated standard TB therapy. TB-ADRs were determined by the physician attending the participant, assessing causality to TB drugs, the affected organ system, and grade. Potential baseline predictors of TB-ADR included concomitant medication (CM) use, human immunodeficiency virus (HIV) status, glycated hemoglobin (HbA1c), age, body mass index (BMI), sex, substance use, and TB drug metabolism variables (NAT2 acetylator profiles). The models were developed through bootstrapped backward selection. Cox regression was used to evaluate TB-ADR risk.
Results. There were 156 TB-ADRs among 102 of the 945 (11%) participants included. Most TB-ADRs were hepatic (n = 82 [53%]), of moderate severity (grade 2; n = 121 [78%]), and occurred in NAT2 slow acetylators (n = 62 [61%]). The main prediction model included CM use, HbA1c, alcohol use, HIV seropositivity, BMI, and age, with robust performance (c-statistic = 0.79 [95% confidence interval {CI}, .74–.83) and fit (optimism-corrected slope and intercept of −0.09 and 0.94, respectively). An alternative model replacing BMI with NAT2 had similar performance. HIV seropositivity (hazard ratio [HR], 2.68 [95% CI, 1.75–4.09]) and CM use (HR, 5.26 [95% CI, 2.63–10.52]) increased TB-ADR risk.
Conclusions. The models, with clinical variables and with NAT2, were highly predictive of TB-ADRs. Keywords. TB treatment; adverse drug reactions; prediction model; concomitant medication.
Modelos de Previsão para Reações Adversas a Medicamentos Durante o Tratamento da Tuberculose no Brasil
Introdução: As reações adversas a medicamentos (TB-ADR) relacionadas ao tratamento da tuberculose (TB) podem afetar negativamente a adesão ao tratamento e as taxas de sucesso.
Métodos: Desenvolvemos modelos de previsão para TB-ADR, considerando participantes com TB pulmonar susceptível a medicamentos que iniciaram a terapia padrão para TB. As TB-ADRs foram determinadas pelo médico responsável, avaliando a causalidade com os medicamentos para TB, o sistema orgânico afetado e o grau da reação. Os possíveis preditores de base para TB-ADR incluíram o uso de medicamentos concomitantes (CM), status de HIV, hemoglobina glicada (HbA1c), idade, índice de massa corporal (IMC), sexo, uso de substâncias e variáveis de metabolismo dos medicamentos para TB (perfis de acetilação NAT2). Os modelos foram desenvolvidos através de reamostragem (bootstrapping). A regressão de Cox foi utilizada para avaliar o risco de TB-ADR.
Resultados: Houve 156 TB-ADRs entre 102 dos 945 (11%) participantes incluídos. A maioria das TB-ADRs foi hepática (n = 82 [53%]), de gravidade moderada (grau 2; n = 121 [78%]), e ocorreu em acetiladores lentos NAT2 (n = 62 [61%]). O modelo principal de previsão incluiu o uso de CM, HbA1c, uso de álcool, soropositividade para HIV, IMC e idade, com bom desempenho (c-estatística = 0,79 [IC 95%, 0,74–0,83]) e ajuste (inclinação e interceptor corrigidos de −0,09 e 0,94, respectivamente). Um modelo alternativo substituindo IMC por NAT2 teve desempenho semelhante. A soropositividade para HIV (hazard ratio [HR], 2,68 [IC 95%, 1,75–4,09]) e o uso de CM (HR, 5,26 [IC 95%, 2,63–10,52]) aumentaram o risco de TB-ADR.
Conclusões: Os modelos, com variáveis clínicas e com NAT2, foram altamente preditivos de TB-ADRs.
Palavras-chave: Tratamento da TB; reações adversas a medicamentos; modelo de previsão; medicamento concomitante.
- Data de Publicação: 23/01/2024
- Autores: Felipe Ridolfi , Gustavo Amorim , Lauren S Peetluk , David W Haas , Cody Staats , Mariana Araújo-Pereira , Marcelo Cordeiro-Santos , Afrânio L Kritski , Marina C Figueiredo , Bruno B Andrade , Valeria C Rolla , Timothy R Sterling, entre outros membros do consórcio RePORT-Brasil.
