Uso de una Aplicación Móvil como Apoyo en la Prescripción de Medicamentos Apropiados para Adultos Mayores

Paso 1:

Inicialmente, se revisarán los datos de los medicamentos contenidos en los criterios de Beers y STOPP. La disponibilidad de medicamentos en el mercado brasileño será analizada a través del sitio web de la Agencia Nacional de Vigilancia Sanitaria (ANVISA). Posteriormente, los datos de las drogas se incluirán en un cuestionario que se enviará a los expertos nacionales para establecer un consenso sobre la información presentada. La evaluación del cuestionario se realizará en dos rondas. La primera ronda consiste en enviar proposiciones basadas en la información contenida en los criterios de Beers, STOPP 2012 y 2006 para que cada participante pueda emitir una opinión sobre cada una de las proposiciones asignando un valor de acuerdo a su acuerdo con el enunciado. Por lo tanto, se utilizará la escala de Likert con puntaje establecido de 1 a 5 (totalmente en desacuerdo - muy de acuerdo). Para la segunda ronda se analizarán los puntajes y se enviarán nuevamente las proposiciones en las que no haya consenso junto con los comentarios de cada especialista. En estos casos, cada especialista podrá revisar o mantener su posición. Cabe señalar que durante la aplicación de las rondas de cuestionarios los expertos no tienen acceso a la identificación de sus pares. En la segunda ronda, las declaraciones con puntajes promedio superiores a 4,0 se considerarán consenso. La información final se utilizará para el desarrollo de la aplicación para dispositivos móviles.

Los expertos serán seleccionados por conveniencia. Doce profesionales con experiencia en geriatría serán invitados vía correo electrónico a participar como expertos en la validación de los Beers Criteria y STOPP. Esta convocatoria incluirá un resumen del proyecto e información general sobre la Técnica Delphi. Luego de la aceptación, recibirán un Formulario de Término de Consentimiento Informado (ICF) y una Autorización para Divulgar Nombre como Especialista / Senior, que deben ser firmados y devueltos.

La aplicación será desarrollada para la plataforma Android, la cual está basada en el lenguaje de programación Java.

Paso 2:

Diseño del estudio:

Ensayo clínico, aleatorizado, simple ciego, de grupos paralelos. Serán invitados a participar en esta etapa 30 médicos que actúan en la atención primaria de un municipio de Bahía. Tras la aceptación para participar en el estudio y la firma del Consentimiento Libre y Esclarecido (CI), se analizará la proporción de prescripción de PIM por parte de estos profesionales durante un período mínimo de dos meses.

Después, los médicos serán asignados al azar e incluidos en uno de dos grupos de estudio:

Intervención: 15 médicos recibirán la tableta con la aplicación instalada y serán capacitados para su uso así como para acceder al Portal de Salud Basada en Evidencias del Ministerio de Salud.

Grupo Control: 15 médicos recibirán la tableta sin la aplicación y también serán capacitados para acceder al Portal de Salud Basada en Evidencia.

Después de la intervención, se volverán a examinar los datos muestreando la proporción de prescripciones de PIM por parte de estos profesionales.

Hipótesis:

El autor evaluará la hipótesis de que la frecuencia de las órdenes de PIM será menor en el grupo de intervención, en comparación con el grupo de control.

Población de referencia: El número de médicos participantes se determinó por conveniencia. Actualmente la ciudad cuenta con veinte unidades de salud (atención primaria) con acceso a internet. El investigador optó por seleccionar dos médicos de cada unidad para garantizar la confidencialidad de los profesionales asignados al azar al grupo de intervención o control.

Aleatorización: La secuencia aleatoria para asignar los grupos de estudio será determinada por el investigador principal con base en una tabla de aleatorización, construida por el método de aleatorización de bloques intercambiables. Se generará y almacenará una secuencia de números en sobres sellados, dispuestos individualmente y marcados con números de serie para cada médico participante. El sobre con el número más bajo será abierto por el investigador para la inclusión de un nuevo médico en el estudio.

Muestreo de prescripción:

Para calcular la muestra de prescripciones que se verificará antes y después de la intervención se considerarán los siguientes factores: proporción esperada de prescripción de PIM antes de la intervención 35%, diferencia esperada entre los grupos de intervención y control después de la intervención: 30%. 5% de nivel de significación y 80% de potencia de la prueba. Prueba de hipótesis de dos colas y pérdida del 20% de las recetas. El número de recetas por médico también debe tener en cuenta la proporción de pacientes ancianos atendidos (en los últimos tres meses) por médico. Se realizará un análisis de sensibilidad para comparar los grupos profesionales que atienden diferentes proporciones de personas mayores con el fin de aislar el sesgo de demanda. Las recetas de los pacientes se seleccionarán al azar.

Criterios de inclusión:

Médicos que atienden a personas mayores en unidades básicas de salud, unidades de salud de la familia o policlínicos de atención primaria.

Criterio de exclusión:

Médicos con residencia en medicina-geriatría o especialización reconocida por la Sociedad Brasileña de Geriatría.

Variables dependientes:

Número de pedidos con al menos un PIM prescrito, frecuencia de PIM prescritos, tipos de PIM prescritos.

Medida de resultado primaria - Frecuencia de PIM prescritos.

Variables independientes:

Edad; género; tiempo de entrenamiento; especialidad médica.

Procedimientos de estudio:

Para evaluar la frecuencia de prescripción del PIM antes de la intervención, se utilizarán los duplicados originales de las recetas almacenados en las farmacias de los establecimientos de salud o en las historias clínicas de los pacientes. En las ocasiones en que no se disponga de esta información, se realizarán visitas domiciliarias para comprobar el primer ejemplar de la receta en poder del usuario. En estas situaciones, el usuario deberá firmar un formulario de consentimiento. Las visitas se realizarán preferentemente en compañía de un agente comunitario de salud.

Luego de la asignación de médicos, cada grupo por separado recibirá capacitación sobre el acceso al Portal de Salud Basada en Evidencia del Ministerio de Salud. Para ello, los investigadores utilizarán uno de los laboratorios de computación de la Universidade Federal da Bahia - campus Anísio Teixeira. En caso de baja adhesión de los profesionales, la capacitación será realizada en los puestos de salud, el día de la reunión de los equipos de salud. Luego, para los médicos del grupo de intervención, habrá capacitación para acceder a la aplicación, así como charlas relacionadas con los PIM.

Después de recibir las tabletas, cada médico será visitado por un miembro del equipo del proyecto al menos dos veces por semana durante los 2 meses de intervención. Durante estas visitas se comprobarán las dificultades en el acceso al Portal de Salud Basada en Evidencias. Se comprobará si los médicos consultan la aplicación durante el servicio o en otros momentos, incluso fuera del horario laboral. El número de visitas será monitoreado también a través de una función disponible en la propia aplicación, para este propósito. Aquellos que no accedan a la aplicación al menos una vez por semana serán considerados como una pérdida en el análisis de datos.

Tras el periodo de intervención, se recogerá una nueva muestra de recetas para su posterior análisis.

Procesamiento de datos y análisis estadístico:

Los datos serán enviados y revisados ​​en una base de datos construida en SPSS® para Windows versión 23.0, con el fin de realizar los análisis estadísticos necesarios. El análisis estadístico estará compuesto por análisis descriptivo de frecuencia simple y prueba de chi-cuadrado para evaluar la diferencia entre proporciones de prescripciones de PIM en ambos grupos antes y después de la intervención. El nivel de significación estadística es p <0,05 con un intervalo de confianza del 95%.