EVOLUCIÓN EN EL CONSUMO DE FÁRMACOS DEL GRUPO N: 2004-2009 Dolors Calvo Torrecillas Psicopedagoga Directora Técnica Josep Pascual Bardají Psicólogo Director de Proyectos.

en el 2004. Los rasgos característicos son: 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. La población objeto de estudio son 24 residentes que permanecen en el centro desde su apertura en el 2004. Los rasgos característicos son: a.- Discapacidad intelectual entre límite y media. b.- Edad a 31-12-2004: LLUC   INE/FEAPS 1999 * Edad N % 16-24 5 20,83% 32.238 25,08% 25-34 8 33,33% 42.594 33,14% 35-44 27.354 21,28% 45-54 1 4,17% 15.911 12,38% 55-64 2 8,33% 4.747 3,69% 65-74 0,00% 4.390 3,42% 75-84 1.311 1,02% Total 24 100,00% 128.545 * No contabilizadas personas con discapacidad intelectual que viven en residencias colectivas Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Encuesta sobre Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud. Elaboración propia FEAPS, Observatorio del Entorno. <http://www.feaps.org/confederacion/discapacidad_intelectual.htm> No se observan diferencias significativas en la distribución por edad de la población general con discapacidad intelectual y la muestra objeto de estudio.

c.- Distribución por sexo: 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. c.- Distribución por sexo: LLUC   INE/FEAPS 1999 *º Sexo N % Hombres 15 62,50 87.687 59,67% Mujeres 9 37,50 59.261 40,33% Total 24 100,00% 146.948 * No contabilizadas personas con discapacidad intelectual que viven en residencias colectivas Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Encuesta sobre Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud. Elaboración propia FEAPS, Observatorio del Entorno. <http://www.feaps.org/confederacion/discapacidad_intelectual.htm> Aplicando la prueba chi-cuadado observamos que la distribución por sexo sigue la distribución universal del 60% hombres y 40% mujeres. Se observa una diferencia entre la distribución observada en los datos INE/FEAPS y la distribución 60-40 (p=0,010). Diferencias que se maximizan en la siguiente diapositiva. No se observan diferencias significativas en la distribución por sexo esperada y la muestra objeto de estudio.

1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. Posteriores trabajos deberían investigar las causas que explicasen la no observación de la relación 60-40 esperable especialmente en los casos de mayor proporción de mujeres.

Conceptos básicos: La farmacoepidemiología es el estudio del uso y efectos de los fármacos en grandes poblaciones. La OMS definió los estudios de utilización de medicamentos (EUM) como aquellos que se ocupan de ‘la comercialización, distribución, prescripción y uso de los medicamentos en una sociedad, con acento especial sobre las consecuencias médicas, sociales y económicas resultantes”. Para poder realizar tales estudios y permitir su comparación la misma OMS adoptó unos sistemas de clasificación y cuantificación: 1.- Clasificación Anatómica, Terapéutica i Química( ATC). 2.- Dosis Diaria Definida (DDD). 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Conceptos básicos: 1.- Clasificación Anatómica, Terapéutica i Química( ATC). La clasificación ATC está basada en la clasificación anatómica que habitualmente utiliza la industria farmacéutica en sus estudios de mercado. Consta de cinco niveles: 1. Primer nivel. Define el grupo anatómico principal Se designa con una letra del alfabeto (A, B, C, D, G, H, J, L, M, N, P, R, S, V). Cada una se refiere al sistema orgánico sobre le que el medicamento ejerce sus acciones principales. En nuestro caso nos centramos en el grupo N (sistema nervioso) 2. Segundo nivel. Define el grupo terapéutico principal. Está formado por un número de 2 dígitos 3. Tercer nivel. Define el subgrupo terapéutico. Está formado por una letra del alfabeto. 4. Cuarto nivel. Identifica el subgrupo químico/terapéutico. Está formado por una letra del alfabeto. 5. Quinto nivel. Identifica específicamente un principio activo. Está constituido por un número de 2 dígitos. Si tomamos como ejemplo Zyprexa su código ATC es N05AH03. Ello nos informará que se trata de un fármaco del sistema nervioso (N), que pertenece al grupo terapéutico principal del los psicolépticos (05), que pertenece al subgrupo terapéutico de los antipsicóticos (A), que su subgrupo terapéutico-químico está constituido por las diazepinas, oxazepinas y tiazepinas (H) y su principio activo es la Olanzapina 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Conceptos básicos: 2.- Dosis Diaria Definida (DDD). Se define como la “Dosis media diaria habitual de un medicamento cuando se utiliza para su indicación principal en adultos”. La DDD refleja solamente un cálculo aproximado del consumo y no un dato exacto del uso real; proporciona una unidad de medida fija e independerte del precio y de la presentación, permitiendo al investigador determinar tendencias en el consumo y realizar comparaciones entre grupos de la población. Así tendríamos ante 2 prescripciones un valor de comparación: Zyprexa (N05AH03) 10mg DDD=10 1 DDD Haloperidol (N05AD01) 16mg DDD= 8 2 DDD Es importante recalcar que permite la comparación intergrupal no interindividual. DDD superiores a la unidad no implica sobremedicación de un individuo (factores como peso, edad, gravedad de la patología, etc.) pueden justificar dosis altas. En comparaciones estadísticas, al partir del supuesto de normalidad estadística, sí que DDD>1 podrían permitir la hipótesis de tendencias a la sobremedicación. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Metodología: El primer paso para estudiar la evolución en el consumo de fármacos del grupo N consistía en convertir los listados de prescripciones de los participantes en sus códigos ATC y conocer cada DDD. Para ello, y dado el gran volumen de datos a manejar: 1.- Exportamos la tabla nomenclator (DI0041) de la BBDD Digitalis_2009_12_st.mdb*, que contiene 43.193 nombres específicos a una hoja excel. 2.- Eliminamos los nombres cuya ATC no correspondiera al grupo N, quedándonos 4.640 nombres específicos. 3.- Con la función SI(ESERROR(ENCONTRAR(" ";A1620;1)-1);A1620;EXTRAE(A1620;1; ENCONTRAR(" ";A1620;1)-1)) reducíamos los nombres específicos a una sola palabra. P.e: GELOCATIL 650MG 20 SOBRES MONODOSIS SOLUCION ORAL (EXO) se reducía a GELOCATIL. Lo mismo se hizo para el listado de prescripciones. 4.- Seguidamente procedimos a detectar aquellos casos en que el nombre abreviado daba lugar a más de un ATC o DDD (SI(Y(D1621=D1620;C1621<>C1620);"error";""). 5.- Con este sistema confeccionamos una tabla de conversión con 685 nombres abreviados y, en el 92,12% de los casos, permitía la asignación automática de la ATC y DDD. En el resto tal asignación debía realizarse de forma manual. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. *http://www.msc.es/profesionales/farmacia/nomenclatorDI.htm

1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Metodología: 6.- Del listado abreviado de prescripciones eliminamos las contingentes (“en caso de insomnio”, “si agitación”, etc.). 7.- A partir del listado de prescripciones depurado y el conversor la función excel BUSCARV(I22;Conversor!$A$2:Conversor!$C$686;2;FALSO) nos permitió asignar la ATC y DDD de forma automática para los prescripciones abreviadas o detectar aquellas en que se debía hacer manualmente. 8.- Hubo de establecerse otra función excel (SI(A25&I25=A24&I24;"repetit?";"")) para aquellos casos en que, en una misma persona, se habían prescrito el mismo principio activo en 2 presentaciones diferentes y así considerarlas como una sola prescripción y sumar las dosis. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. Metodología: 9.- Para evitar posibles efectos de estacionalidad utilizamos los listados de prescripción a 31 de diciembre de cada año a excepción del primero que contenía las prescripciones al ingreso. 10.- De cara al estudio se utilizaron así mismo las puntuaciones ICAP de problemas de conducta y la escala PIMRA (Psychopathology Instrument for Mentally Retarded Adults). En la primera se trabajo con las puntuaciones máximas, es decir, la valoración en aquellos momentos en que la persona presenta la máxima descompensación psicopatológica o comportamental. Para la segunda las puntuaciones recogidas en la fase previa al ingreso. 11.- El tratamiento estadístico se realizó con el SPSS 15.0

Resultados: En primer lugar analizamos el consumo por el grupo terapéutico principal. Como puede observarse en la tabla inferior: a.- Los psicolépticos constituyen el grupo más prescrito y el que se prescribe a dosis más altas. b.- Los Antiepilépticos, como eutimizantes y tratamiento de los problemas de conducta, constituye el segundo grupo más prescrito. Sin embargo su dosificación tiende a ser ligeramente inferior a la DDD. c.- El tercer grupo está constituido por los medicamentos contra el parkinson con dosificaciones claramente inferiores a 0,5 DDD. d.- El último grupo lo encontramos en los psicoanalépticos con tendencia a una reducción progresiva en su prescripción y dosificaciones próximas a la DDD. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Resultados: En segundo lugar se analizó la evolución de las dosificaciones para el Grupo N observándose: 1.- Hay aumento significativo con el tiempo (Friedman, 0,001) 2.- No hay diferencias en las DDD en los 2 primeros años (2004-2005). 3.- En el tercer año se da un aumento en las DDD (2006). 4.- Tal aumento se mantiene en los años sucesivos (2007-2008-2009) 5.- Aunque sin apoyo estadístico hipotetizamos que 2009 será un año de inflexión hacia una reducción en consumo. 6.- En tanto que la dispersión tiende a disminuir podemos hipotetizar que existe una tendencia a uniformar DDD. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Resultados: En tercer lugar estudiamos como era la evolución de las dosificaciones observada a nivel individual: 1.- Se da una alta correlación entre las dosis que se toman en un año y en los anteriores y posteriores. 2.- Tal autocorrelación permite afirmar que las dosis que toma una persona en un momento dado es un buen predictor de las que ha tomado y tomará. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Resultados: En cuarto lugar estudiamos las características de nuestra población y su comparación con la población general con discapacidad intelectual estudiada por el Dr. Emilio Pol* observando: 1.- La población de El Lluc presenta unos índices de comportamietos generales superiores a los de la población general de personas con discapacidad. 2.- La población de El Lluc presenta unos índices de comportamietos asocial (ofensivos y no colaboradores) superiores a los de la población general de personas con discapacidad. 3.- La población de El Lluc presenta unos índices de comportamietos externo (heteroagresividad, destrucción de objetos y disruptiva) superiores a los de la población general de personas con discapacidad. 4.- La población de El Lluc presenta unos índices de comportamietos internos (autolesiones, hábitos atípicos y retraimiento) parecidos a los de la población general de personas con discapacidad. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. Pol Yanguas, Emilio: Utilización de psicofármacos por sujetos con retraso mental. Tesis Doctoral. 1999. Universidad Miguel Hernández. <http://www.pascalpsi.es/U.psicofarmacos.zip>

Resultados: Seguidamente estudiamos las características de nuestra población y su comparación con la población con discapacidad intelectual consumidora de fármacos del grupo N de la citada tesis observando que no hay diferencias significativas en las puntuaciones de los Índices de Problemas de Conducta del ICAP entre ambas poblaciones. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados. Respecto a la relación entre las puntuaciones ICAP y PIMRA y las DDD se observa únicamente para el Índice Asocial sin ser consistente en años sucesivos. Entendemos que deberá trabajarse para conocer si se debe a límites de la propia escala o al tamaño de la muestra.

Resultados: Dada la alta consistencia intraindividual de las prescripciones en el tiempo, quisimos analizar si podían establecerse clurters o agrupaciones de individuos por similitudes. Para ello utilizamos el análisis de conglomerados en 2 fases con el criterio bayesiano de Schwarz, sistema Log-verosimilitud y la opción de determinar automáticamente el número de conglomerados con un máximo de 15. Los resultados muestran que existen 2 perfiles de consumidores. En el futuro queremos profundizar de cara a ver la consistencia de tales agrupaciones y que características los definen. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.

Resultados: 1.- A la hora de estudiar qué del entorno podrían influir en las fluctuaciones de las DDD hemos valorado 2: la rotación del personal y el número de residentes/día que precisan de recursos psiquiátricos sin poder ser derivados. 2.- La rotación del personal parece mostrar relación directa con las DDD. Hipotetizamos una relación circular: a mayor rotación menos recursos preventivos i paliativos no farmacológicos lo que obliga a utilizar más los recursos farmacológicos. 2.1.- Por otro lado la atención a personas que en periodos más o menos largos precisarían de recursos psiquiátricos supone una sobrecarga que favorece la rotación del personal. 2.2.- Sobrecarga psiquiátrica y alta rotación consumen gran parte de los recursos que deben destinarse a la búsqueda y formación del personal y a la atención psiquiátrica. Ello implica agravamiento de conductas por parte de otros residentes y "desatención" a las personas estabilizadas de forma que no se plantea una revisión, salvo al alza o mantenimiento, del estos. 3.- Este fenómeno, que denominamos riesgo de conversión a psiquiátricos de bajo coste, se agrava por 2 hechos: a.- Presión a la aceptación de perfiles psiquiátricos. b.- Módulos de concierto que no son proporcionales. Así la ratio precio/horas de atención en una servicio de este tipo, según la cartera 2008-2009, es de 28,83€/hora mentres que para atender, en una Llar, a una persona con soporte intermitente se reciben 47,70€/hora. Entendemos que de no corregirse esta situación se corre el riesgo de afirmaciones autocumplidoras y que se acabe concluyendo que es la institucionalización, per se, la responsable de altas dosis. Posible línea de trabajo futuro seria la de definir de forma operacional y medible la carga de trabajo propio de unidad de psiquiatría que se puede estar dando. 1.- Población. 2.-Farmacoepide- miología: ATC DDD 3.- Metodología. 4.- Resultados.