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ISSN: 0212-6567


Atención Primaria es una revista que publica trabajos de investigación relativos
al ámbito de la atención primaria de salud, y es el Órgano de Expresión Oficial
de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria. Desde el punto de
vista conceptual, Atención Primaria asume el nuevo modelo de atención primaria
de salud, orientado no sólo a la curación de la enfermedad, sino también a su
prevención y a la promoción de la salud, tanto en el plano individual como en el
de la familia y la comunidad. En estos nuevos aspectos que definen el modelo de
atención primaria de salud es en los que se centran los trabajos de
investigación que publica Atención Primaria, la primera revista de originales
española creada para recoger y difundir la producción científica realizada desde
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Vol. 53. Núm. 10.
(Diciembre 2021)
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Vol. 53. Núm. 10.
(Diciembre 2021)
ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.aprim.2021.102124

Open Access


Adecuación de la prescripción en pacientes mayores polimedicados en atención
primaria. Ensayo clínico controlado aleatorizado por grupos PHARM-PC
Prescription appropriateness in elderly patients with polypharmacy in primary
care: Cluster-randomized controlled trial PHARM-PC
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Jesús Martínez-Soteloa,

Autor para correspondencia


jesus.martinezs@hcin.es

Autor para correspondencia.


, Manuel Pinteño-Blancoa, Rosario García-Ramosb, María Isabel Cadavid-Torresc
a Servicio de Farmacia. Hospital Comarcal de Inca, Inca, España
b Servicio de Farmacia. Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de
Compostela, Santiago de Compostela, España
c Departamento de Farmacología, Farmacia y Tecnología Farmacéutica. Universidade
de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España
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Figuras (1)

Tablas (5)
Tabla 1. Revisión Sistemática de la Medicación en GI y GC

Tabla 2. Características basales de los pacientes

Tabla 3. Distribución de MPI detectadas en GI y GC

Tabla 4. Variables Principales: Proporción de pacientes con MPI y Número medio
de MPI/paciente

Tabla 5. Variables secundarias: Número medio de episodios asistenciales
(hospitalarios y ambulatorios) por paciente; proporción de pacientes fallecidos
y coste medio/paciente (de medicamentos implicados en las MPI y episodios
asistenciales)


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Material adicional (2)


Resumen
Objetivos

Evaluar la efectividad de la revisión sistemática de medicación realizada por
farmacéutico sobre medicaciones potencialmente inapropiadas (MPI), resultados en
salud y costes.

Diseño

Ensayo clínico prospectivo, abierto, controlado y aleatorizado por clústeres.

Emplazamiento

Seis centros de atención primaria de las Islas Baleares.

Participantes

Se incluyeron 42 clústeres (21 por grupo), y 549 pacientes de ≥ 65 años y ≥ 5
medicamentos crónicos, de los cuales 277 se asignaron al Grupo Intervención (GI)
y 272 al Grupo Control (GC). Se excluyeron pacientes: institucionalizados,
desplazados, atendidos habitualmente por la sanidad privada, o en atención
domiciliaria.

Intervención

Detección de MPI por parte del farmacéutico mediante combinación de métodos
explícitos e implícitos y comunicación de las alternativas terapéuticas más
apropiadas al médico prescriptor.

Mediciones

Se evaluaron la proporción de pacientes con MPI y número medio de MPI/paciente
(variables principales); así como morbilidad, mortalidad, y costes (variables
secundarias).

Análisis estadístico

Siguiendo el principio de intención de tratar, se compararon las variables
cuantitativas y cualitativas mediante las pruebas t Student y X2,
respectivamente. Los resultados se expresaron como diferencia de proporciones
para variables cualitativas y diferencia de medias para cuantitativas, con los
correspondientes intervalos de confianza 95% (IC 95%).

Resultados

Después de la intervención, la proporción de pacientes con MPI disminuyó un
13,7% (IC 95%: 9,3; 18,2) más en GI que GC. El número medio de MPI/paciente y
coste medio de MPI/paciente disminuyeron en 0,43 (IC 95%: 0,32; 0,54) y 72,11€
(IC 95%: 26,15; 118,06) más en GI que GC, respectivamente. Sin embargo, no se
observaron diferencias estadísticamente significativas en morbilidad, mortalidad
ni en costes de episodios asistenciales.

Conclusiones

La detección de MPI y emisión de recomendaciones por el farmacéutico pudo
contribuir a reducir significativamente MPI y gasto en medicamentos, pero sin
alcanzar diferencias estadísticamente significativas en morbimortalidad ni
costes de episodios asistenciales.

Palabras clave:
Farmacéutico
Adecuación
Anciano
Polimedicación
Atención primaria

Abstract
Objectives

To assess the effectiveness of a pharmacist-led systematic review of medications
on: potentially inappropriate medications (PIM), health outcomes and costs.

Design

Prospective, open, controlled and cluster-randomized clinical trial.

Setting

Six primary care clinics from Balearic Islands.

Participants

Forty-two clusters (21 per group), and 549 patients aged ≥65 years and ≥5
chronic medications were included; of which 277 were allocated to Intervention
Group (IG) and 272 to Control Group (CG). Patients were excluded if they were:
institutionalized, temporarily displaced, routinely monitored under private
healthcare, or home care.

Intervention

PIM detection by the pharmacist using a combination of explicit and implicit
methods; and communication of the most appropriate therapeutic strategies to the
physician.

Measurements

Proportion of patients with PIM and mean number of PIM/patient (main outcomes);
and morbidity, mortality, and costs (secondary outcomes) were assessed.

Statistical plan

Following an intention-to-treat approach, quantitative and qualitative outcomes
variables were compared by T-Student and Chi-square tests, respectively. Results
were providing as difference in proportions for qualitative outcomes and
difference in means for quantitative outcomes with respective 95% confidence
intervals (95% CI).

Results

After intervention, proportion of patients with PIM decreased by 13.7% (95% CI:
9.3; 18.2) more in IG than CG. Mean number of PIM/patient and mean cost of
PIM/patient decreased by 0.43 (95% CI: 0.32; 0.54) and 72.11€ (95% CI: 26.15;
118.06) more in IG than CG, respectively. However, no statistically significant
differences were observed in morbidity, mortality or costs of healthcare
resources.

Conclusions

PIM detection and recommendations provided by pharmacist could contribute to
reduce significantly PIM and drug expenditure; but without reaching
statistically significant differences in morbidity, mortality, and healthcare
resources costs.

Keywords:
Pharmacist
Appropriateness
Elderly
Polypharmacy
Primary care

Texto completo
Introducción

El aumento de la esperanza de vida experimentado en las últimas décadas ha
supuesto una mayor prevalencia de enfermedades crónicas y del consumo de
medicamentos1–3. Este hecho, unido a las alteraciones fisiológicas asociadas al
envejecimiento4, incrementan el riesgo de padecer reacciones adversas a
medicamentos (RAM) en este grupo poblacional, siendo una de las principales
causas la prescripción de medicación potencialmente inapropiada (MPI)5.

Se considera MPI cuando el balance beneficio-riesgo (incluyendo la no
prescripción de fármacos potencialmente beneficiosos) y/o coste-efectividad es
desfavorable, especialmente cuando existen alternativas terapéuticas más
seguras, eficaces y/o coste-efectivas6. Para su detección existen métodos
implícitos basados en juicios clínicos, como el «MAI: Medication Appropriateness
Index»7; y métodos explícitos que utilizan criterios predefinidos basados en la
evidencia y en el consenso de expertos, como por ejemplo los criterios «Beers»8,
o los «Screening Tool of Older Person's potentially inappropriate
Prescriptions/Screening Tool to Alert doctors to the Right Treatment
(STOPP/START)»9. Por otro lado, existen indicadores de calidad de prescripción
(ICP), que permiten detectar alternativas más coste-efectivas10. Ninguno de
estos métodos, individualmente, se considera ideal para evaluar la adecuación de
la prescripción en pacientes pluripatológicos y/o polimedicados, siendo
interesante el desarrollo de estrategias basadas en la combinación de varios de
ellos11.

Numerosos estudios han demostrado una elevada prevalencia de MPI mediante el
empleo de alguna de estas herramientas12,13, así como cierta efectividad sobre
reducción del número de MPI y de coste de medicamentos14,15, pero sin traducirse
claramente en reducción de morbimortalidad16–18. Tampoco se han encontrado
ensayos clínicos aleatorizados por clústeres que evalúen globalmente la
efectividad de la implicación del farmacéutico en la optimización de la
farmacoterapia del paciente geriátrico, mediante la combinación de diferentes
estrategias, en términos de adecuación de la prescripción, resultados en salud,
y costes19.

Por ello, el objetivo principal del presente estudio fue evaluar, a nivel
paciente, la efectividad de la revisión sistemática de la medicación conducida
por el farmacéutico (RSM-F) en mayores de 65 años polimedicados en atención
primaria (AP), medida en base a la reducción de la proporción de pacientes con
MPI y del número medio de MPI por paciente. Los objetivos secundarios fueron
evaluar su impacto sobre los episodios asistenciales frecuentados y los costes
sanitarios.

Métodos

La metodología del presente estudio se planteó siguiendo las recomendaciones de
la declaración «Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT): Extension
to Cluster Randomised Trials»20, recogida en el Anexo 1.

Diseño y ámbito

Ensayo clínico paralelo, prospectivo, multicéntrico, abierto, controlado y
aleatorizado por clústeres (cupos: conjuntos de pacientes atendidos por un mismo
médico) en proporción 1:1 a grupo intervención (GI) o grupo control (GC). El
estudio se realizó en seis centros de salud del Sector Sanitario Tramuntana
(Islas Baleares), entre enero y mayo de 2015.

Participantes

Los criterios de selección de los participantes, tanto a nivel clúster como
paciente, se describen en el Anexo 2.

Intervenciones

La intervención se realizó a nivel clúster, es decir, las estrategias de manejo
de las MPI se comunicaron al médico prescriptor. En la tabla 1 pueden observarse
las actividades realizadas en cada grupo del ensayo.

Tabla 1.

Revisión Sistemática de la Medicación en GI y GC

Común para GI y GC  Recogida de datos basales (Fuente: Historia Clínica
Electrónica [HCE]):–Demográficos: Edad, sexo.–Clínicos: Condiciones
crónicas.–Farmacológicos: Medicamentos crónicos prescritos.  Detección de MPI
mediante combinación de métodos explícitos e implícitos:–Criterios
STOPP/START9–Información de Fichas técnicas.–Recomendaciones «No Hacer» de
Sociedades Científicascon ayuda del software CheckTheMeds®; junto con–Batería de
ICP del Servicio de Salud de las Islas Baleares (para detectar prescripciones
con alternativas más coste-efectivas).  Únicamente para GI  Comunicación al
médico prescriptor de las alternativas terapéuticas adecuadas según las
circunstancias particulares del paciente (por ejemplo: si/no tratamiento previo
con alternativa propuesta, comorbilidades, tratamientos concomitantes, etc.)
consistentes en:–Suspender medicamento–Ajustar posología–Sustituir
medicamento–Añadir nuevo medicamento–Si ninguna de las alternativas anteriores
fuera adecuada, mantener MPI vigilando estrechamente posibilidad de aparición de
reacciones adversas.Dicha comunicación se efectuó:–A través de la HCE, mediante
aviso a modo de ventana emergente (el cual permanecía visible hasta que el
médico lo eliminara voluntariamente), y verbalmente en caso necesario.–El día
anterior a la visita, para que el médico que atendía al paciente pudiera
visualizar las recomendaciones al abrir la HCE en el momento de la consulta y
realizar las modificaciones oportunas.–Independientemente si era médico habitual
o sustituto, ya que los permisos para eliminar, modificar, o editar avisos eran
idénticos para médico habitual y sustituto. 


Variables



 * -
   
   Variables independientes. Características basales:
   
   * •
     
     Demográficas: Edad, sexo.
   
   * •
     
     Clínicas: Índice de Comorbilidad de Charlson (ICC), proporción de pacientes
     con ≥ 2 enfermedades crónicas (PMCC).
   
   * •
     
     Farmacoterapéuticas: Número de medicamentos crónicos (FARM), proporción de
     pacientes polimedicados (POLIF: 5-9 fármacos) e hiperpolimedicados (HPOLIF:
     ≥10 fármacos)21.
   
   

 * -
   
   Variables principales: Diferencia en la proporción de pacientes con MPI y en
   el número medio de MPI por paciente entre el momento de la intervención y
   seis meses después. Se consideró MPI aquella medicación que cumplía alguno de
   los siguientes criterios: no indicación clara basada en la evidencia,
   dosis/duración superior a la recomendada, duplicidad terapéutica,
   contraindicación, interacción, susceptibilidad a determinados efectos
   adversos (por ejemplo, benzodiacepinas en pacientes con historia de caídas),
   ausencia de tratamiento necesario, disponibilidad de alternativa más
   coste-efectiva6.

 * -
   
   Variables secundarias:
   
   * •
     
     Morbilidad (m): Diferencia en el número medio de episodios asistenciales
     frecuentados por los pacientes durante los 12 meses anteriores y
     posteriores a la intervención:
   
   

 * -
   
   Hospitalarios (HOSP):
   
   * •
     
     Días de Ingreso Hospitalario (DIH): estancia ≥13 horas en planta de
     hospitalización o Urgencias para recibir atención especializada atención
     especializada22 +
   
   * •
     
     Visitas al Servicio de Urgencias Hospitalarias (vSUH)
   
   

 * -
   
   Ambulatorios (AMBU):
   
   * •
     
     Visitas al Servicio de Urgencias de Atención Primaria (vSUAP) +
   
   * •
     
     Consultas de Atención Especializada (CAE) +
   
   * •
     
     Consultas de Atención Primaria (CAP).
   
   

 * -
   
   Mortalidad (MORT): Diferencia en la proporción de pacientes fallecidos
   durante los 12 meses posteriores a la intervención.

 * -
   
   Coste de medicamentos: Diferencia en el coste medio anual estimado por
   paciente de los medicamentos implicados en las MPI (CA-MPI) entre el momento
   de la intervención y seis meses después, con base en el precio de
   facturación.

 * -
   
   Coste de episodios asistenciales (CMORBI): Diferencia en el coste medio por
   paciente de los episodios asistenciales frecuentados durante los 12 meses
   anteriores y posteriores a la intervención (DIH, vSUH, vSUAP, vCAE, vCAP)
   según tarifas oficiales22.



Tamaño muestral

El tamaño muestral se calculó mediante contraste de proporciones para una
diferencia del 15% de pacientes con MPI, en base a los resultados de un estudio
previo no publicado, realizado por los mismos autores del presente artículo, que
mostró una proporción de pacientes con MPI del 80% en GC y 65% en GI; y al
artículo de Delgado et al., que considera que cualquier herramienta de cribado
que reduzca entre 10-20% la proporción de MPI podría ser coste-efectiva5.

Asumiendo un poder estadístico del 80% y una tasa de pérdidas del 10%, el tamaño
muestral requerido es 153. Teniendo en cuenta el ajuste por efecto de clúster,
con un coeficiente de correlación intracluster de 0,0523, y tamaño medio de
clúster de 12 pacientes (asumiendo igual tamaño para todos los clústeres), el
factor de inflación es 1,55. Por tanto, el tamaño muestral final es 238
pacientes (20 clústeres) por grupo de estudio.

Reclutamiento y aleatorización

Los médicos de AP del Sector Sanitario Tramuntana (en representación de sus
respectivos cupos) que firmaron el consentimiento informado fueron asignados a
GI o GC en proporción 1:1 mediante aleatorización balanceada en bloques de
cuatro clústeres generada por el software «Computer Program for Epidemiologists
(WINPEPI)»24. El Instituto de Investigación en Salud de las Islas Baleares
(IdISBa) generó la secuencia de asignación aleatoria de los distintos clústeres
y aseguró la ocultación hasta el inicio del estudio.

Se seleccionó cada día un cupo del GI y GC en orden consecutivo, y se reclutó
todos los pacientes citados para el día siguiente que cumplían criterios de
selección. De los pacientes reclutados, se revisaron los medicamentos prescritos
de forma crónica, independientemente de si se habían dispensado o no.

A continuación se describe el marco temporal de las diferentes fases del
estudio:

 * -
   
   Reclutamiento de clústeres: abril-mayo 2014.

 * -
   
   Asignación de clústeres: enero 2015.

 * -
   
   Reclutamiento de pacientes: enero-mayo 2015.

 * -
   
   Intervención: enero-mayo 2015.

 * -
   
   Evaluación de características basales: enero-mayo 2015.

 * -
   
   Evaluación de variables principales: julio-noviembre 2015.

 * -
   
   Evaluación de costes de medicamentos: julio-noviembre 2015.

 * -
   
   Evaluación de morbimortalidad: enero-mayo 2016.

 * -
   
   Evaluación de costes de episodios asistenciales: enero-mayo 2016.



No se planteó interrupción del ensayo porque no se esperaron daños asociados con
la intervención25. Además, en caso de recurrencia de síntomas secundarios a la
retirada de la MPI, ésta podía ser reiniciada en cualquier momento según
criterio médico.

Cegamiento

El cegamiento de los clústeres no fue posible porque los médicos conocían la
asignación al GI al recibir las recomendaciones del farmacéutico.

Análisis estadístico

Las variables se analizaron a nivel paciente siguiendo el principio de intención
de tratar, teniendo en cuenta todos los pacientes reclutados según el grupo al
que fueron originalmente asignados.

Se realizó un análisis descriptivo para resumir las características basales de
los pacientes y los criterios de MPI, empleando medidas de frecuencia y
porcentaje para las variables cualitativas, y de tendencia central y dispersión
(Media ± Desviación Estándar) para variables cuantitativas.

En el análisis comparativo entre GI y GC para las variables primarias y
secundarias se emplearon las pruebas X2 y t Student para las variables
cualitativas y cuantitativas respectivamente; proporcionando en todos los casos
el tamaño del efecto expresado como diferencia de proporciones para variables
cualitativas y diferencia de medias para variables cuantitativas, con sus
respectivos IC 95%, como se muestra a continuación:

 * -
   
   Variables Primarias:
   
   * •
     
     Cualitativa: Pacientes con MPI.
   
   * •
     
     Cuantitativa: MPI/Paciente.
   
   

 * -
   
   Variables Secundarias:
   
   * •
     
     Cualitativa: MORT.
   
   * •
     
     Cuantitativas: HOSP, AMBU, CA-MPI, CMORBI.
   
   



Para tener en cuenta el efecto clúster, se calculó el coeficiente de correlación
Kappa para las variables principales.

El tratamiento estadístico de los datos se realizó mediante el software
«Statistical Package for Social Sciences» (SPSS) v22.0, y se consideró
diferencia estadísticamente significativa si p < 0,05.

Resultados

Se reclutaron 21 clústeres en cada grupo con un total de 549 pacientes, cuyas
características basales se detallan en la tabla 2. Fueron asignados al GI 277
pacientes (50,5%) y 272 (49,5%) al GC, resultando en un tamaño medio de clúster
de 13,19 ± 6,91 y 12,9 5± 7,33 pacientes, respectivamente. Todos los pacientes
fueron incluidos en el análisis de las variables primarias y secundarias según
el grupo originalmente asignado.

Tabla 2.

Características basales de los pacientes

Variable  GI (n = 277)  GC (n = 272)  p  SexoMujer  179 (64,6%)  175 (64,3%) 
0,945  Hombre  98 (35,4%)  97 (35,7%)  0,945  Edad (Media ± SD)  77,52 ± 6,73 
77,19 ± 7,13  0,582  Edad 65-74,9  106 (30,3%)  110 (40,4%)  0,662  Edad
75-84,9  131 (47,3%)  123 (45,2%)  0,669  Edad ≥ 85  40 (14,4%)  39 (14,3%) 
0,973  ICC  5,9 ± 1,77  5,73 ± 1,77  0,252  Insuficiencia cardiaca  28 (10,1%) 
31 (11,4%)  0,680  Cardiopatía isquémica  50 (18,1%)  45 (16,5%)  0,653 
Vasculitis/enfermedad autoinmune  8 (2,9%)  15 (5,5%)  0,140  Enfermedad renal 
43 (15,5%)  63 (23,2%)  0,030  Enfermedad respiratoria  79 (28,5%)  73 (26,8%) 
0,703  Enfermedad inflamatoria intestinal  2 (0,7%)  1 (0,4%)  0,573 
Hepatopatía  15 (5,4%)  14 (5,1%)  0,888  Enfermedad cerebrovascular  30
(10,8%)  36 (13,2%)  0,432  Enfermedad neurológica motora  13 (4,7%)  12 (4,4%) 
0,874  Enfermedad neurológica cognitiva  17 (6,1%)  17 (6,3%)  0,956 
Arteriopatía periférica  7 (2,5%)  18 (6,6%)  0,024  Diabetes mellitus  106
(38,3%)  104 (38,2%)  0,994  Anemia  44 (15,9%)  54 (19,9%)  0,265  Alteraciones
neoplásicas  24 (8,7%)  28 (10,3%)  0,561  Artropatía  157 (56,7%)  138 (50,7%) 
0,171  Total de patologías crónicas  2,25 ± 1,42  2,39 ± 1,43  0,258  PMCC  183
(66,1%)  183 (67,3%)  0,786  FARM  8,38 ± 2,9  8,35 ± 2,9  0,904  Paciente
polimedicadoPOLIF (5-9 fármacos)  196 (70,8%)  186 (68,4%)  0,578  HPOLIF (≥ 10
fármacos)  81 (29,2%)  86 (31,6%)  0,578 



Después de la aleatorización no se produjeron pérdidas de clústeres, ya que
ningún médico solicitó revocación del consentimiento informado; 5/277 (1,8%)
pacientes del GI y 4/272 (1,5%) pacientes del GC no completaron los 12 meses,
como se puede observar en el Diagrama de Flujo (fig. 1).



Figura 1.

Evolución de participantes en el estudio. Diagrama de flujo de la evolución
(selección y seguimiento) de participantes en el estudio, tanto a nivel clúster
como a nivel paciente.

(0,49MB).

Variables primarias

Se identificaron un total de 505 criterios de MPI en el GI y 527 en el GC, cuya
distribución se muestra en la tabla 3. La proporción de pacientes con MPI
disminuyó un 13,7% (IC 95%: 9,3; 18,2) más en el GI que en el GC, y el número
medio de MPI se redujo en 0,43 MPI/paciente más en el GI que en el GC (IC 95%:
0,32; 0,54). El coeficiente de correlación Kappa resultante fue de 0,743 (IC
95%: 0,666; 0,810) y de 0,692 (IC 95%: 0,645; 0,735), respectivamente.

Tabla 3.

Distribución de MPI detectadas en GI y GC

Criterio MPI  GI  GC  P  Dosis/duración superior a la recomendada  215/505
(42,6%)  205/527 (38,9%)  0,325  Disponibilidad alternativa más coste-efectiva 
72/505 (14,3%)  97/527 (18,4%)  0,122  Duplicidad terapéutica  47/505 (9,3%) 
43/527 (8,2%)  0,581  No indicación  45/505 (8,9%)  41/527 (7%)  0,574  Ausencia
de tratamiento necesario  43/505 (8,5%)  57/527 (10,8%)  0,204 
Contraindicación  40/505 (7,9%)  35/527 (6,6%)  0,473  Susceptibilidad a
determinados efectos adversos  34/505 (6,7%)  39/527 (7,4%)  0,628  Interacción 
9/505 (1,8%)  10/527 (1,9%)  1 


Variables secundarias

El incremento en HOSP fue menor para GI que para GC en 0,3 (IC 95%: -0,99; 1,59)
episodios/paciente, mientras que el incremento en AMBU y en MORT fue mayor para
GI que para GC en 1,34 (IC 95%: -2,94; 0,26) episodios/paciente y 0,3% (IC 95%:
-1,8%; 2,4%), respectivamente. Respecto al impacto económico, se observó una
reducción en CA-MPI de 72,11 (IC 95%: 26,15; 118,06) €/paciente mayor en GI que
en GC y un incremento en CMORBI de 61,17 (IC 95%: -971,87; 1.094,21) €/paciente
menor para GI que para GC.

Las comparaciones de los resultados obtenidos entre GI y GC en las fases pre- y
post-intervención para las variables primarias y secundarias se muestran más
detalladamente en las tablas 4 y 5, respectivamente.

Tabla 4.

Variables Principales: Proporción de pacientes con MPI y Número medio de
MPI/paciente

  Grupo intervenciónGrupo control  Variable  Pre-Intervención 
Post-Intervención  ΔGI (IC 95%)  Pre-Intervención  Post-Intervención  ΔGC (IC
95%)  ΔGI-ΔGC (IC 95%)  Pacientes con ≥ 1 MPI (N, %)  233/277 (84,1%)  194/277
(70%)  -14,1% (-18,3%; -9,8%)  231/272 (84,9%)  230/272 (84,5%)  -0,4% (-1,6%;
0,9%)  -13,7% (-18,2%; -9,3%)  MPI/Paciente (Media ± SD)  458/277 (1,65 ± 1,22) 
319/277 (1,15 ± 1,05)  -0,5 (-0,6; -0,41)  467/272 (1,72 ± 1,25)  448/272 (1,65
± 1,18)  -0,07 (-0,11; -0,03)  -0,43 (-0,54; -0,32) 

ΔGI (IC 95): Diferencia entre las fases pre- y post-intervención en el Grupo
Intervención (Intervalo de Confianza 95%); ΔGC (IC 95): Diferencia entre las
fases.

Pre y post-intervención en el Grupo Control (IC 95%).


Tabla 5.

Variables secundarias: Número medio de episodios asistenciales (hospitalarios y
ambulatorios) por paciente; proporción de pacientes fallecidos y coste
medio/paciente (de medicamentos implicados en las MPI y episodios asistenciales)

  Grupo intervenciónGrupo control  Variable  Pre-intervención 
Post-intervención  ΔGI (IC 95%)  Pre-intervención  Post-intervención  ΔGC (IC
95%)  ΔGI-ΔGC (IC 95%)  HOSP/paciente (Media ± SD)  704/277 (2,54 ± 6,95) 
734/277 (2,65 ± 8,14)  0,11 (-1,02; 1,23)  509/272 (1,87 ± 4,16)  620/272 (2,28
± 4,94)  0,41 (-0,23; 1,04)  -0,3 (-1,59; 0,99)  DIHa/paciente (Media ± SD) 
487/277 (1,76 ± 6,57)  563/277 (2,03 ± 8,02)  0,27 (-0,83; 1,38)  344/272 (1,26
± 3,86)  445/272 (1,64 ± 4,72)  0,37 (-0,23; 0,98)  -0,1 (-1,36; 1,16) 
vSUHa/paciente (Media ± SD)  217/277 (0,78 ± 1,73)  171/277 (0,62 ± 1,08)  -0,17
(-0,36; 0,03)  165/272 (0,61 ± 1,01)  175/272 (0,64 ± 1,06)  0,04 (-0,11; 0,18) 
-0,2 (-0,45; 0,04)  AMBU/Paciente (Media ± SD)  5.066/277 (18,29 ± 11,04) 
5.067/277 (18,29 ± 11,47)  0,01 (-1,14; 1,15)  4.829/272 (17,75 ± 10,07) 
4.466/272 (16,42 ± 11,66)  -1,33 (-2,46; -0,2)  1,34 (-0,26; 2,94) 
CAEb/paciente (Media ± SD)  1.044/277 (3,77 ± 4,29)  1.175/277 (4,24 ± 4,39) 
0,47 (-0,02; 0,96)  955/272 (3,51 ± 4,31)  996/272 (3,66 ± 4,28)  0,15 (-0,32;
0,62)  0,32 (-0,36; 1)  SUAPb/paciente (Media ± SD)  425/277 (1,53 ± 2,59) 
355/277 (1,28 ± 2,18)  -0,25 (-0,56; 0,06)  422/272 (1,55 ± 2,71)  461/272 (1,69
± 3,31)  0,14 (-0,18; 0,47)  -0,4 (-0,85; 0,05)  CAPb/Paciente (Media ± SD) 
3.597/277 (12,99 ± 7,85)  3.537/277 (12,77 ± 8,51)  -0,22 (-1,03; 0,59) 
3.452/272 (12,69 ± 7,04)  3.009/272 (11,06 ± 7,8)  -1,63 (-2,43; -0,83)  1,41
(0,27; 2,55)  Pacientes Fallecidos (N, %)  -  5/277 (1,8%)  -  -  4/272 (1,5%) 
-  0,3% (-1,8%; 2,4%)  CA-MPI/paciente (Media ± SD)  51.934/277 (187,49 ±
331,1)  36.052,9/277 (130,15 ± 225,88)  -57,33 (-83,99; -30,67)  49.038,5/272
(180,29 ± 298,41)  53.057/272 (195,06 ± 431,45)  14,77 (-22,95; 52,5)  -72,11
(-118,06; -26,15)  CMORBI/paciente (Media ± SD)  630.362/277 (2.275,67 ±
5.458,18)  687.384/277 (2.481,53 ± 6.589,52)  205,86 (-696,27; 1.107,98) 
495.307/272 (1.820,98 ± 3.266,33)  567.938/272 (2.088,01 ± 3.954,55)  267,03
(-230,5; 764,55)  -61,17 (-1.094,21; 971,87) 

a

Episodios asistenciales individuales que componen la variable HOSP (DIH: Días de
Ingreso Hospitalario; vSUH: Visitas al Servicio de Urgencias Hospitalarias).

b

Episodios asistenciales individuales que componen la variable AMBU (CAE:
Consultas de Atención Especializada; SUAP: Visitas al Servicio de Urgencias de
Atención Primaria; CAP: Consultas de Atención Primaria). ΔGI (IC95): Diferencia
entre las fases pre- y post-intervención en el Grupo Intervención (Intervalo de
Confianza 95%); ΔGC (IC 95): Diferencia entre las fases pre- y post-intervención
en el Grupo Control (IC 95%)


Discusión

La intervención resultó en una reducción significativamente mayor para GI que
para GC de 13,7% (IC 95%: 9,3; 18,2) de pacientes con MPI; 0,43 (IC 95%: 0,32;
0,54) MPI/paciente y 72,11 (IC 95%: 26,15; 118,06) €/paciente para CA-MPI. Sin
embargo, no se observaron diferencias estadísticamente significativas en
morbilidad, mortalidad ni en costes de episodios asistenciales.

Nuestros resultados podrían corroborar la hipótesis de que la RSM-F reduce MPI,
en línea con los resultados del estudio OPTI-SCRIPT, aunque este obtuvo mayor
reducción tanto para GI como para GC en proporción de pacientes con MPI (47% vs.
22%, respectivamente) y MPI/paciente (45% vs. 15%, respectivamente)26;
posiblemente debido a la mayor proporción inicial de pacientes con MPI, que en
el estudio OPTI-SCRIPT fue del 100% en ambos grupos ya que era criterio de
inclusión presentar ≥1 MPI, y al envío de feed-back informativo al GC sobre las
MPI detectadas. Otro ejemplo es el estudio REMEI, que mostró reducción del 80,9%
de MPI mediante reuniones presenciales médico-farmacéutico27, las cuales no
fueron posible en nuestro estudio, porque el reclutamiento de pacientes se
realizó el día anterior a la consulta, y por la elevada dispersión geográfica de
los centros participantes.

Sin embargo, esta reducción significativa de MPI no se correlaciona claramente
con reducción de morbimortalidad, acorde con los resultados observados en
diversos estudios16–18,27,28; posiblemente porque el tamaño muestral, calculado
para demostrar reducción significativa en la proporción de pacientes con MPI y
el tiempo de seguimiento, resultaron insuficientes para obtener diferencias
significativas en estas variables.

Nuestra reducción no significativa de episodios asistenciales hospitalarios está
en línea con la amplia variabilidad observada en diversas revisiones
sistemáticas, que muestran valores de riesgo relativo (RR) de ingreso
hospitalario que oscilan desde 0,87 (IC 95%: 0,52; 1,47) hasta 1,11 (IC 95%:
0,99; 1,24)16,18,28, sin diferencias estadísticamente significativas. Sin
embargo, nuestra intervención conllevó un aumento no significativo de episodios
asistenciales ambulatorios, acorde con el estudio REMEI27; quizás porque el
mayor número de modificaciones de tratamiento en GI supuso un mayor seguimiento
a nivel ambulatorio, redundando en una menor frecuentación hospitalaria.

Respecto al impacto económico, nuestra reducción del 30,6% en coste de
medicamentos para GI e incremento del 8,2% para GC coinciden en parte con los
resultados obtenidos por Campins (reducción de 14,3% y 7,7% para GI y GC,
respectivamente)15, posiblemente porque Campins evaluó el coste de todos los
medicamentos que tomaba el paciente y nosotros únicamente aquellos implicados en
las MPI. Sin embargo, nuestros resultados sobre costes asistenciales muestran
una tendencia inversa a la evaluación económica del estudio OPTI-SCRIPT, donde
el incremento es 407€ (IC 95%: -357; 1170) mayor para GI29. Una posible
explicación podría ser que los principales medicamentos retirados en el estudio
OPTI-SCRIPT fueron inhibidores de la bomba de protones26, sin impacto relevante
sobre la salud de los pacientes ni sobre el consumo de recursos sanitarios.

Como fortalezas cabe destacar la aleatorización por clústeres, para prevenir
contaminación entre pacientes del GI y del GC atendidos por el mismo médico27.
Además, al ser un estudio pragmático, realizado en condiciones reales y
estableciendo criterios de selección poco restrictivos, sus conclusiones podrían
ser generalizables a otras regiones y/o ámbitos asistenciales con elevada
prevalencia de estos pacientes, tanto consultas de AP, como determinadas
unidades de hospitalización (medicina interna, geriatría), o centros
sociosanitarios. Finalmente, la combinación de diversas herramientas de
detección de MPI, incluyendo criterios de eficiencia, permitió detectar mayor
cantidad de MPI y más oportunidades de optimización del tratamiento.

Sin embargo, nuestro estudio presenta algunas limitaciones. La principal hace
referencia al diseño abierto, ya que los médicos conocían su pertenencia al GI
al recibir las recomendaciones del farmacéutico. Este hecho pudo provocar
aparición de sesgos, minimizados mediante la aleatorización de clústeres por
personal ajeno al estudio. Otra posible limitación fue emplear la HCE como única
fuente de información. Por una parte, se pudo haber producido infra- o
sobre-detección de MPI al no tener en cuenta, por ejemplo, medicamentos no
financiados o condiciones clínicas no registradas. Por otra parte, no se evaluó
la adherencia, a pesar de ser una importante preocupación en los pacientes
crónicos30, ya que se consideraron los medicamentos prescritos
independientemente de las dispensaciones efectuadas, por lo que se desconoce el
impacto en morbimortalidad del manejo MPI con baja adherencia. En ambos
supuestos, debido al diseño aleatorizado, es previsible que este hecho afectara
de forma similar a GI y GC, sin influir significativamente en el efecto de la
intervención. Finalmente, aunque no formaba parte de los objetivos realizar un
análisis de coste-efectividad, se comparó el coste de la intervención calculado
en base al tiempo empleado en la RSM-F y al salario del farmacéutico, el cual
resultó inferior al ahorro en medicamentos (7.706€ vs 19.899,6€,
respectivamente). No obstante, sería conveniente realizar análisis de
coste-efectividad adecuadamente planteados.

En conclusión, la RSM-F en pacientes mayores polimedicados en AP pudo haber
contribuido a reducir significativamente la proporción de pacientes con MPI y el
número medio de MPI/paciente, así como el coste de los medicamentos implicados
en las mismas, pero sin influir significativamente en morbilidad, mortalidad o
coste de episodios asistenciales.

Registro: El protocolo fue registrado en ClinicalTrials.gov con identificador
NCT02224833, y está disponible públicamente en:
https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02224833. Los cambios acontecidos después
del reclutamiento se pueden consultar en:
https://clinicaltrials.gov/ct2/history/NCT02224833.

Financiación

La presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de
agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Agradecimientos

A Joan Llobera Cànaves por proporcionar asesoramiento metodológico. A Aina María
Yañez Juan y al Instituto de Investigación Sanitaria de Baleares por la
aleatorización de clústeres. A Alfonso Leiva Rus por proporcionar asesoramiento
estadístico. A Pilar Gayoso Diz por revisar el formulario de recogida de datos.

Anexo A
Material adicional



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