Investigadores del Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado están trabajando para desarrollar modelos estadísticos para predecir mejor a qué pacientes se les recetará medicamentos opioides a largo plazo después del alta hospitalaria. Los opioides se recetan comúnmente en el hospital, pero se sabe poco sobre quélos pacientes progresarán a la terapia crónica con opioides después del alta.
En los Estados Unidos el año pasado, más de 63,000 personas murieron por una sobredosis de drogas, con los opioides involucrados en el 75 por ciento de esas muertes. Según la Encuesta Nacional de Uso y Salud de Drogas 2015, más de 2 millones de personas en los Estados Unidos tenían una recetatrastorno por uso de opioides.
"Los médicos y los pacientes son cada vez más conscientes de los peligros asociados con la prescripción excesiva de opioides", dijo Susan Calcaterra, becaria en medicina de adicciones en la Facultad de Medicina de la UC. "Podemos ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre la prescripción de opioides identificando las características del pacientelo que los pone en riesgo de progresar al uso crónico de opioides "
El estudio fue publicado en línea en la edición de febrero de la Revista de medicina interna general .
Calcaterra, autor principal, dijo: "Los médicos se están alejando del uso de opioides recetados como el tratamiento primario del dolor crónico no maligno. Para el paciente hospitalizado, nuestro objetivo final es proporcionar un control adecuado del dolor mediante el uso de una variedad de modalidades de manejo del dolor, además de, o en lugar de, medicamentos opioides. Al hacerlo, podemos limitar el número de pacientes que progresan al uso de opioides a largo plazo ".
Los investigadores tenían como objetivo desarrollar un modelo de predicción para identificar a los pacientes hospitalizados con mayor riesgo de progresar al uso crónico de opioides después del alta hospitalaria. Para desarrollar el modelo de predicción, accedieron a los datos disponibles en el registro electrónico de salud del Denver Health Medical Center, un centro urbano,hospital de la red de seguridad Los investigadores definieron la terapia crónica con opioides COT, por sus siglas en inglés como recibir un suministro de 90 días o más de opioides orales con un intervalo de suministro de menos de 30 días durante un período de 180 días, o surtir diez o más recetas de opioides duranteun año.
Al acceder a los datos de la historia clínica electrónica, los investigadores identificaron variables específicas del paciente que estaban altamente asociadas con la progresión a la COT. Estas variables incluían tener antecedentes de trastorno por uso de sustancias, recibir el año pasado una benzodiacepina, un medicamento opioide o un medicamento noanalgésico opioide, la recepción de un opioide al alta hospitalaria y los altos requisitos de opioides durante la hospitalización. Tener un procedimiento quirúrgico durante la hospitalización no se asoció con la progresión a COT. El modelo predijo correctamente la terapia crónica con opioides COT en el 79% de los pacientes y noCOT correctamente en el 78% de los pacientes.
Según los autores, no se ha publicado ningún modelo de predicción para identificar a los pacientes hospitalizados con alto riesgo de futuro COT. Existen herramientas de predicción útiles para evaluar el riesgo del paciente de uso indebido de opioides, incluida la Evaluación de cribado y opioides para pacientes con dolor SOAPP-R y la Herramienta de riesgo de opioides ORT. Sin embargo, estas herramientas no se han validado en el entorno hospitalario y pueden llevar demasiado tiempo para administrarse de manera constante en un entorno clínico ocupado.
"Este modelo de predicción podría incorporarse al registro electrónico de salud y se activaría cuando un médico ordene medicamentos opioides. Informaría al médico del riesgo de su paciente de desarrollar COT y podría afectar sus prácticas de prescripción", dijo Calcaterra.
Ella continúa: "Todos los datos necesarios para evaluar el riesgo ya están disponibles en el registro electrónico de salud, el médico no necesitaría ingresar información adicional. Esta herramienta sería económica de implementar y útil en entornos de hospitales ocupados donde los médicos hacen importantesdecisiones de atención médica sobre pacientes que quizás solo conocieron el día anterior. Los investigadores planean validar este modelo en otros sistemas de atención médica para evaluar su capacidad de predecir la COT en otras poblaciones de pacientes ".
Técnicas similares ya se utilizan en medicina para ayudar a hacer predicciones utilizando datos electrónicos de salud, incluidos modelos que ayudan a predecir el desarrollo de diabetes, gravedad de la pancreatitis, reingresos por insuficiencia cardíaca y sepsis.
"Nuestro objetivo es controlar el dolor en pacientes hospitalizados, pero también utilizar mejor los medicamentos no opioides efectivos para el control del dolor", dijo Calcaterra. "En última instancia, esperamos reducir la morbilidad y la mortalidad asociadas con el uso de opioides a largo plazo."
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Materiales proporcionado por Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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