Development and pilot evaluation of an automated screening tool to support prioritised medication review in primary care patients with polypharmacy

Resumen Técnico: Desarrollo y Evaluación Piloto de VIGIA

Planteamiento del Problema
La polifarmacia en la atención primaria es un desafío creciente asociado con un mayor riesgo de ingresos hospitalarios no programados e inadecuación farmacoterapéutica. Aunque las revisiones sistemáticas de la medicación son una intervención clínica central, la revisión sistemática de toda la población de pacientes con polifarmacia no es factible debido a las limitaciones de recursos. Las estrategias de priorización existentes a menudo carecen de validación, no se integran con los flujos de trabajo clínicos o no vinculan automáticamente el riesgo de ingreso con problemas específicos relacionados con la medicación. Además, la aplicación manual de criterios explícitos (por ejemplo, Criterios de Beers, STOPP/START) es lenta e impracticable para grandes poblaciones. Existe una necesidad reconocida de herramientas automatizadas e interoperables que puedan priorizar a los pacientes para su revisión basándose en el riesgo y en problemas de medicación específicos dentro de los entornos de atención primaria de rutina.

Metodología
El estudio empleó un enfoque de diseño mixto que comprendió dos fases para desarrollar y pilotar VIGIA (Visor de Grupos terapéuticos potencialmente Inadecuados), una herramienta de soporte a la decisión clínica basada en la web.

• Fase I: Desarrollo de la Herramienta

  • Componente de Riesgo de Ingreso Hospitalario: Se realizó un estudio de predicción poblacional retrospectivo en 1.607 adultos con polifarmacia (definida como ≥15 prescripciones crónicas activas). Los pacientes fueron clasificados según ingresos hospitalarios no programados en 2020 (excluyendo SARS-CoV-2). Se evaluaron modelos de regresión logística y random forest utilizando covariables demográficas y farmacológicas. Para abordar el desequilibrio de clases (tasa de ingreso de aproximadamente el 9%), se aplicaron estrategias de equilibrio de clases (downsampling y upsampling). Se seleccionó el modelo con el mejor rendimiento interno.
  • Índice de Inadecuación Farmacoterapéutica: Se construyó un indicador cuantitativo basado en el consenso de expertos y la revisión de la literatura. Detecta cinco categorías predefinidas de problemas relacionados con la medicación: duplicidades terapéuticas, medicamentos de bajo valor terapéutico, cascadas de prescripción, riesgo de prolongación del intervalo QT y carga anticolinérgica. Cada elemento detectado es ponderado por un coeficiente clínico, y se calcula un índice global.
  • Integración: Ambos componentes se integraron en VIGIA, una herramienta web modular e interoperable con el sistema de prescripción electrónica del Servicio Andaluz de Salud. Cuenta con módulos distintos para farmacéuticos (cribado, detección, notificación) y médicos (revisión, toma de decisiones).

• Fase II: Implementación Piloto y Evaluación

  • El prototipo se implementó en cinco centros de atención primaria con una población de referencia de 1.079 adultos con polifarmacia.
  • Los farmacéuticos revisaron a los pacientes priorizados y generaron informes estructurados.
  • Se administró una encuesta de utilidad profesional a 13 profesionales sanitarios (7 farmacéuticos, de los cuales 6 eran médicos) que utilizaron la herramienta, evaluando la usabilidad, el ahorro de tiempo, la confianza en la toma de decisiones y la comunicación interprofesional.

Resultos Clave

• Rendimiento del Modelo: El modelo random forest con downsampling demostró el mayor rendimiento interno, logrando un AUC medio de 0,998, una sensibilidad de 0,969 y una especificidad de 0,990 en 100 réplicas. La edad y el número de medicamentos activos fueron identificados como los principales predictores de ingreso no programado.
• Priorización y Detección: En el piloto, VIGIA priorizó a 419 pacientes (38,8% de la población de referencia). Entre ellos, 363 pacientes (86,6%) presentaban al menos una inadecuación farmacoterapéutica, sumando un total de 1.532 problemas detectados (media de 4,2 por paciente). Las duplicidades terapéuticas fueron la categoría más frecuente (41,3%).
• Percepción Profesional: Todos los 13 profesionales encuestados (100%) afirmaron que la herramienta simplificaba la toma de decisiones y expresaron su intención de volver a utilizarla. El 92,3% reportó ahorro de tiempo y una mejora en la confianza para la toma de decisiones.
  • Matices por subgrupos: Aunque todos los farmacéuticos reportaron un fácil acceso, solo el 33,3% de los médicos lo hizo, citando la falta de integración directa con la historia clínica electrónica Diraya como una barrera. Los médicos consideraron unánimemente (100%) que la herramienta es útil para mejorar la calidad de la prescripción.

Contribuciones Clave

1. Priorización de Índice Dual: El desarrollo de una herramienta que combina un componente de riesgo de ingreso hospitalario basado en aprendizaje automático con un índice de inadecuación farmacoterapéutica basado en reglas, permitiendo una priorización basada en el riesgo que se dirige a problemas de medicación específicos.
2. Integración Operativa: La creación de una herramienta web interoperable que funciona dentro de los flujos de trabajo rutinarios de la atención primaria, permitiendo la priorización automatizada diaria y vinculando medicamentos de alto riesgo con problemas de salud.
3. Evidencia de Factibilidad: Demostración de que el cribado automatizado puede identificar una alta proporción de pacientes con múltiples problemas relacionados con la medicación en un entorno real, respaldando la factibilidad de intervenciones dirigidas.

Significación y Reivindicaciones
El artículo sostiene que VIGIA es una herramienta factible e interoperable que permite la priorización automatizada y basada en el riesgo para la revisión de la medicación en pacientes con polifarmacia en atención primaria. Su importancia radica en su capacidad para:

• Cambiar la revisión de la medicación de un enfoque oportunista a una estrategia proactiva basada en la población.
• Centrar los limitados recursos de farmacia clínica en los pacientes que tienen más probabilidades de beneficiarse de una revisión estructurada.
• Proporcionar a farmacéuticos y médicos información accionable y específica para cada paciente mediante la integración de modelos predictivos con la detección de problemas de medicación específicos.
• Apoyar la priorización orientada a la prevención en la atención de rutina combinando el riesgo de ingreso con la inadecuación farmacoterapéutica.

Los autores señalan que, si bien la herramienta muestra un alto rendimiento interno y utilidad profesional, el componente de riesgo de ingreso hospitalario requiere una validación externa antes de que pueda considerarse generalizable. Además, el piloto evaluó la factibilidad y la utilidad percibida, pero no midió los resultados clínicos (por ejemplo, la reducción de ingresos hospitalarios), que es el foco del proyecto más amplio RINGPOL.