La prescripción inapropiada (PI) en ancianos es un problema de salud pública y constituye una de las principales causas de reacciones adversas a medicamentos (RAM). Las RAM están asociadas a un elevado número de ingresos hospitalarios y figuran entre las principales causas de defunción en todo el mundo, siendo la mayoría de ellas prevenibles, según la Organización Mundial de la Salud1. En España, según el estudio APEAS los efectos adversos en atención primaria (AP) en su mayoría están relacionados con el uso de fármacos2. Otro problema encontrado en el paciente mayor es la polimedicación, que aumenta el riesgo de errores en la prescripción, las interacciones farmacológicas e, incluso, la polimedicación excesiva (10 o más medicamentos), se ha descrito como un indicador de mortalidad en estas personas3. La frecuencia de PI varía ampliamente según el ámbito asistencial observado y la herramienta de evaluación utilizada, oscilando entre el 14 y el 32,2% en la comunidad4,5.

Existen varias herramientas diseñadas para la detección de PI, entre las cuales se encuentran los criterios de Beers6, Improved Prescribing in the Elderly Tool (IPET)7, Medication Appropriateness Index (MAI)8, y los criterios STOPP/START (Screening Tool of Older Person’ potentially inappropriate Prescriptions/Screening Tool to Alert doctors to the Rigth, i.e. appropriate, indicated treatment)9.

La herramienta STOPP/START propone 65criterios STOPP para la detección de prescripciones potencialmente inapropiadas (PPI) y 22criterios START para la detección de omisiones de prescripción (OP) en presencia de ciertas enfermedades, salvo contraindicación. Son aplicables a personas de 65 o más años. Está disponible la versión validada al español10. Se han realizado estudios comparando la herramienta STOPP/START con la de Beers y encontrando que la primera detecta un mayor número de PI10. Se han realizado estudios a nivel hospitalario y residencias geriátricas en España con la herramienta STOPP/START11,12; sin embargo, son escasos los estudios diseñados y realizados exclusivamente en centros de AP13.

El objetivo del estudio es identificar las PPI y OP mediante los criterios STOPP/START, así como los factores asociados en pacientes de 65 o más años en un centro de salud urbano de AP en España.

Se trata de un estudio descriptivo transversal. La población incluye pacientes de 65 o más años atendidos en un Centro de Salud urbano docente de España. Los criterios de inclusión fueron pacientes de 65 o más años atendidos en las consultas de medicina que acudieron 2 o más veces durante el período de estudio. Los criterios de exclusión fueron pacientes en situación terminal y pertenecientes a residencias.

El cálculo del tamaño muestral se realizó en base a la prevalencia estimada de PI en estudios previos realizados en población similar con la misma herramienta. Para una prevalencia esperada de PI del 20%, precisión del 5% y confianza del 95%, se precisaron 247sujetos. A partir de un listado de pacientes de 65 o más años atendidos 2 o más veces en el período de estudio se identificaron los elementos muestrales mediante aleatorización simple. El período de estudio fue de junio a diciembre de 2011.

Las variables estudiadas fueron:

• Independientes: edad, sexo, número de fármacos crónicos, comorbilidad. Para el análisis de datos se crearon: polimedicado (6 o más fármacos crónicos) y edad en 2categorías: 75 o más años y menores de 75años.

• Dependientes: PPI identificada mediante los criterios STOPP; se recogieron los 65criterios por cada paciente. Para el análisis de datos se crearon las variables: PPI total por paciente (sí PPI o no PPI), número de PPI por paciente, PPI por sistemas (p.ej., PPI cardiovascular, PPI respiratorio) por paciente. La warfarina, anticoagulante incluido en los criterios STOPP, se sustituyó por el utilizado en nuestro medio, acenocumarol. OP identificadas mediante criterios START: se recogieron los 22criterios por cada paciente. Para el análisis de datos se crearon las variables: OP total (sí OP o no OP), número de OP por paciente. OP por sistemas (p.ej., OP cardiovascular, OP respiratorio, OP gastrointestinal, etc.).

Los datos se recogieron a partir de las historias clínicas informatizadas del programa AP-Madrid versión1. Se confeccionó un cuaderno de recogida de datos por paciente y su información se volcó en una base de datos en Microsoft Excel 2007 y posteriormente se migró al programa SPSS versión17.0.

El análisis de los datos se hizo mediante estadística descriptiva: las variables cuantitativas se describieron mediante su media y desviación estándar, o mediana y rango intercuartílico para las distribuciones asimétricas. Las variables cualitativas se describieron mediante su distribución de frecuencias absolutas y relativas.

Para la estadística inferencial se realizó un análisis bivariante con las variables demográficas y polimedicación utilizando χ2, y para el número de fármacos crónicos se utilizó la t de Student. Los factores asociados a la prescripción potencialmente inapropiada y omisiones de prescripción se estudiaron mediante regresión logística multivariante. Para las PPI, la variable dependiente fue PPI total y como variables independientes se introdujeron sexo, edad y polimedicación. Para las OP, la variable dependiente fue OP total y como variables independientes se introdujeron edad, sexo y polimedicación. Se expresaron mediante OR e IC95%. Se consideró significativa una p<0,05. Se utilizó el programa SPSS versión17.0.

Se excluyeron y reemplazaron 50pacientes por las siguientes causas: 4vivían en residencias, 33 tenían una o ninguna consulta médica en el período de estudio, 3 presentaban neoplasia avanzada y en 10 no se encontró la historia clínica.

Se evaluaron un total de 247historias clínicas: 137 (55,5%) mujeres, edad media 77años (DE: 7), con un rango de edad de 65-95años.

Los diagnósticos más prevalentes fueron: hipertensión arterial en 178pacientes (72,1%), dislipidemia en 110 (44,5%), artrosis en 98 (39,7%), diabetes mellitus en 66 (26,7%) y reflujo gastroesofágico en 52 (21,1%).

Las características de la prescripción crónica se reflejan en la tabla 1. Los fármacos más prescritos fueron: inhibidores de la bomba de protones en 125pacientes (50,6%), estatinas en 112 (45,3%), IECA en 88 (35,6%), ácido acetilsalicílico en 86 (34,8%), diuréticos tiazídicos en 74 (30%), antagonistas del calcio en 64 (25,9%) y metformina en 44 (17,8%).

Mediante los criterios STOPP se identificaron un total de 104PPI correspondientes a 81pacientes (32,8%). De estos, 62tenían una PPI (25,1%), 15 tenían 2PPI (6,1%) y 4 tenían 3PPI (1,6%). Se encontró un mayor número de mujeres con al menos una PPI (34,3%) respecto de los varones (30,9%), no existiendo diferencia estadísticamente significativa. De los 65criterios STOPP, 32 de ellos identificaron PPI (49,2%). El criterio STOPP más frecuente fue el relacionado con el uso de benzodiacepinas de vida media larga en 17pacientes (6,9%), seguido por el uso de ácido acetilsalicílico sin indicación en 13 (5,3%) y por el uso de antagonistas del calcio en presencia de estreñimiento crónico en 10 (4%). El sistema con mayor número de PPI fue el cardiovascular, que registró 44PPI en 38 (15,4%) pacientes, seguido del sistema nervioso central, con 28PPI en 23 (9,3%) pacientes (tabla 2).

En el análisis bivariado con χ2 para PPI total y grupos de edad (<75años y ≥75años), sexo y polimedicación, se encontró asociación estadísticamente significativa entre polimedicación y PPI total (p=0,004). No se encontraron diferencias estadísticamente significativas con tener 75 o más años (p=0,06) ni con el sexo. En el análisis con t de Student se encontró asociación estadísticamente significativa entre número de fármacos crónicos y la PPI total (p<0,0001). La media de fármacos en el grupo con PPI total era de 7 (DE: 2,82), mientras que en los que no tenían PPI fue de 5 (DE: 3,17). En el análisis de regresión logística se encontró asociación de PPI con polimedicación, ajustado por edad y sexo (OR: 2,02; IC95%: 1,15-3,53; p=0,014).

Mediante los criterios START se identificaron un total de 110OP correspondientes a 73pacientes (29,6%). De estos, 48 tenían una OP (19,4%), 14 tenían 2OP (5,7%), 10 tenían 3OP (4%) y un paciente tenía 4OP (0,4%).

Se encontró un mayor número de varones con al menos una OP (33,6%) respecto de las mujeres (26,3%), pero la diferencia encontrada no fue estadísticamente significativa. De los 22criterios START, 16 de ellos identificaron OP (72,7%). La omisión más frecuente correspondió al criterio de ausencia de prescripción de estatinas en pacientes con diabetes mellitus si coexisten uno o más factores de riesgo cardiovascular en 21pacientes (8,5%), seguida de la ausencia de prescripción de suplementos de calcio y vitaminaD en sujetos con osteoporosis en 16 (6,5%) y por la ausencia de prescripción de estatinas con antecedente bien documentado de enfermedad arteriosclerótica en 14 (5,7%). El sistema que registró un mayor número de OP fue el endocrino, con 47omisiones en 30pacientes (12,1%), seguido del sistema cardiovascular, con 29omisiones en 25pacientes (10,1%) (tabla 3).

En el análisis bivariado con χ2 para OP total y grupos de edad (<75años y ≥75años), sexo y polimedicación, existe evidencia de asociación estadísticamente significativa entre polimedicación y OP total (p=0,001). No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en relación con la edad y el sexo. El análisis con t de Student encontró diferencia estadísticamente significativa entre número de fármacos crónicos y la OP total (p<0,0001). La media de fármacos en el grupo con OP total era de 7 (DE: 3,18), mientras que en los que no tenían OP fue de 5 (DE: 3,01). En el análisis de regresión logística se encontró asociación de OP con polimedicación, ajustado por edad y sexo (OR: 2,37; IC95%: 1,32-4,24; p=0,004).

Aproximadamente un tercio de pacientes en nuestro estudio presentaron PPI. Candela Marroquin et al.13, aplicando la misma herramienta en AP, detectaron un 34,3% de PPI y un 24,2% de OP. Dos estudios poblacionales realizados en >70años en Irlanda con la misma herramienta detectaron un 34 y un 36% de PPI14,15.

Nuestro estudio evidenció como criterio STOPP más frecuentemente vulnerado el uso de benzodiacepinas de vida media larga o con metabolitos de larga acción durante más de un mes en el 6,9%. El dato coincide con resultados de otros estudios previos realizados con los criterios STOPP/START y Beers en AP, en los que también estos fármacos ocuparon los primeros lugares de las PI13-16. En los pacientes mayores la disminución del aclaramiento renal y la sensibilidad aumentada a fármacos que afectan el SNC, entre ellos las benzodiacepinas, hacen que precisen dosis inferiores de las mismas, recomendándose aquellas de corta acción que no experimenten metabolismo oxidativo hepático17.

El uso de benzodiacepinas de vida media larga puede favorecer la sedación diurna y la ataxia, predisponiendo a caídas y fracturas, además de alteración cognitiva y confusión18. Incluso se postula como factor de riesgo de demencia19. Un estudio reciente realizado en Estados Unidos y algunos países europeos, entre ellos España, sugiere una atribución potencial del uso de benzodiacepinas en la tasa poblacional de fracturas de cadera20.

Respecto a las OP de nuestro estudio, un tercio de los pacientes presentaron alguna omisión, siendo las estatinas el grupo farmacológico más afectado, seguido por la ausencia de calcio y vitaminaD en osteoporosis y estatinas en la enfermedad aterosclerótica. Otros estudios han encontrado también estos grupos farmacológicos como las omisiones más frecuentes13,21.

La asociación entre polimedicación y PPI es conocida22,23 pero también se relaciona con las OP, fenómeno descrito en otros estudios24. Factores como el rechazo del paciente a un nuevo medicamento, o la resistencia del médico a añadir más fármacos a un paciente ya polimedicado y con mala adherencia, o la falta de convicción de este para iniciar o continuar algunos tratamientos en edad avanzada —como es el caso de las estatinas en prevención secundaria25— podrían explicar algunas OP.

Nuestro estudio tiene algunas limitaciones. Hubiera sido interesante la valoración de la situación funcional y sociofamiliar. Tampoco se evaluaron otras variables que podrían tener influencia, como el perfil profesional del médico responsable (especialidad, experiencia profesional, edad, vínculo profesional con el sistema) o bien características de la consulta (presión asistencial, minutos disponibles por paciente, porcentaje de ancianos dentro de la población asignada). Además, el tamaño de la muestra y el ámbito de estudio limitan la generalización de los datos al resto de la AP en España, aunque se puede tomar como base para estudios posteriores para conocer la prevalencia de PPI y OP en AP en España con los criterios STOPP/START.

Dado que la información se ha extraído de la historia de salud electrónica, ha permitido identificar adecuadamente la medicación de cada paciente. No obstante, la clasificación de los medicamentos en agudos, a demanda y crónicos podría variar. En nuestro trabajo hemos revisado detalladamente cada medicamento, encontrando en muy pocas ocasiones medicamentos prescritos de forma crónica clasificados como a demanda. Ha sido difícil identificar algunos criterios que requieren la lectura exhaustiva de cada enfermedad o problema, como en el caso de los edemas maleolares, entre otros. Esto constituye una dificultad para la correcta valoración de la herramienta en el paciente que puede omitirse si la ejecuta el médico que conoce al paciente.

La introducción de una herramienta para la detección de PPI y OP integrada en el sistema informático de prescripción podría contribuir a la identificación inmediata por parte del médico durante la consulta. De otro modo, la ejecución manual llevaría al menos 4min, tiempo del que con frecuencia no se dispone. Los criterios STOPP/START podrían recomendarse como herramienta de trabajo en consultas.

En España no existe un sistema informático único para la prescripción y manejo de historias clínicas. Cada comunidad autónoma se encarga de su gestión. En la Comunidad de Madrid, en el año 2006 se puso en marcha el Programa de Atención al Mayor Polimedicado, que establece la revisión periódica de los tratamientos farmacológicos en los pacientes polimedicados. Otras comunidades autónomas han iniciado programas de apoyo al paciente polimedicado26. El establecimiento de una plataforma de datos común podría ayudar al análisis y posterior correcta toma de decisiones en salud.

Con la introducción del Real Decreto-ley 16/201227 y el Real Decreto 1192/201228 se incorporaron medidas de ajuste al SNS con puntos críticos como el de la cobertura y los copagos que han limitado el acceso a los servicios sanitarios, siendo este otro factor determinante a tener en cuenta en el futuro. El informe SESPAS 2012 relaciona el gasto farmacéutico con la calidad y la adecuación de la prescripción, tanto por exceso como por defecto29.

Dado el impacto de la PI sobre la salud del individuo y sus efectos sobre el gasto sanitario y consumo de otros recursos, consideramos que nuestro estudio aporta información que puede contribuir a incentivar el uso de nuevas herramientas para la detección de PPI, a la mejora de la prescripción y a una mayor calidad asistencial.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Dr. Carmelo Prieto Zancudo. Centro de Salud Alameda de Osuna, Madrid. Por su excelente labor como tutor y apoyo en la realización de este trabajo. Al equipo de la Unidad Docente Multiprofesional de Medicina Familiar y Comunitaria Este de Madrid, en especial a Begoña Roman Crespo por su apoyo en la realización de este trabajo. Al Dr. Miguel Angel Salinero Fort por su orientación en las fases iniciales de nuestro proyecto de investigación. Al Dr. AJ Cruz-Jentoft por su estímulo para la realización de investigación con la herramienta STOPP/START. Y a los compañeros del Centro de Salud Monóvar por brindarnos las facilidades para la investigación.