Problemas relacionados con los medicamentos detectados en pacientes hospitalizados a través de una herramienta informática integrada en la orden médica informatizada

Abstract

INTRODUCCIÓN El impacto en morbi-mortalidad de los problemas relacionados con la medicación (PRM) hace necesario su estudio con el objetivo de diseñar estrategias de prevención y/o monitorización de los mismos. OBJETIVOS: La evaluación de PRM detectados en pacientes hospitalizados a través de una herramienta informática integrada en la orden médica informatizada Objetivo 1 (primer artículo): diseñar una puntuación de riesgo de sufrir algún PRM en pacientes hospitalizados. Objetivo 2 (segundo artículo): identificar aquellos pacientes ingresados en una Unidad de Cardiología con un riesgo superior de presentar algún PRM. MATERIAL Y MÉTODOS Estudios realizados en el Hospital Universitari del Mar, que cuenta con 431 camas (413 camas convencionales y 18 camas de críticos) durante el año 2009. La Unidad de Cardiología dispone de 30 camas. Los PRM fueron detectados a través de un sistema de alertas farmacológicas diseñado por el Servicio de Farmacia e integrado en la historia médica informatizada y clasificados según el sistema de clasificación de la Pharmaceutical Care Network Europe (PCNE). En ambos estudios se identificaron las variables asociadas a desarrollar un PRM mediante un análisis multivariado de regresión logística binaria. Para el objetivo 1 (primer artículo), se incluyeron en una primera etapa aquellos pacientes que ingresaron entre enero y agosto de 2009 con el objetivo de desarrollar una puntuación de riesgo de presentar algún PRM (periodo de diseño). Las variables asociadas a desarrollar un PRM fueron utilizadas para diseñar la puntuación de riesgo que fue posteriormente validada en los pacientes ingresados entre septiembre y diciembre de 2009 (periodo de validación). Para el objetivo 2 (segundo artículo), se recogió adicionalmente la patología cardiaca principal que presentó el paciente en el que se detectó un potencial PRM. RESULTADOS Para el objetivo 1 (primer artículo): De los 8.713 ingresos incluidos en el periodo de diseño se detectó algún PRM en 2.425 (27,8 % de los pacientes). Las variables asociadas con un mayor riesgo de sufrir algún PRM fueron la prescripción de un mayor número de fármacos, una mayor comorbilidad, edades más avanzadas , ciertos grupos de la categoría ATC y algunas categorías mayores diagnósticas. Estas variable fueron utilizadas para diseñar la puntuación de riesgo. El AUC fue de 0,778 (IC 95% 0,768-0,789). El periodo de validación incluyó 4.058 ingresos y se detectó algún PRM en 876 (21,6%). El AUC fue de 0,776 (IC 95%: 0,759-0,792). Para el objetivo 2 (segundo artículo): 259 de los 842 pacientes (30,8%) ingresados en la Unidad de Cardiología presentaron algún PRM. Las variables asociadas a un mayor riesgo de padecer algún PRM fueron la polifarmacia (OR: 1.228; 95% CI: 1.153-1.308), el género femenino (OR: 1.496; 95% CI: 1.026-2.180) y el tratarse de un primer ingreso (OR: 1.494; 95% CI:1.005-2.221). CONCLUSIONES Para el objetivo 1 (primer artículo): En el presente estudio se ha diseñado y validado un una puntuación que permite cuantificar el riesgo de presentar un PRM durante un ingreso hospitalario. Su aplicación en la práctica clínica diaria permite identificar aquellos pacientes más susceptibles de presentar un PRM. Para el objetivo 2 (segundo artículo): En este estudio se han identificado el sexo femenino, el número de fármacos y la ausencia de un ingreso previo como factores de riesgo de presentar algún PRM en pacientes hospitalizados con patología cardiovascular. El conocimiento de estos factores permite la identificación del perfil de paciente de mayor riesgo y que, por tanto, precisa de una monitorización más estrecha del tratamiento farmacológico Una herramienta eficiente para detectar a los pacientes más susceptibles de padecer algún PRM puede permitir la optimización de los recursos necesarios para la monitorización del tratamiento farmacológico.

Background The potential impact of drug-related problems (DRP) on morbidity and mortality is a serious concern and leads to the need to study them in order to design monitoring and prevention strategies. Purpose: The assesment of DRPs detected by a computerized electronic system in hospitalized patients integated in the electronic medical record. Purpose 1 (first article): to design a risk score to identify patients most at-risk of a DRP in hospitalized patients Purpose 2 (second article): to identify the profile of patients at higher risk of developing at least one DRP during hospitalization in a cardiology ward. Methods: These studies were conducted in Hospital Universitari del Mar with 431 beds (413 conventional beds plus 18 beds for critically-ill patients) during 2009. The cardiology ward has approximally 30 hospital beds. DRPs were detected by a Pharmacy warning system designed by the Pharmacy Service integrated in the electronic medical record and classificated using the classification of the Pharmaceutical Care Network Europe (PCNE). In both studies the variables associated with developing a DRP were identified through a binary multivariate logistic regression analysis. For purpose 1 (first article) Data from patients admitted to the hospital between January and August 2009 were used to design the risk score (training set). The variables associated with developing a DRP were used to compute the DRP risk score, which was subsequently validated in patients admitted between September and December 2009 (validation set). For purpose 2 (second article) The DRP according to the cardiac disease present in admitted patients were recorded. Results: For purpose 1 (first article): Of the 8,713 patients included in the training set, at least one DRP was detected in 2,425 (27.8%). Prescription of a higher number of drugs, higher comorbidity, advanced age, certain groups of the Anatomical Therapeutic Chemical classification system, and some major diagnostic categories were associated with risk of DRP. These variables were used to compute the DRP risk score. The area under the receiver operator characteristic curve was 0.778 (95% CI: 0.768-0.789). Of the 4,058 admissions included in the validation set, at least one DRP was detected in 876 (21.6%). The area under the receiver operator characteristic curve was 0.776 (95% CI: 0.759-0.792). For purpose 2 (second article): A total of 964 admissions were included and at least one drug-related problem was detected in 29.8%. The variables associated with a higher risk of these events were polypharmacy (OR: 1.228; 95% CI: 1.153-1.308), female gender (OR: 1.496; 95% CI: 1.026-2.180), and first admission (OR: 1.494; 95% CI:1.005-2.221). Conclusions: For purpose 1 (first article): The present study designed and validated a score that quantifies the risk of a DRP during hospital admission. The application of this score in daily clinical practice can identify those patients most at risk of a DRP For purpose 2 (second article): This study has found that the variables associated with a higher risk of DRP were polypharmacy, female gender, and first admission during admission in a cardiology ward. Knowledge of the variables associated with DRP could aid their early detection in at-risk patients and for better monitoring of their prescriptions.