Construcción, validación interna e implementación en una aplicación móvil de un sistema de puntos para predecir la no adherencia a inhibidores de la bomba de protones

• Autores: Avelino Pereira Expósito
• Directores de la Tesis: Vicente Gil Guillén (dir. tes.), Ernesto Cortés Castell (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2017
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Mercedes Rizo Baeza (presid.), María Ángeles Carbonell Torregrosa (secret.), Z Perseguer Torregosa (voc.), Julio A. Carbayo Herencia (voc.), Josefina Belda Ibáñez (voc.)
• Programa de doctorado: Programa Oficial de Doctorado en Investigación Clínica
• Materias:
  • Ciencias médicas
    • Medicina preventiva
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• Resumen

  • Objetivos: Aunque otros estudios han valorado incumplimiento terapéutico en inhibidores de la bomba de protones (IBPs), ninguno de ellos elaboró una prueba de cribado para su detección, por lo que realizamos un estudio para construir y validar internamente un modelo predictivo para dicho incumplimiento.

    Métodos: Estudio observacional prospectivo con seguimiento de un mes realizado en 2013 en España, que incluyó a 302 pacientes con prescripción de IBPs. Variable principal: incumplimiento terapéutico de IBPs (recuento de comprimido). Variables secundarias: sexo, edad, antidepresivos, tipo de IBPs, falta de adherencia a las guías clínicas en la prescripción de IBPs y número total de fármacos. Se construyó un modelo de regresión logística binaria para predecir incumplimiento terapéutico con las variables secundarias y se adaptó a sistema de puntos. Se calculó la curva ROC, junto con su área (ABC), y se estableció el punto de corte óptimo. El sistema de puntos fue validado internamente a través de 1000 muestras bootstrap e implementado en una aplicación para teléfono móvil (Android).

    Resultados: El sistema de puntos tuvo 3 variables pronósticas: número total de fármacos, falta de adherencia a las guías clínicas en la prescripción de IBPs y uso de antidepresivos. El ABC fue de 0.87 (95% CI: 0.83-0.91, p<0.001). La prueba arrojó una sensibilidad de 0.80 (95% CI: 0.70-0.87) y una especificidad de 0.82 (95% CI: 0.76-0.87). Los tres parámetros fueron muy similares en la validación por bootstraping.

    Conclusiones: Se ha construido, validado internamente e implementado en una aplicación para teléfono móvil, un sistema de puntos para predecir incumplimiento de IBPs.

    Limitaciones: De obtenerse resultados similares en estudios de validación externa, dispondremos de una herramienta de cribado para detectar incumplimiento de IBPs.