Margarita Cuervas-Mons, farmacéutica especialista del Hospital Infantil Universitario Niños Jesús, lidera un estudio multicéntrico, en el que participan 11 hospitales españoles, con un objetivo muy claro: dar con un algoritmo que ayude a priorizar la conciliación de la medicación al ingreso en aquellos pacientes pediátricos con mayor riesgo de sufrir errores de medicación.
"Se trata de pacientes que vienen habitualmente con un tratamiento crónico y en los que, en la transición asistencial, se puede dar un error en la medicación. Esta intervención está muy consolidada en la población adulta, pero hemos visto que en los pediátricos no se ha puesto tanta atención. Muchos menores tienen patologías de base y pueden sufrir esos mismos errores", ha subrayado, para justificar la puesta en marcha de este proyecto.
Lo que se busca en los 11 hospitales (Gregorio Marañón, Sant Joan de Déu, Insular Materno Infantil de Las Palmas, Puerta de Hierro, Virgen de la Arrixaca, Complejo Hospitalario de A Coruña; La Fe; Carlos Haya, Vall d’Hebron y Virgen del Rocío), a través de este estudio financiado con una beca de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH), es conocer cuáles son las características que comparten esos niños para desarrollar un algoritmo que permita poder detectarlos y centrar la intervención de conciliación en ellos. "Deberíamos hacer conciliación en todos los pacientes que ingresan, pero los recursos son limitados, así que con este algoritmo podríamos priorizar", aclara Cuervas-Mons.
Para conseguir este objetivo, comenzaron a seleccionar los pacientes que ingresaban, comprobando en la historia clínica de Atención Primaria si venían con patología de base y medicación asociada, y tomando en consideración, también, si las prescripciones en Especializada. Con esa información sobre la mesa, se realiza una entrevista con los pacientes, si son mayores de 14-16 años, o con sus padres. "En esas entrevistas preguntamos por tratamientos farmacológicos o de herbolario que estén tomando en sus casas. Nos hacemos con el listado completo de la medicación, la contrastamos con la medicación de Especializada y, si percibimos alguna discrepancia, llamamos al médico, para ver si está justificada. A veces, no lo está y se trata de un error, por omisión de medicamento prescrito, por error de dosis, por una duplicidad, por un fármaco que no se requiere... En esos casos, lo que hacemos es notificarlo y solucionarlo", dice, en referencia a la actuación de los farmacéuticos.
La pandemia ha afectado al desarrollo del estudio, por lo que aún no se puede hablar de resultados, pero en el Hospital Niño Jesús habían realizado un análisis previo, donde habían encontrado algunos resultados significativos. "Lo que hemos visto es que los menores sufren estos errores igual que los adultos, y que hay algunas características que les hacen ser más vulnerables. En nuestro Hospital vimos que pacientes con enfermedad de base neurológica u oncológica pueden ser más susceptibles a errores en la conciliación, sobre todo cuando ingresan en unidades distintas a las de su patología de base, donde el especialista desconoce la medicación del paciente", explica esta especialista en Farmacia Hospitalaria.
Si la pandemia no hubiera irrumpido, entre octubre y noviembre estarían realizando el análisis de los datos. Ahora, sus esperanzas se basan en "poder seguir con el reclutamiento para poder hacer un análisis global". El hecho de que sea un estudio multicéntrico es clave para ver los patrones de todas las patologías relevantes.
Una vez concluida la fase de estudio, lo que llevará, como mínimo, otros cinco o seis meses, se podrá desarrollar ese algoritmo que sirva para estratificar a los pacientes con mayor riesgo. "Eso nos va a permitir centrar el poco tiempo que tenemos en la práctica y realizar la entrevista, por ejemplo, a dos de cada 10 pacientes. Esto no quiere decir que en el resto de pacientes no pueda haber errores, pero iremos a los de más riesgo", admite.
Lo ideal sería trasladar ese algoritmo a una herramienta informática que sirva para cruzar toda la información e identificar automáticamente a un paciente cuando ingresa. No obstante, esta especialista es prudente y se conforma con disponer de la información y el algoritmo de decisión para poder aplicarlo de forma manual, al menos en una primera fase.