What are the key risk factors for drug-related problems in Emergency Departments? A multinational modified Delphi study

Resumen Técnico: Factores de Riesgo Clave para Problemas Relacionados con los Medicamentos en los Servicios de Urgencias

Planteamiento del Problema
Los problemas relacionados con los medicamentos (PRM) representan un desafío significativo para la salud pública, contribuyendo a una morbilidad y mortalidad sustanciales, con hasta un 16,6% de los ingresos hospitalarios vinculados a eventos adversos y aproximadamente un 10% específicamente relacionados con medicamentos. En los Servicios de Urgencias (SU), la identificación temprana de pacientes con alto riesgo de sufrir PRM es crítica para una intervención dirigida. Sin embargo, los modelos predictivos existentes a menudo dependen de evidencia de bajo nivel o utilizan puntos de datos que no están disponibles de forma inmediata en la práctica clínica real, lo que limita su utilidad. Además, la falta de cobertura farmacéutica de 24 horas en la mayoría de los SU requiere herramientas de priorización eficientes para asignar de manera efectiva los limitados recursos farmacéuticos. Actualmente, los clínicos dependen de procesos variables, dependientes de la experiencia, para identificar a los pacientes que requieren una revisión de la medicación, lo que evidencia la necesidad de herramientas de cribado estructuradas y basadas en el consenso.

Metodología
Este estudio empleó un método Delphi modificado multinacional y multidisciplinar, específicamente el Método de Adecuación de RAND/UCLA, para establecer el consenso de expertos. El panel estuvo compuesto por 51 profesionales sanitarios, incluyendo farmacéuticos hospitalarios, médicos, enfermeros y trabajadores sociales, principalmente de España, con representación adicional de Australia y los Estados Unidos.

El estudio se desarrolló a través de las siguientes etapas:

1. Consulta Abierta: Se presentó a los participantes una lista inicial de 33 factores de riesgo de PRM, derivados de la literatura y la experiencia experta. Durante esta fase, el panel añadió 22 factores nuevos, modificó 1 y excluyó 2, resultando en una lista final de 53 factores categorizados en situación clínica, características del paciente y características del tratamiento crónico.
2. Rondas Delphi: Se llevaron a cabo dos rondas iterativas de evaluación estructurada. Los participantes calificaron cada factor en tres dimensiones utilizando una escala de Likert de 10 puntos o una respuesta binaria:
   • Relevancia/Evidencia Científica (1 = muy baja, 10 = muy alta).
   • Disponibilidad de datos en tiempo real (Sí/No).
   • Facilidad de recuperación de datos en la práctica clínica (1 = muy difícil, 10 = muy fácil).
3. Análisis de Consenso: El consenso se determinó mediante los criterios de RAND/UCLA, comparando el Rango Interpercentil (RIP) frente al RIP ajustado por simetría (RIPAS). Los factores se clasificaron como "Adecuados" (mediana >6), "Inciertos" (mediana 4–6) o "Inadecuados" (mediana <4). El desacuerdo se definió como un RIP superior al RIPAS.

Resultados Clave
Tras la consulta abierta y las dos rondas Delphi (con tasas de participación del 84% en la Ronda 1 y el 78% en la Ronda 2), el estudio arrojó los siguientes hallazgos respecto a los 53 factores evaluados:

• Clasificación: Solo un factor, "situación laboral", fue clasificado como inadecuado (mediana de 3). Siete factores fueron clasificados como inciertos, incluyendo solicitudes de intervención no quirúrgica, modo de transporte, género, seguro privado, temporalidad de la visita de atención primaria, temporalidad de la consulta especializada y índice de masa corporal.
• Desacuerdo: Se observó un desacuerdo significativo en 21 factores, lo que indica una falta de consenso sobre su valor predictivo o disponibilidad de datos.
• Factores de Alta Relevancia: Los factores identificados como más relevantes (adecuados) incluyeron la administración de fármacos prehospitalarios de alto riesgo, las solicitudes de intervención farmacéutica y el uso de fármacos crónicos identificados mediante los criterios STOPP (Herramienta de Cribado de Prescripciones para Personas Mayores). Otros candidatos robustos fueron el número de fármacos crónicos, la insuficiencia renal y la polifarmacia con multimorbilidad.
• Disponibilidad de Datos: El estudio destacó la variabilidad en la percepción de la disponibilidad en tiempo real y la facilidad de recuperación de datos para factores específicos, lo cual es crucial para la integración de las herramientas de cribado en las historias clínicas electrónicas.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores posicionan este estudio como un paso fundacional en lugar de una validación definitiva. La contribución principal es la generación de un conjunto de factores de riesgo derivados del consenso que pueden informar el desarrollo de herramientas de cribado para priorizar la atención farmacéutica en los SU.

El artículo sostiene que:

• Desarrollo de Herramientas: Estos factores de consenso pueden apoyar la creación de herramientas de cribado para ayudar a los farmacéuticos de los servicios de urgencias a priorizar a los pacientes para las revisiones de medicación.
• Viabilidad de Implementación: Al evaluar la disponibilidad de datos en tiempo real y la facilidad de recuperación, el estudio aborda las barreras prácticas para integrar las herramientas de priorización en los flujos de trabajo rutinarios de urgencias y en las historias clínicas electrónicas.
• Asignación de Recursos: Los hallazgos pretenden facilitar la identificación temprana de los PRM y una asignación más eficiente de los limitados recursos de farmacia.

Los autores declaran explícitamente que estos hallazgos deben considerarse como una base para el desarrollo de modelos y no como una regla de predicción validada. Subrayan la necesidad de una validación multicéntrica prospectiva para evaluar el rendimiento predictivo, la utilidad clínica y el impacto real en la seguridad de la medicación y la asignación de recursos. El estudio reconoce limitaciones, incluyendo la posible fatiga debido a la ampliación de la lista de factores, la ambigüedad en la interpretación de la disponibilidad de datos y la dependencia de la opinión de expertos en lugar de datos empíricos prospectivos.