Desarrollo y validación de un modelo predictivo para la identificación de pacientes infectados por el VIH con problemas relacionados con los medicamentos. Estudio predictor

Objetivo: Desarrollar y validar un modelo predictivo para la detección de problemas relacionados con los medicamentos (PRM) en pacientes con tratamiento antirretroviral (TAR), durante su seguimiento periódico en consultas de atención farmacéutica (AF) y previamente a la dispensación. Método: Estudio...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autores: Morillo Verdugo, R., Martín Conde, M.T., Valverde Merino, M.P., Illaro Uranga, A., Ventura Cerdá, J.M., Serrano-López de Las Hazas, Joaquin Ignacio, Plata Paniagua, S., Ibarra Barrueta, O., Moriel Sanchez, C., Ortega Valín, L., Fernández Palacín, A., Almeida González, C.
Formato: artículo
Fecha de publicación:2012
País:España
Recursos:Conselleria de Salut i Consum del Govern de les Illes Balears
Repositorio:Docusalut
Idioma:español
OAI Identifier:oai:docusalut.com:20.500.13003/26688
Acesso em linha:https://hdl.handle.net/20.500.13003/26688
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Adult
Female
Forecasting
HIV Seropositivity
Humans
Linear Models
Male
Middle Aged
Models, Statistical
Pharmaceutical Preparations
Reproducibility of Results
Spain
Substance-Related Disorders
Adulto
Femenino
Predicción
Seropositividad para VIH
Humanos
Modelos Lineales
Masculino
Persona de Mediana Edad
Modelos Estadísticos
Preparaciones Farmacéuticas
Reproducibilidad de los Resultados
España
Trastornos Relacionados con Sustancias
Tratamiento antirretroviral
VIH
Problemas relacionados con los medicamentos
Adherencia
Descrição
Resumo:Objetivo: Desarrollar y validar un modelo predictivo para la detección de problemas relacionados con los medicamentos (PRM) en pacientes con tratamiento antirretroviral (TAR), durante su seguimiento periódico en consultas de atención farmacéutica (AF) y previamente a la dispensación. Método: Estudio multicéntrico, abierto, prospectivo. Se incluyeron pacientes infectados por el VIH con y sin PRM. Para el diseño del modelo se incluyeron variables demográficas, clínicas y farmacoterapéuticas (relacionadas o no con el TAR). Para encontrar factores pronósticos de PRM, se realizó un modelo de regresión logística binaria tras un análisis univariante, el cual identificó variables independientes relacionadas con PRM que fueron introducidas en el modelo multivariante para la selección final. La validez del modelo se determinó por el método Shrinkage y la capacidad discriminatoria por el estadístico C-Harrell. Resultados: Se incluyeron 733 pacientes. Las variables «adherencia», «prescripción de fármacos con necesidad de ajuste posológico» y «número de medicamentos totales prescritos (al margen del TAR)» se relacionaban de manera independiente con la aparición de PRM. Las probabilidades predichas por el modelo, personalizando los coeficientes por el método shrinkage uniforme mostraron un valor R 2 = 0,962 para la muestra de construcción y R 2 = 0,872 para la de validación. La capacidad discriminatoria del modelo fue de 0,816 para la muestra de construcción y 0,779 para la de validación. Conclusiones: El modelo predictivo desarrollado y validado permite la detección de pacientes con tratamiento antirretroviral y con mayor riesgo de sufrir un PRM. Las variables predictoras utilizadas se corresponden con las manejadas habitualmente en la historia farmacoterapéutica del paciente, permitiendo su empleo sistemático en la práctica asistencial.