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12 EXPERIENCIAS PARA TRANSFORMAR LA FARMACIA HOSPITALARIA dos informatizados muy simples, que son fácilmente extraíbles de los diferentes programas informáticos, por lo tanto el sistema se puede incorporar rápidamente a todos los hospitales que sean capaces de sacar estos listados. Una vez obtenida la información de las acciones a realizar se puede exportar a excell y distribuir el trabajo ente los diferentes farmacéuticos, siendo especialmente interesante en grandes hospitales. Al igual que sucede con la validación tradicional, en la que se validan habitualmente solo los pacientes con cambios en su tratamiento, el sistema reconoce las acciones ya informadas en días previos, de forma que te permite centrarte en las nuevas acciones propuestas por el sistema. Farmacia hospitalaria es una especialidad en pleno cambio con la ampliación al área de conocimientos de atención primaria, y con este nuevo sistema podemos llegar a controlar a los pacientes en su casa, analizando miles de pacientes fácilmente, pudiendo incluso llegar a analizar a toda la población del área sanitaria, por lo que este tipo de recursos facilitan trasladar el conocimiento de la validación hospitalaria de tratamientos a todo el área sanitaria. CONTRAS: Para facilitar y optimizar el tiempo de validación y revisión de la prescripción, se programó para que detectara errores o mejoras y los clasificara según su posible repercusión clínica en: alertas, revisar e informativa; esto es extremadamente complejo dado que para cada uno la importancia de una acción puede tener una relevancia o prioridad diferente, y el sistema no siempre acierta en la valoración. Tanto los algoritmos como los valores control no siempre consiguen clasificar adecuadamente la relevancia, incluso puede haber valores erróneos debidos a la propia descarga de datos de los listados o a posibles errores en el casi millón de celdas de información que contiene. Esto hace que no consiga suplantar la validación tradicional, dado que aspectos que es capaz de detectar un farmacéutico, no consigue ser detectados por el programa. Por otra parte aplicar al resto de hospitales este sistema supone interpolar unos datos de control a los demás hospitales, y no siempre esto es adecuado dado que las definiciones de los maestros y sus dosis no siempre son extrapolables, dado que cada hospital configura sus medicamentos de forma no homogénea, variando en algunos casos sus unidades de 36 > SOCIEDAD ESPAÑOLA DE FARMACIA HOSPITALARIA
12 EXPERIENCIAS PARA TRANSFORMAR LA FARMACIA HOSPITALARIA medida, de contenido de cada comprimido, o las vías de administración de los mismos. RESULTADOS Para medir la efectividad, se analizó en la práctica asistencial diaria, las intervenciones farmacéuticas realizadas en dos estudios, para evitar sesgos en ambos estudios, los mismos tratamientos de los mismos pacientes se revisaron por los dos métodos, primero se realizó el método tradicional y posteriormente el automatizado. El primero en 2013 con 4 hospitales (hospital de alta complejidad de más de 1000 camas, hospital general de 400 camas, hospital geriátrico de 150 camas, hospital monográfico de 190 camas), el segundo estudio en 2015 analizó 8 hospitales (los 4 anteriores más otro hospital de más de 1000 camas, y 3 hospitales generales de tamaño intermedio). En un primer estudio realizado en 2013, se analizaron en 8 días no continuos, 3.490 pacientes diferentes con 42.155 líneas de tratamientos farmacológicos a revisar (Tabla 1). En un segundo estudio, realizado en 2015, se realizó otro estudio comparativo en 8 hospitales entre la validación con y sin asistencia virtual, se analizaron 3.256 pacientes con 35.367 líneas de tratamientos. Por el sistema tradicional se realizaron 314 intervenciones Tabla 1. Porcentaje de intervenciones por posible intervención Intervenciones Sistema Tradicional Sistema Automático 42155 posibles intervenciones Intervenciones % intervenciones % McNemar Tests Totales 238 0,56 655 1,55 p = 0,0000 MuySignificativas 58 0,14 229 0,54 p = 0,0000 Significativas 160 0,38 420 1,00 p = 0,0000 No Significativas 20 0,05 6 0,01 p = 0,006 Bhapkar Test p = 0.0000, McNemar Test for directional change p = 0.0000 Diferencia (IC) 0,99 (0,87-1,11) 0,41 (0,33-0,48) 0,62 (0,51-0,72) 0,03 (0,01-0,06) (0,89% intervenciones/tratamientos) vs 398 (1,13%) con el automatizado. Si se realizan ambos sistemas a la vez se actúa en el 1,54% de los tratamientos vs el 0,89% del tradicional. Con la revisión tradicional pasan desapercibidas el 42,28% de las posibles intervenciones, mientras que con la revisión automática pasan desapercibidas el 28,84%. En resumen, en el primer estudio se pasa de 0,56% de detección con el sistema tradicional a un 1,55% con el sistema automático. En el segundo estudio se pasa de un 0,89% a un 1,13%. En el primer caso se incrementa 2,77 veces las intervenciones, y en el segundo 1,27 veces; es decir, de media se mejora 2,02 veces las intervenciones. En relación al tiempo empleado, el sistema automático mejora casi 5 veces el tiempo necesario para realizar la validación de los tratamientos. Desde el 15 de marzo de 2015 al 15 de marzo de 2016, se analizaron 2.494.203 tratamientos de unos 200.000 pacientes, clasificando la importancia clínica de lo encontrado en Alerta, Revisar e Informativa. En el 1,96% (48.865) de los tratamientos mostró Alerta: 0,99% relacionadas con la dosis; 0,49% con la duplicidad; 0,30% con las interacciones; 0,06% con la insuficiencia renal del paciente y el 0,12% con la insuficiencia renal ficticia en base a la edad al no disponer del valor real. Por otro lado, recomienda revisar el 13,92% (347.121) de los tratamientos siendo los más destacados: días de tratamiento 6,22%; SOCIEDAD ESPAÑOLA DE FARMACIA HOSPITALARIA < 37
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