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Vol. 55. Núm. 9.
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¿Recomendar la frecuencia de administración de medicamentos en la prescripción electrónica mejora su adecuación? Estudio antes-después
Does recommending the dosing frequency in the electronic prescription improve its adequacy? Before and after study
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Míriam Oms Ariasa,
Autor para correspondencia
moms.apms.ics@gencat.cat

Autor para correspondencia.
, M. Àngels Pons Mesquidaa, Rosa Dehesa Campsa, Judith Abizanda Garciaa, Eduardo Hermosilla Pérezb, Leonardo Méndez Boob
a Unitat de Coordinació i Estratègia del Medicament (UCEM), Institut Català de la Salut, Barcelona, Catalunya, España
b Sistemes d’Informació dels Serveis d’Atenció Primària (SISAP), Institut Català de la Salut, Barcelona, Catalunya, España
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Tabla 1. Distribución de las prescripciones por grupo ATC y periodo. Frecuencia mensual, porcentaje de prescripciones sobre el total y diferencias de porcentajes entre periodos
Tabla 2. Adecuación según grupo de intervención y periodo
Tabla 3. Adecuación de las prescripciones del grupo intervención por ATC y periodo
Tabla 4. Adecuación de las prescripciones de determinados medicamentos por periodos
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Suplemento especial
Este artículo forma parte de:
New Technologies in Primary and Community Care

Editado por: Dr. Josep Vidal Alaball General Generalitat de Catalunya Spain

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Resumen
Objetivo

Analizar si informar la frecuencia de administración (FA) en el módulo de prescripción de la estación clínica de atención primaria (ECAP) del Institut Català de la Salut (ICS) mejora la adecuación de la FA de las prescripciones.

Diseño

Estudio de adecuación antes-después con control no equivalente de prescripciones sin cambios en la FA. El periodo de estudio incluye desde el 1 de septiembre de 2019 hasta el 29 de febrero de 2020.

Emplazamiento

Ámbito de atención primaria.

Participantes

Se incluyen las prescripciones de los medicamentos con una única FA adecuada o mayoritariamente adecuada realizadas por los médicos de familia del ICS durante el periodo de estudio.

Intervención

Recomendar la FA adecuada en el módulo de prescripción.

Mediciones principales

Adecuación definida como la coincidencia entre la FA prescrita y la FA adecuada.

Resultados

Tras la intervención se produjo un aumento del 22,75% de prescripciones con FA adecuada. El mayor aumento se dio en los medicamentos del sistema genitourinario y hormonas sexuales. En términos absolutos, el grupo de antiinfecciosos es el que obtuvo más prescripciones con FA adecuada entre los dos periodos.

Conclusiones

La intervención aumentó la adecuación en la FA de las prescripciones, lo que supone una mejora en la seguridad y en la eficacia de los tratamientos. Se evidencia que el diseño y la implantación de mejoras en los sistemas de prescripción electrónica contribuye a aumentar la calidad de la prescripción.

Palabras clave:
Atención primaria
Errores de medicación
Frecuencia de administración
Prescripción electrónica
Seguridad del paciente
Abstract
Objective

To assess whether reporting the dosing frequency into the prescription module of the Institut Català de la Salut (ICS) primary care electronic clinical workstation improves the dosing frequency's adequacy of the prescriptions.

Design

Before and after study with non-equivalent control of prescriptions without any change in the dosing frequency. The study periods includes from September 1st, 2019 to February 29th, 2020.

Location

Primary care setting.

Participants

Prescriptions issued by ICS General Practitioner, during the study period of those medicines which indications have a single appropriate dosing frequency or mostly appropriate, are included.

Intervention

Recommendation of the appropriate dosing frequency in the prescription module.

Main measurements

Adequacy defined as the coincidence between the prescribed dosing frequency and the appropriate dosing frequency.

Results

After the intervention there was a 22.75% increase in prescriptions with adequate dosing frequency. The largest increase occurred in the medicines for the genitourinary system and sex hormones. In absolute terms, the group of anti infective for systemic use is the one that obtained more prescriptions with an adequate dosing frequency between the two periods.

Conclusions

The intervention increased the dosing frequency's adequacy leading to improvements in the safety and effectiveness of the treatments. It is evident that the design and implementation of improvements in electronic prescription systems contributes to increasing the quality of the prescription.

Keywords:
Primary health care
Medication errors
Dosing frequency
Electronic prescribing
Patient safety
Texto completo
Introducción

Garantizar la seguridad del paciente es una prioridad sanitaria a nivel mundial1. A lo largo de los años se han publicado informes2,3 y estudios4,5 relacionados con la seguridad del paciente que ponen de manifiesto su importancia. A nivel nacional, el Estudio sobre la seguridad de los pacientes en atención primaria de salud (Estudio APEAS) analizó los eventos adversos en la atención primaria (AP). La medicación fue la principal causa de los eventos adversos (48,2%), y una gran parte de estos (59,1%) eran evitables5.

En el marco del Programa de Prevención de Errores de Medicación del Departament de Salut de la Generalitat de Cataluña, en el año 2017, se registró un total de 1.972 notificaciones de errores de medicación (EM), entre los cuales 588 (29,8%) fueron originados en centros de AP6.

El National Coordinating Council for Medication Error Reporting and Prevention define los EM como cualquier incidente prevenible que puede causar daño a los pacientes o dar lugar a una utilización inadecuada de los medicamentos, cuando estos se encuentran bajo el control de los profesionales sanitarios o de los pacientes o de los consumidores7.

Por todo lo mencionado, se evidencia la necesidad de diseñar e implantar estrategias orientadas a prevenir los EM, incluyendo las relacionadas con las tecnologías de la información en el ámbito sanitario8. No obstante, si bien es cierto que dichas tecnologías pueden contribuir a mejorar la seguridad del paciente, en ocasiones, si estas no están diseñadas e implementadas de manera apropiada, pueden conducir a nuevos riesgos9.

En el ámbito de AP, la Estación Clínica de Atención Primaria (ECAP) es el programa de historia clínica electrónica (HCE) utilizado por los profesionales sanitarios del Institut Català de la Salut (ICS). Integrado en dicha HCE, a nivel de prescripción, encontramos dos sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, el PREFASEG10 y el Self Audit11, cuyo objetivo es fomentar la seguridad clínica en el uso de medicamentos.

Con el mismo propósito de contribuir a la seguridad del paciente, en 2019 se diseñó e implementó una intervención relacionada con las frecuencias de administración (FA) de los fármacos en el módulo de prescripción de ECAP (Material suplementario 1).

Desde los inicios, el módulo de prescripción proponía, por defecto, la FA de cada 24 horas para todos los medicamentos por ser la más frecuente. Esta FA debía ser modificada por el médico prescriptor si el tratamiento y/o la indicación lo requerían. En caso contrario, el diseño del sistema informático podía generar EM. Cabe destacar que la FA queda registrada en la hoja de medicación entregada al paciente y, a su vez, determina la frecuencia con la que se activan nuevos envases disponibles para ser dispensados en la oficina de farmacia.

En el transcurso de los años, como consecuencia de detectar determinados EM debidos a que la FA de algunos medicamentos no había sido modificada por el profesional durante la prescripción, desde la Unidad de Coordinación y Estrategia del Medicamento (UCEM) del ICS se fueron modificando las FA de dichos medicamentos (Material suplementario 2) en el módulo de prescripción de ECAP. Finalmente, se decidió llevar a cabo una intervención de mejora global que consistía en sistematizar la revisión y la modificación de la FA de todos aquellos medicamentos cuya FA más adecuada, o mayoritariamente adecuada, no era la establecida por defecto en el sistema. Mediante dicha intervención se pretendía evitar y/o minimizar los EM derivados de la prescripción de una FA inadecuada y sus posibles consecuencias.

El principal objetivo del actual estudio es analizar si informar la FA en el módulo de prescripción de ECAP mejora la adecuación de la FA de las prescripciones.

Material y métodosDiseño del estudio

Estudio de adecuación antes-después con control no equivalente de prescripciones sin cambios en la FA.

El periodo de estudio abarca desde el 1 de septiembre de 2019 hasta el 29 de febrero de 2020.

Se han incluido los medicamentos del catálogo de ECAP que tienen indicaciones cuya FA recomendada es la única o la mayoritariamente adecuada. Dichos medicamentos se han clasificado en los siguientes grupos:

Grupo intervención

  • FA adecuada < 24 h: medicamentos cuya FA recomendada en ECAP tras la intervención es inferior a 24 horas.

  • FA adecuada > 24 h: medicamentos cuya FA recomendada en ECAP tras la intervención es superior a cada 24 horas.

Grupo control

  • Medicamentos que mantienen la FA recomendada históricamente cada 24 horas.

Se han excluido del estudio los medicamentos sin una FA claramente adecuada con la finalidad que sea el profesional quien decida la FA adecuada para esa prescripción (morfina, tramadol, acenocumarol, etc.) y los que tienen diversas FA que pueden ser igualmente adecuadas (paracetamol, algunos antiinflamatorios no esteroideos, etc.).

No se han excluido del estudio las prescripciones renovadas, es decir, aquellas de larga duración cuya vigencia ha finalizado y el médico ha autorizado su renovación.

Intervención

Un grupo de trabajo multidisciplinar revisó y definió, para cada uno de los medicamentos del catálogo, la FA adecuada, es decir, la FA descrita en la ficha técnica. Para los medicamentos que, de acuerdo a sus indicaciones, tienen varias FA adecuadas en ficha técnica, el grupo de trabajo consensuó definir como la FA adecuada la FA más frecuente. Por otro lado, aquellos medicamentos que también tienen diversas FA posibles, pero sin ser ninguna de las FA la más frecuente, se decidió recomendar la FA más conservadora o bien no informar de la FA, de modo que el médico prescriptor decidiera la más adecuada.

El 15 de noviembre de 2019 se realizó la carga de la información en el módulo de prescripción de ECAP dividiendo el periodo de estudio en el periodo PRE (antes de la intervención), del 1 de septiembre de 2019 hasta el 14 de noviembre de 2019, y el periodo POST (después de la intervención), del 15 de noviembre de 2019 al 29 de febrero de 2020.

Esta intervención fue comunicada a todos los profesionales mediante una Nota Informativa publicada en ECAP (Material suplementario 3).

Ámbito y población de estudio

El estudio se ha llevado a cabo en el ámbito de la AP del ICS, proveedor de AP del 75% de la población de Cataluña (5,8 millones de personas). El ICS gestiona 288 equipos de atención primaria (EAP), 8 hospitales y cuenta con 44.158 profesionales.

Para llevar a cabo el estudio se incluyeron las prescripciones de los médicos de familia que utilizan el ECAP y que trabajan en los EAP del ICS durante el periodo establecido.

Unidad de análisis

La unidad de análisis del estudio son las prescripciones de los medicamentos incluidos, clasificados según el código ATC (sistema de clasificación Anatómica, Terapéutica, Química) de 7 dígitos.

Variables

La variable resultado es la adecuación, definida como la coincidencia entre la FA prescrita y la FA adecuada. Las otras variables del estudio son: código de clasificación ATC de 7 dígitos (nivel de principio activo), código nacional (medicamento), FA recomendada en ECAP y fecha de prescripción.

Fuentes de información

Los datos se extrajeron de la HCE de AP del ICS. En 2005, el ICS implantó el ECAP, un sistema universal de HCE para uso en AP, que es un sistema de software que sirve como repositorio de datos estructurados sobre diagnósticos (codificados según la Clasificación Internacional de Enfermedades 10.ª revisión, ICD-10), variables clínicas, datos de prescripción, resultados de pruebas de laboratorio y solicitudes de diagnóstico.

Análisis estadístico

Se describen las variables a través del número de casos (n) y porcentaje (%). Se ha estimado el efecto de la intervención a través de la variación de la adecuación (%) y la diferencia absoluta de la adecuación con su intervalo de confianza al 95% (IC 95%). Se ha realizado análisis estratificado según la FA recomendada (24 h, < 24 h y > 24 h), según grupo terapéutico ATC (n = 14 grupos) y según medicamento. Todos los análisis se han realizado con el software R, versión 4.0.4

Resultados

El número total de prescripciones realizadas durante el período de estudio fue de 12.456.712 en 2.915.446 de pacientes y se corresponden con una media de 2.053.304 prescripciones al mes. Considerando únicamente los medicamentos incluidos en el estudio, se han obtenido un total de 7.457.020 prescripciones (60%) que se corresponden con 1.229.179 prescripciones mensuales (fig. 1).

Figura 1.

Diagrama de flujo. Prescripciones incluidas y excluidas en el estudio según período y grupo.

(0.27MB).

La tabla 1 muestra el porcentaje sobre el total de prescripciones incluidas en el estudio agrupadas según el nivel terapéutico de la clasificación ATC. Ninguno de los grupos de medicamentos prescritos superó los 2 puntos porcentuales de diferencia entre los dos periodos del estudio.

Tabla 1.

Distribución de las prescripciones por grupo ATC y periodo. Frecuencia mensual, porcentaje de prescripciones sobre el total y diferencias de porcentajes entre periodos

  Periodo PREPeriodo POST   
  n mensual  n mensual  Diferencia absoluta  Diferencia relativa (%) 
A: Tracto alimentario y metabolismo  169.167  14,22  167.659  13,34  −0,89  −6,23 
B: Sangre y órganos hematopoyéticos  72.334  6,08  73.882  5,88  −0,20  −3,36 
C: Sistema cardiovascular  156.838  13,19  156.987  12,49  −0,70  −5,30 
D: Dermatológicos  48.774  4,10  44.656  3,55  −0,55  −13,38 
G: Sistema genitourinario y hormonas sexuales  47.986  4,03  46.445  3,69  −0,34  −8,43 
H: Preparados hormonales sistémicos, excluyendo hormonas sexuales e insulinas  61.038  5,13  69.736  5,55  0,42  8,09 
J: Antiinfecciosos para uso sistémico  162.578  13,67  185.143  14,73  1,06  7,74 
L: Agentes antineoplásicos e inmunomoduladores  9.804  0,82  10.058  0,80  −0,02  −2,94 
M: Sistema musculoesquelético  41.430  3,48  42.035  3,34  −0,14  −4,01 
N: Sistema nervioso  211.101  17,75  215.597  17,15  −0,60  −3,37 
P: Productos antiparasitarios, insecticidas y repelentes  3.735  0,31  3.379  0,27  −0,05  −14,41 
R: Sistema respiratorio  148.541  12,49  182.048  14,48  1,99  15,95 
S: Órganos de los sentidos  54.585  4,59  57.979  4,61  0,02  0,49 
V: Varios  1.440  0,12  1.493  0,12  0,00  −1,95 

Durante el periodo PRE, el 57% de las prescripciones se realizaron con una FA adecuada, aumentando a un 70% en el periodo POST: variación 22,8% y diferencia 12,97 (IC 95%: 12,85-13,09) (tabla 2).

Tabla 2.

Adecuación según grupo de intervención y periodo

  Periodo PREPeriodo POST   
  n adecuadas  Adecuación (%)  n adecuadas  Adecuación (%)  Variación adecuación (%)  Diferencia adecuación (IC 95%) 
Grupo intervención  1.065.635  607.627  57,02  1.678.960  1.175.154  69,99  22,75  12,97 (12,85-13,09) 
FA adecuada < 24 h  933.012  531.116  56,92  1.477.401  1.043.267  70,62  24,07  13,7 (13,56-13,81) 
FA adecuada > 24 h  132.623  76.511  57,69  201.559  131.887  65,43  13,42  7,74 (7,40-8,08) 
Grupo control  1.907.742  1.691.948  88,69  2.804.683  2.475.067  88,25  −0,50  −0,44 (−0,50 a −0,40) 

La mejora en la proporción de prescripciones adecuadas es mayor cuando la FA adecuada es < 24 horas, variación 24,07% y diferencia 13,70 (IC 95%: 13,58-13,82) que cuando la recomendación de FA adecuada es > 24 horas, variación 13,42% y diferencia 7,74 (IC 95%: 7,40-8,08).

Tras la intervención, la adecuación respecto a la FA ha mejorado en todos los grupos terapéuticos (fig. 2, tabla 3).

Figura 2.

Diferencias de prescripciones adecuadas según ATC entre periodos.

(0.22MB).
Tabla 3.

Adecuación de las prescripciones del grupo intervención por ATC y periodo

  Periodo PREPeriodo POST     
  n adecuadas  Adecuación (%)  n adecuadas  Adecuación (%)  Variación adecuación (%)  Diferencia adecuación (IC 95%)  Diferencia n mensuales adecuadas 
A: Tracto alimentario y metabolismo  137.119  72.359  52,77  204.474  132.508  64,80  22,80  12,03 (11,69-12,36)  8.208 
B: Sangre y órganos hematopoyéticos  30.452  11.242  36,92  45.156  22.249  49,27  33,45  12,35 (11,64-13,06)  1.741 
C: Sistema cardiovascular  24.779  11.183  45,13  33.651  20.277  60,26  33,53  15,13 (14,31-15,93)  1.212 
D: Dermatológicos  108.767  45.668  41,99  140.629  98.049  69,72  66,04  27,73 (27,35-28,11)  9.223 
G: Sistema genitourinario y hormonas sexuales  14.248  5.471  38,40  21.364  16.064  75,19  95,81  36,79 (35,80-37,78)  2.316 
H: Preparados hormonales sistémicos, excluyendo hormonas sexuales e insulinas  267  98  36,70  477  255  53,46  45,67  16,76 (9,44-24,07)  32 
J: Antiinfecciosos para uso sistémico  304.567  254.494  83,56  499.588  453.468  90,77  8,63  7,21 (7,05-7,36)  25.343 
L: Agentes antineoplásicos e inmunomoduladores  13.115  9.898  75,47  19.660  15.843  80,58  6,77  5,11 (4,19-6,03)  483 
M: Sistema musculoesquelético  60.470  16.074  26,58  86.038  25.035  29,10  9,48  2,52 (2,05-2,98)  590 
N: Sistema nervioso  124.385  59.955  48,20  197.223  119.331  60,51  25,54  12,31 (11,95-12,65)  9.475 
P: Productos antiparasitarios, insecticidas y repelentes  6.451  2.292  35,53  9.119  3.800  41,67  17,28  6,14 (4,60-7,69)  149 
R: Sistema respiratorio  139.324  79.404  56,99  263.820  181.556  68,82  20,76  11,83 (11,51-12,14)  19.142 
S: Órganos de los sentidos  99.953  39.270  39,29  155.172  86.164  55,53  41,33  16,24 (15,85-16,63)  8.450 
V: Varios  1.738  219  12,60  2.589  555  21,44  70,16  8,84 (6,61-11,06)  68 

Considerando las diferencias de adecuación, el grupo que se ha visto mayormente beneficiado es el del sistema genitourinario y hormonas sexuales (36,79; IC 95%: 35,80-37,78), seguido del de medicamentos dermatológicos (27,73; IC 95%: 27,35-28,11) y del de preparados hormonales sistémicos (16,76; IC 95%: 9,44-24,07). El grupo del sistema musculoesquelético (2,52; IC 95%: 2,05-2,98) ha resultado el menos beneficiado por la intervención.

Según los resultados de la tabla 3, durante el periodo PRE tan solo en 4 de los 14 grupos terapéuticos se habían realizado más de la mitad de las prescripciones con la FA adecuada, y durante el periodo POST aumentaron a 10 los grupos terapéuticos con más de la mitad de sus prescripciones con FA adecuada. El grupo de antiinfecciosos para uso sistémico es el grupo de medicamentos que mayormente se estaba prescribiendo con una FA adecuada tanto en el periodo PRE (83,56%) como en el periodo POST (90,77%).

Considerando las diferencias del número de prescripciones mensuales, tal como se muestra en la figura 2, el grupo que se ha visto mayormente beneficiado por la intervención es el de antiinfecciosos para uso sistémico (25.343), seguido del sistema respiratorio (19.142) y del sistema nervioso (9.475).

La tabla 4 muestra los resultados de la intervención de determinados medicamentos de cada grupo terapéutico seleccionados según criterios de seguridad y número de prescripciones.

Tabla 4.

Adecuación de las prescripciones de determinados medicamentos por periodos

  Periodo PREPeriodo POST     
  n adecuadas  Adecuación (%)  n adecuadas  Adecuación (%)  Variación adecuación (%)  Diferencia adecuación (IC 95%)  Diferencia n mensuales adecuadas 
A10DB20 Metformina y Empagliflozina (c/ 12 horas)  1.686  947  56,17  2.823  2.236  79,21  41,02  23,04 (20,24-25,84)  248 
                   
B01AF02 Apixabán (c/ 12 horas)  4.601  3.753  81,57  7.396  6.870  92,89  13,88  11,32 (10,05-12,58)  425 
                   
C09DX04 Valsartán y Sacubitril (c/ 12 horas)  2.221  1.381  62,18  4.074  3.430  84,19  35,40  22,01 (19,71-24,32)  410 
                   
D10AF01 Clindamicina (c/ 12 horas)  2.815  1.149  40,82  4.150  3.078  74,17  81,70  33,35 (31,10-35,60)  403 
                   
G04BD04 Oxibutinina 3,9 mg/24 h parche transdérmico (c/ 72 horas)  501  287  57,29  809  684  84,55  47,58  27,26 (22,27-32,26)  77 
                   
H01CB02 Octreotida inyectable (c/ 28 días)  139  34  24,46  249  111  44,58  82,26  20,12 (10,67-29,56)  17 
                   
J01CA04 Amoxicilina (c/ 8 horas)  114.691  96.452  84,10  215.364  194.689  90,40  7,49  6,30 (6,06-6,55)  16.005 
                   
L04AA06 Ácido micofenólico (c/ 12 horas)  2.206  1.540  69,81  2.978  2.231  74,92  7,32  5,11 (2,64-7,57)  10 
                   
M03BX02 Tizanidina (c/ 8 horas)  4.860  593  12,20  6.482  1.564  24,13  97,79  11,93 (10,54-13,32)  202 
                   
N03AX12 Gabapentina (c/ 8 horas)  18.315  5.530  30,19  25.625  10.772  42,04  39,25  11,85 (10,94-12,74)  808 
                   
P02CA03 Albendazol (c/ 12 horas)  76  38  50  88  63  71,59  43,18  21,59 (6,92-36,26) 
                   
R03BB01 Bromuro de ipratropio (c/ 6 horas)  33.963  6.300  18,55  73.569  28.643  38,93  109,87  20,38 (19,84-20,93)  5.511 
                   
S02CA05 Fluocinolona/Ciprofloxacino 0,25 mg/ml + 3 mg/ml ótico (c/ 12 horas)  10.751  5.021  46,70  15.978  10.101  63,22  35,37  16,52 (15,31-17,72)  824 
                   
V03AE07 Calcio acetato (c/ 8 horas)  211  29  13,74  307  92  29,97  118,12  16,23 (9,31-23,14)  14 
Discusión

En el estudio, el impacto de la intervención se hace patente con el aumento de prescripciones realizadas con una FA adecuada durante el periodo POST. De acuerdo con lo esperado, en el grupo control no se observa variación en la FA de las prescripciones entre ambos periodos.

El principal cambio se ha producido en los medicamentos con FA adecuada < 24 horas. La menor mejora de la adecuación en los medicamentos con FA adecuada > 24 horas pudiera deberse a la introducción de la FA adecuada en ECAP previa al inicio de la intervención.

Además, señalar que en el estudio se han incluido todas las prescripciones de los medicamentos seleccionados (las nuevas y las renovadas). Dado que las prescripciones que se renuevan contienen, por defecto, la misma información (inclusive la FA) que la prescripción anterior, los resultados obtenidos no reflejan el impacto de la intervención exclusivo de las nuevas prescripciones, que se estima que sería aún mayor al encontrado y, por el mismo motivo, es esperable que la adecuación mejore aún más con mayor tiempo de seguimiento.

El impacto de la intervención no ha sido igual de relevante en todos los grupos terapéuticos. En el grupo de los antiinfecciosos para uso sistémico la variación de la adecuación (8,63%) es inferior comparado con otros grupos. Esto es debido a que un elevado porcentaje de los medicamentos pertenecientes a este grupo ya se prescribía con una FA adecuada antes de la intervención (83,5%). Sin embargo, se debe considerar también el número de prescripciones de cada grupo. Aunque, en términos relativos, el resultado de la intervención en este grupo ha sido de los más bajos (variación 8,63% y diferencia 7,21 [IC 95%: 7,05-7,36]), en términos absolutos el número de prescripciones es el más elevado. Por tanto, son muchas las prescripciones beneficiadas por la intervención (diferencia de prescripciones mensuales entre periodos: 25.343).

Otro aspecto a analizar son aquellos medicamentos que se prescribían en la mayoría de las ocasiones con una FA diferente a la adecuada antes y después de la intervención. Dichos medicamentos requieren un análisis posterior para poder detectar posibles errores y/o necesidades.

Destacar el impacto de la intervención en aquellos fármacos que, por razones de seguridad y eficacia, es relevante prescribirlos y administrarlos con una FA adecuada (por ejemplo, apixabán). Asimismo, resaltar también aquellos medicamentos que se prescriben mucho en la práctica asistencial diaria y que, fruto de la intervención, el número de prescripciones con FA adecuada ha aumentado considerablemente (por ejemplo, amoxicilina) (tabla 4).

Según algunas publicaciones, la prescripción es una de las etapas del sistema más susceptibles de generar EM12-15. Aunque no se han encontrado estudios que analicen intervenciones similares relacionadas con la FA, existen publicaciones que describen diferentes tipos de intervenciones para reducir los EM16 así como para mejorar la prescripción de medicamentos17. Según los resultados de Zavala-González et al.17, si bien ninguna intervención es completamente efectiva por sí sola, las informáticas parecen ser las más efectivas para mejorar la prescripción, seguidas de aquellas que incorporan la figura del farmacéutico.

Asimismo, diversas publicaciones detallan las ventajas de la prescripción electrónica, entre las que se encuentran las relacionadas con la seguridad del paciente (como la reducción de EM y efectos adversos prevenibles), sobre todo cuando se acompaña de sistemas de ayuda en la toma de decisiones8,18-23. Entre los inconvenientes, se describe que con la utilización de los sistemas de prescripción electrónica no se eliminan por completo los EM24-27.

Por todo lo mencionado, y tal y como se demuestra en el actual estudio, el diseño de los programas informáticos, así como las pantallas y las funcionalidades que los integran, representan una pieza clave en la prevención de EM y sus consecuencias. Por tanto, es necesario desarrollar e implantar estrategias de mejora en los programas y herramientas informáticas de forma que se contribuya a garantizar la seguridad del paciente, así como la efectividad de los tratamientos20,28,29.

El estudio presenta algunas limitaciones. La más relevante es la duración del estudio. El periodo POST es más corto de lo deseado debido al comienzo de la pandemia provocada por la COVID-19. Por este motivo, para comparar los diferentes periodos se han calculado las prescripciones mensuales y los porcentajes de adecuación. Asimismo, para comprobar que las prescripciones de medicamentos en ambos periodos eran comparables, se llevó a cabo un estudio descriptivo (tabla 1).

Otra limitación es que tanto las prescripciones de los medicamentos cuya FA fue modificada antes de la intervención como las prescripciones renovadas han sido incluidas en el estudio. Se estima que, si estas prescripciones hubieran sido excluidas, el impacto de la intervención sería mayor que los resultados obtenidos.

Conclusiones

La intervención realizada ha contribuido a la mejora en la adecuación de la FA de las prescripciones.

Todos los grupos terapéuticos de los medicamentos incluidos en el estudio se han visto beneficiados por la intervención.

Los resultados del estudio evidencian que diseñar e implantar mejoras en los módulos de prescripción contribuye a aumentar la calidad de la prescripción y, por consiguiente, a fomentar la seguridad clínica del paciente.

Lo conocido sobre el tema

  • La medicación es una de las principales causas de eventos adversos evitables.

  • La prescripción es una de las etapas del uso del medicamento más susceptible de generar errores de medicación. Entre los principales errores de prescripción se encuentran los debidos a una frecuencia de administración inadecuada.

  • Entre las diferentes intervenciones y estrategias orientadas a mejorar la seguridad del paciente se encuentran las relacionadas con las tecnologías de la información, entre ellas la prescripción electrónica y los sistemas de ayuda a la toma de decisiones clínicas.

Qué aporta este estudio

  • Los resultados confirman que el médico prescriptor no modifica la frecuencia de administración predefinida en el sistema en un elevado porcentaje de prescripciones.

  • Informar de la frecuencia de administración adecuada de los medicamentos en la estación clínica contribuye a la seguridad del paciente.

  • Se manifiesta que las intervenciones enfocadas a evolucionar y mejorar los módulos de prescripción electrónica ayudan a evitar y/o minimizar los errores de prescripción.

Consideraciones éticas

El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de Investigación (CEI) de la IDIAP Jordi Gol.

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.

Bibliografía
[1]
OMS. Seguridad del paciente. Disponible en: https://www.who.int/patientsafety/es/
[2]
Institute of Medicine (US) Committee on Quality of Health Care in America.
To Err Is Human. Building a Safer Health System.
National Academies Press (US), (2000),
[3]
Institute of Medicine (US) Committee on Quality of Health Care in America.
Crossing the Quality Chasm: A New Health System for the 21th Century.
National Academies Press (US), (2001),
[4]
J.M. Aranaz-Andrés, C. Aibar-Remón, J. Vitaller-Murillo, P. Ruiz-López, R. Limón-Ramírez, E. Terol-García.
Incidence of adverse events related to health care in Spain: Results of the Spanish National Study of Adverse Events.
J Epidemiol Community Health., 62 (2008), pp. 1022-1029
[5]
J.M. Aranaz-Andrés, C. Aibar, R. Limón, J.J. Mira, J. Vitaller, Y. Agra, et al.
A study of the prevalence of adverse events in primary healthcare in Spain.
Eur J Public Health., 22 (2012), pp. 921-925
[6]
Massanés M. Notificacions d’errors de medicació a Catalunya durant l’any 2017. En: Butlletí de Prevenció d’ Errors de Medicació de Catalunya. 2018. Disponible en: https://scientiasalut.gencat.cat/handle/11351/3814
[7]
About Medication Errors. NCC MERP. Disponible en: https://www.nccmerp.org/about-medication-errors
[8]
Y.K. Alotaibi, F. Federico.
The impact of health information technology on patient safety.
Saudi Med. J., 38 (2017), pp. 1173-1180
[9]
Committee on Patient Safety, Health Information Technology, Institute of Medicine.
Health IT and Patient Safety: Building Safer Systems for Better Care.
National Academies Press (US), (2011),
[10]
Pons-Mesquida M.A., M. Oms-Arias, E. Diogène-Fadini, A. Figueras.
Safer prescription of drugs: Impact of the PREFASEG system to aid clinical decision-making in primary care in Catalonia.
BMC Med Inform Decis Mak., 21 (2021), pp. 349
[11]
M.A. Pons-Mesquida, M. Oms-Arias, A. Figueras, E. Diogène-Fadini.
Impact of a system to assist in clinical decision-making in primary healthcare in Catalonia: Prescription Self Audit.
BMC Med Inform Decis Mak., 22 (2022), pp. 70
[12]
S.S. Panesar, D. Desilva, A. Carson-Stevens, K.M. Cresswell, S.A. Salvilla, S.P. Slight, et al.
How safe is primary care? A systematic review.
BMJ Qual Saf., 25 (2016), pp. 544-553
[13]
G. Garzón González, L. Montero Morales, S. de Miguel García, C. Jiménez Domínguez, N. Domínguez Pérez, I. Mediavilla Herrera.
Descriptive analysis of medication errors notified by Primary Health Care: Learning from errors.
Aten Primaria., 52 (2020), pp. 233-239
[14]
Tariq RA, Vashisht R, Sinha A, Scherbak Y. Medication Dispensing Errors and Prevention. StatPearls [Internet]; 2023 [consultado 20 Sep 2023]. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK519065/
[15]
Z. Alsulami, S. Conroy, I. Choonara.
Medication errors in the Middle East countries: A systematic review of the literature.
Eur J Clin Pharmacol., 69 (2013), pp. 995-1008
[16]
H. Khalil, M. Shahid, L. Roughead.
Medication safety programs in primary care: A scoping review.
JBI Database System Rev Implement Reports., 15 (2017), pp. 2512-2526
[17]
M.A. Zavala-González, C.E. Cabrera-Pivaral, M.J. Orozco-Valerio, I.M. Ramos-Herrera.
Efectividad de las intervenciones para mejorar la prescripción de medicamentos en atención primaria.
Aten Primaria., 49 (2017), pp. 13-20
[18]
A. Porterfield, K. Engelbert, A. Coustasse.
Electronic prescribing: Improving the efficiency and accuracy of prescribing in the ambulatory care setting.
Perspect Health Inf Manag., 11 (2014), pp. 1g
[19]
E. Ammenwerth, P. Schnell-Inderst, C. Machan, U. Siebert.
The effect of electronic prescribing on medication errors and adverse drug events: A systematic review.
J Am Med Informatics Assoc., 15 (2008), pp. 585-600
[20]
R. Kaushal, L.M. Kern, Y. Barrón, J. Quaresimo, E.L. Abramson.
Electronic prescribing improves medication safety in community-based office practices.
J Gen Intern Med., 25 (2010), pp. 530-536
[21]
E.B. Devine, R.N. Hansen, J.L. Wilson-Norton, N.M. Lawless, A.W. Fisk, D.K. Blough, et al.
The impact of computerized provider order entry on medication errors in a multispecialty group practice.
J Am Med Informatics Assoc., 17 (2010), pp. 78-84
[22]
T.K. Nuckols, C. Smith-Spangler, S.C. Morton, S.M. Asch, V.M. Patel, L.J. Anderson, et al.
The effectiveness of computerized order entry at reducing preventable adverse drug events and medication errors in hospital settings: A systematic review and meta-analysis.
[23]
P. Esmaeil Zadeh, M.C. Tremblay.
A review of the literature and proposed classification on e-prescribing: Functions, assimilation stages, benefits, concerns, and risks.
Res Soc Adm Pharm., 12 (2016), pp. 1-19
[24]
R. Koppel, J.P. Metlay, A. Cohen, B. Abaluck, A.R. Localio, S.E. Kimmel, et al.
Role of computerized physician order entry systems in facilitating medication errors.
J Am Med Assoc., 293 (2005), pp. 1197-1203
[25]
E.M. Campbell, D.F. Sittig, J.S. Ash, K.P. Guappone, R.H. Dykstra.
Types of unintended consequences related to computerized provider order entry.
J Am Med Informatics Assoc., 13 (2006), pp. 547-556
[26]
C.L. Brown, H.L. Mulcaster, K.L. Triffitt, D.F. Sittig, J.S. Ash, K. Reygate, et al.
A systematic review of the types and causes of prescribing errors generated from using computerized provider order entry systems in primary and secondary care.
J Am Med Informatics Assoc., 24 (2017), pp. 432-440
[27]
V. Korb-Savoldelli, A. Boussadi, P. Durieux, B. Sabatier.
Prevalence of computerized physician order entry systems-related medication prescription errors: A systematic review.
Int J Med Inform., 111 (2018), pp. 112-122
[28]
D.W. Bates.
The costs of adverse drug events in hospitalized patients. Adverse Drug Events Prevention Study Group.
JAMA J Am Med Assoc., 277 (1997), pp. 307-311
[29]
A. Bobb, K. Gleason, M. Husch, J. Feinglass, P.R. Yarnold, G.A. Noskin.
The epidemiology of prescribing errors: The potential impact of computerized prescriber order entry.
Arch Intern Med., 164 (2004), pp. 785-792
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