Uso comparativo de programas predictores de interacciones medicamentosas en el Seguimiento Farmacoterapéutico en farmacias comunitarias del Perú – 2021

• Autor: Dávila Espinoza, Cristopher Emanuel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/26169
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/26169
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Seguimiento farmacoterapéutico; Farmacéuticos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.05

Los farmacéuticos comunitarios pueden realizar intervenciones farmacéuticas destinadas a resolver y prevenir problemas relacionados con medicamentos (PRM) identificados mediante programas predictores de interacciones medicamentosas (IM) durante el seguimiento farmacoterapéutico (SFT). El objetivo del presente estudio fue comparar los programas predictores de IM y su relación con el SFT en farmacias comunitarias del Perú. Se realizó un estudio transversal retrospectivo empleando los registros del SFT de pacientes comunitarios abordados en un estudio primario de Telefarmacia; se empleó los programas predictores Drugs.com, Medscape, Micromedex y Lexicomp para identificar y categorizarlas las IM; se diseñó un estándar de oro para evaluar la concordancia de las IM mayores y clínicamente relevantes. Se analizó el SFT de 41 pacientes, el 56.1% fueron mujeres, la edad promedio fue 56.4 ± 14.7 años, más del 70% consumía 5 o más medicamentos al día, las patologías más prevalentes fueron la diabetes mellitus e hipertensión arterial. Se identificaron 1278 IM que correspondieron a 240 IM únicas, los medicamentos más involucrados en las IM fueron metformina (24 IM), diclofenaco (22 IM), aspirina (18 IM), hidroclorotiazida (17 IM) y losartan (17 IM). Lexicomp recuperó la mayor cantidad de IM, Micromedex identificó la mayor cantidad de IM mayores. Al evaluar la concordancia y la variación en la identificación de IM, Micromedex más los dos programas de acceso libre recuperaron mejor las IM mayores, mientras que Lexicomp más los dos programas de acceso libre identificaron mejor las IM clínicamente relevantes. Las IM pudieron haber causado PRM de efectividad (39%) o PRM de seguridad (71%); se identificaron 159 posibles PRM 6 que pueden desencadenar reacciones adversas a medicamentos (RAM); 47 IM mayores fueron detectadas por Micromedex y Lexicomp. El uso combinado de programas predictores de IM de acceso libre y de suscripción contribuye a una adecuada recuperación y categorización de la gravedad de las IM permitiendo la identificación de PRM y RAM que pueden ser resueltas y prevenidas mediante intervenciones farmacéuticas oportunas.