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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/63982
Tipo de documento
DissertaçãoDireito Autoral
Acesso aberto
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
03 Saúde e Bem-EstarColeções
Metadata
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VALIDAÇÃO DO INSTRUMENTO MARTINBIANCHO PARA PREVISÃO DE EVENTOS ADVERSOS RELACIONADOS AO USO DE MEDICAMENTOS EM UMA UNIDADE DE INFECTOLOGIA
Previsão
Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionadas a Medicamentos
Avaliação de Risco
Erros de Medicação
Escore de Risco
Forecasting
Drug-related Side Effects and Adverse Reactions
Risk Assessment
Medication Errors
Risk Score
Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos
Medição de Risco
Erros de Medicação
Barreto, Paula Gabriela dos Santos | Data do documento:
2022
Autor(es)
Afiliação
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Resumo
Introdução: A partir do incremento do uso de fármacos, houve um aumento no número de problemas relacionados ao uso de medicamentos e, como consequência, a atuação de farmacêuticos hospitalares precisou se reestruturar, surgindo a farmácia clínica como área de atuação especializada. Os eventos adversos a medicamentos (EAM) podem ocorrer devido a práticas inseguras no uso de medicamentos e são o tipo de eventos adversos evitáveis que mais causam danos nos sistemas de saúde. Identificá-los e preveni-los é de grande contribuição para o alcance da Terceira Meta Internacional de Segurança do Paciente e do Terceiro Desafio Global de Segurança do Paciente. Inserir farmacêuticos clínicos nas equipes dos hospitais contribui para a promoção da segurança do uso de medicamentos. Porém, disponibilizar número suficiente de farmacêuticos para atender à carga de trabalho com qualidade e segurança é um desafio. Sendo assim, é necessário racionalizar o serviço de farmácia clínica para selecionar os pacientes mais críticos. Modelos de previsão de EAM podem contribuir para a seleção de pacientes a serem atendidos pela farmácia clínica. Objetivos: validar e atualizar o instrumento de Martinbiancho (2011) de previsão de risco de EAM em pacientes portadores de doenças infecciosas. Métodos: Tratou-se de um estudo de segmento observacional com seleção sequencial dos pacientes portadores de doenças infecciosas, admitidos na enfermaria do Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Aplicou-se aos indivíduos o modelo de previsão de EAM de Martinbiancho (2011), tendo como desfecho os incidentes de prescrição evitáveis por um farmacêutico clínico. A abordagem principal foi realizada através de modelos de equações generalizadas para medidas repetidas Como medidas de desempenho, foram demonstradas medidas de calibração e discriminação. O modelo final foi definido utilizando o valor p da análise de variância do modelo e o menor valor de QIC. A comparação do modelo original com o modelo atualizado foi realizada a partir das medidas de desempenho como área sob a curva ROC, R2 e índices de reclassificação de Melhoria da Discriminação Integrada e Índice de Reclassificação Líquida. Resultados: 219 pacientes participaram do estudo. 79,25% dos participantes tiveram incidentes de prescrição na primeira semana de internação. 79,72% dos indivíduos deveriam ser acompanhados pela farmácia clínica pelo instrumento original. O desempenho do modelo original foi insatisfatório. Foi observado que os pacientes mudam sua classificação ao longo da internação, necessitando de reavaliações periódicas. A descriminação e a calibração do modelo atualizado foram moderadas (AUC geral 0,74). O NRI (0,17) indicou que o modelo atualizado nos entrega uma reclassificação mais adequada do que o modelo original. O IDI (0,02), indicou que existe um indicio de melhoria na discriminação do modelo atualizado em comparação com o modelo original. Uma calculadora para aplicação do modelo está disponível em https://pedrobrasil.shinyapps.io/INDWELL/. Conclusão: Foi possível realizar a atualização do instrumento do instrumento de Martinbiancho para a população estudada. O desempenho do instrumento atualizado possui melhor calibração e discriminação
Resumo em Inglês
Introduction: From the increase in the use of drugs, there was an increase in the number of problems related to the use of drugs and, as a consequence, the performance of hospital pharmacists had to be restructured, with clinical pharmacy emerging as a specialized area of action. Adverse drug events (ADEs) can occur due to unsafe practices in drug use and are the type of preventable adverse events that cause the most damage to health systems. Identifying and preventing them is a major contribution to achieving the Third International Patient Safety Goal and the Third Global Patient Safety Challenge. Inserting clinical pharmacists into hospital teams contributes to promoting the safety of medication use. However, providing sufficient numbers of pharmacists to meet the workload with quality and safety is a challenge. Therefore, it is necessary to rationalize the clinical pharmacy service to select the most critical patients. EAM prediction models can contribute to the selection of patients to be served by the clinical pharmacy. Objectives: to validate and update Martinbiancho's (2011) instrument for predicting the risk of AMI in patients with infectious diseases. Methods: This was an observational segment study with sequential selection of patients with infectious diseases, admitted to the ward of the Evandro Chagas National Institute of Infectious Diseases. The Martinbiancho (2011) ADE prediction model was applied to individuals, having as an outcome the avoidable prescription incidents by a clinical pharmacist The main approach was carried out through generalized equation models for repeated measures. As performance measures, calibration and discrimination measures were demonstrated. The final model was defined using the p-value of the model's analysis of variance and the lowest QIC value. Comparison of the original model with the updated model was performed based on performance measures such as area under the ROC curve, R2 and Integrated Discrimination Improvement reclassification indices and Net Reclassification Index. Results: 219 patients participated in the study. 79.25% of the participants had prescription incidents in the first week of hospitalization. 79.72% of the individuals should be followed up by the clinical pharmacy using the original instrument. The performance of the original model was unsatisfactory. It was observed that patients change their classification during hospitalization, requiring periodic reassessments. The breakdown and calibration of the updated model were moderate (overall AUC 0.74). The NRI (0.17) indicated that the updated model gives us a more adequate reclassification than the original model. The IDI (0.02) indicated that there is an indication of improvement in the discrimination of the updated model compared to the original model. A calculator for applying the model is available at https://pedrobrasil.shinyapps.io/INDWELL/. Conclusion: It was possible to update the instrument of the Martinbiancho instrument for the population studied. Upgraded instrument performance has better calibration and discrimination
Palavras-chave
Serviço de Farmácia ClínicaPrevisão
Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionadas a Medicamentos
Avaliação de Risco
Erros de Medicação
Escore de Risco
Palavras-chave em inglês
Clinical Pharmacy ServiceForecasting
Drug-related Side Effects and Adverse Reactions
Risk Assessment
Medication Errors
Risk Score
DeCS
Serviço de Farmácia HospitalarEfeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos
Medição de Risco
Erros de Medicação
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