Redacción Farmacosalud.com

La compañía biomédica Pfizer ha puesto en marcha una herramienta online dirigida a los profesionales sanitarios implicados en el manejo del déficit de hormona de crecimiento (GH) en niños. Utilizando los modelos de predicción desarrollados a partir de la base de datos internacional KIGS,(1) que incluye datos farmacoepidemiológicos de más de 83.000 niños tratados con Genotonorm® (somatropina recombinante), esta herramienta permite realizar predicciones de talla y evaluar el crecimiento en niños tratados con GH que presentan déficit de hormona de crecimiento (DGH), síndrome de Turner (ST), así como en niños de talla baja nacidos pequeños para su edad gestacional (PEG). La prevalencia del déficit de GH a nivel mundial oscila entre 1/3.480 a 1/30.000 niños.(2) El tratamiento para el déficit aislado, idiopático o hereditario de hormona de crecimiento se basa en la administración de hormona de crecimiento. En tratamientos de larga duración como los que se indican en la edad pediátrica, para alcanzar los resultados deseables se requiere un adecuado cumplimiento terapéutico, que incluye la administración diaria.

La respuesta al tratamiento con GH varía de un paciente a otro. Esta variabilidad del crecimiento refleja un amplio abanico de capacidades de respuesta a la GH, que va a depender de la sensibilidad del paciente al tratamiento y de sus características basales.(3) Según explica el doctor José Ignacio Labarta Aizpún, Jefe del Servicio de Pediatría y de la Unidad de Endocrinología del Hospital Infantil Miguel Servet de Zaragoza y médico implicado en el desarrollo internacional de iGRO, “la respuesta al tratamiento con GH es variable y hay diferentes factores que la condicionan. La variabilidad de la respuesta está condicionada en primer lugar por la propia indicación - déficit de la hormona de crecimiento, talla baja asociada al crecimiento intrauterino o síndrome de Turner- y, en segundo lugar, por la propia sensibilidad o capacidad innata de respuesta de cada individuo”, continúa el especialista.

La individualización del tratamiento, estrategia fundamental
Por este motivo, la individualización del tratamiento constituye una estrategia fundamental. “Cada niño necesita una dosis individualizada dentro de un rango establecido de seguridad terapéutica; se debe abandonar el concepto de dosis fija (habitualmente mg/kg de peso) y dar paso al concepto de dosis adaptada a cada paciente en función de sus características clínicas y su respuesta”, asegura el doctor. Así, la elección de la estrategia de tratamiento más eficaz para cada paciente puede suponer un importante desafío para los médicos durante la práctica clínica diaria. En este sentido, la utilización de modelos de predicción de la respuesta de crecimiento como iGRO pueden ayudar al médico a la toma de decisiones. “En base a esos factores predictivos, esta herramienta es capaz de establecer, antes de que el paciente inicie el tratamiento, una respuesta diana para cada niño, lo que permite conocer a priori qué respuesta a la terapia alcanzará cada año”, explica el doctor Labarta.

Los especialistas destacan además las consecuencias positivas de este tipo de recursos de cara a la adherencia al tratamiento. “Esta herramienta es también útil para las familias: sirve para fidelizarles a la terapia haciéndoles ver la talla que el niño puede llegar a conseguir y la mejora que alcanzarán; ello es un factor muy útil para mejorar la adherencia al tratamiento y garantizar un buen cumplimiento del mismo”, asegura el pediatra, que puntualiza, en cualquier caso, la relevancia de la experiencia clínica de cada médico en el seguimiento de cada niño. Cuando la respuesta al tratamiento no es la esperada, hay que reconsiderar la situación. “Hay que ver en primer lugar cuál es el grado de cumplimiento y, en segundo lugar, hay que comprobar si hay factores añadidos que puedan interferir con la respuesta, como pueden ser una nutrición deficiente, hipotiroidismo latente o alguna anomalía digestiva o nutricional”, detalla el doctor Labarta. “Por último, si el niño cumple el tratamiento, no hay ninguna patología asociada y sigue sin ganar la talla necesaria, conviene ajustar la dosis; eso nos dará la respuesta”, concluye el pediatra.

Herramienta que puede utilizarse en todo tipo de ordenadores y tabletas
iGRO permite al médico comparar la predicción de la respuesta de crecimiento antes de iniciar el tratamiento, con la respuesta real año tras año, individualizando así el tratamiento con decisiones basadas en la evidencia científica. Los modelos disponibles en la actualidad incluyen modelos de crecimiento prepuberal y puberal de niños con déficit de GH idiopático o con síndrome de Turner, así como de niños de talla baja nacidos pequeños para su edad gestacional. La validez de estos modelos se ha comprobado con grandes cohortes de pacientes tratados con GH recombinante. Se trata de una herramienta sencilla y de fácil uso, que no requiere la instalación de software adicional y puede utilizarse en todo tipo de ordenadores y tabletas. iGRO es compatible con una amplia variedad de sistemas operativos, incluidos todos los lanzados al mercado por Windows, Mac, iOS y Android desde 2008. Disponible en 12 idiomas, esta plataforma funciona con varios navegadores y ofrece la posibilidad de imprimir y guardar como archivos independientes todas las tablas y gráficas generadas. iGRO cumple todas las normativas de protección de datos vigentes a nivel europeo y nacional.

Referencias
1. KIGS, es una base de datos fármacoepidemiológica mundial que incluye datos de más de 83.300 pacientes tratados con Genotonorm® (277.309 pacientes/años) desde el año1987

2. Informe Público de Evaluación de Tecnologías Sanitarias IPE 2013/70, Instituto de Salud Carlos III. Adherencia al tratamiento con hormona de crecimiento recombinante en niños deficitarios: control terapéutico e impacto económico 2013.
http://gesdoc.isciii.es/gesdoccontroller?action=download&id=13/11/2013-e161b95e28

3. I Wit, JM., Ranke, MB., Albertsson-Wikland, K. et ál. Personalized approach to growth hormone treatment: clinical use of growth prediction models. Horm Res Paediatr 2013;79:257–70