Predicción de infección hospitalaria en pacientes con artritis crónica inflamatoria tratados con fármacos biológicos

Antecedentes El riesgo de infección hospitalaria (es decir, infección que conduce a la hospitalización) en pacientes con artritis inflamatoria (artritis reumatoide (AR), artritis psoriásica (PsA) o espondiloartritis axial (axSpA) tratados con medicamentos biológicos se sabe que aumenta en comparación con la población de referencia. En la práctica clínica diaria, existe la necesidad de una forma sencilla de evaluar el riesgo absoluto de infección hospitalaria en pacientes individuales en función de información fácilmente disponible como la edad, el diagnóstico, el estado funcional, las comorbilidades y la medicación. Esta estimación del riesgo será útil en la toma de decisiones clínicas, p. al aconsejar a los pacientes sobre si iniciar o no una terapia biológica o al aconsejar a los pacientes sobre la vacunación antigripal o antineumocócica.

Objetivos Los objetivos son 1) evaluar el riesgo de infección hospitalaria (infección que conduce a la hospitalización) en pacientes con artritis inflamatoria durante 12 meses de seguimiento después de iniciar el tratamiento con su primer fármaco biológico (bDMARD) con el riesgo en la población general, y 2) desarrollar un algoritmo simple y clínicamente útil que permita predecir el riesgo de infección hospitalaria en pacientes individuales.

Métodos Estudio observacional de cohortes basado en datos existentes en: El Registro Danés de Reumatología (DANBIO), El Registro Nacional Danés de Pacientes, El Registro Nacional Danés de Recetas y El Registro Danés de Causas de Muerte. Se identificarán todos los pacientes registrados en DANBIO con AR, APs o EspAax que iniciaron tratamiento con su primer fármaco biológico entre el 1 de enero de 2006 y el 31 de diciembre de 2016. Se obtienen predictores basales y desenlaces (infección hospitalaria o muerte) durante 12 meses de seguimiento. El análisis de regresión logística y la validación cruzada de 10 veces se utilizarán para desarrollar y validar internamente el modelo de predicción.