Divergências entre aplicativos de interações medicamentosas mHealth: um enfoque na terapia de pacientes hospitalizados com HIV
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i7.15759Palavras-chave:
Prescrições de medicamentos; Dispositivo móvel; Infecções por HIV; Interação medicamentosa; Saúde Móvel; Smartphone.Resumo
Introdução: Os aplicativos móveis em saúde (mHealth) desempenham importante papel na investigação de interações medicamentosas potenciais (IMP). No entanto, as informações de IMP por eles apresentadas podem diferir entre si, e afetar a terapia medicamentosa do paciente. Este estudo analisou o desempenho de aplicativos mHealth em um contexto de pacientes vivendo com HIV/AIDS hospitalizados. Métodos: Foi realizado estudo transversal em um hospital de referência em doenças infecciosas da região centro-oeste do Brasil. As prescrições de medicamentos foram selecionadas aleatoriamente por censo. A prevalência de IMP, a classificação de gravidade, bem como a concordância de informações e desempenho de diferentes aplicativos móveis foram analisados. Foram selecionados os aplicativos mHealth de acesso gratuito: Drugs®, EpocratesRx® e Micromedex® (considerado como aplicativo de referência). Foi realizada análise de sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos ou negativos (VPP ou VPN). Resultados: A maioria dos 33 pacientes hospitalizados com HIV/AIDS eram do sexo masculino, adultos jovens, com infecções oportunistas, apesar de um diagnóstico recente de HIV. 373 medicamentos foram prescritos, com 461 IMP identificados pelos aplicativos mHealth. A prevalência de IMP foi de 13,9% (12,4-15,6), 22,2% (20,1-24,5) e 24,8% (22,9-26,8) no Micromedex®, EpocratesRx® e Drugs®, respectivamente. Micromedex® classificou a maioria das IMP (71,2%) como maiores, enquanto Drugs® (67,6%) e EpocratesRx® (84,8%) classificaram a maioria delas como menores. Em comparação com Micromedex®, Drugs® ou EpocratesRx® mostraram nenhuma (K<0,00) ou pouca (K=0,11) concordância na identificação de IMP, respectivamente. As análises de desempenho mostraram que Drugs® apresentou maior sensibilidade (75,4%), porém, os resultados de especificidade, VPP, VPN e acurácia foram semelhantes nos dois aplicativos quando comparados à referência. Conclusão: Os aplicativos mHealth apresentaram divergências importantes nos resultados da identificação, classificação de gravidade e taxa de prevalência de IMP.
Referências
Aungst, T. D., Miranda, A. C., e Serag-Bolos, E. S. (2015). How mobile devices are changing pharmacy practice. American Journal of Health-System Pharmacy, 72(6), 494–500. https://doi.org/10.2146/ajhp140139
Barreneche, M. F. Á., Restrepo Castro, C. A., Hidrón Botero, A., Villa Franco, J. P., Trompa Romero, I. M., Restrepo Carvajal, L., Agudelo Restrepo, C. A. (2017). Hospitalization causes and outcomes in HIV patients in the late antiretroviral era in Colombia. AIDS Research and Therapy, 14(1), 60. https://doi.org/10.1186/s12981-017-0186-3
Brasil. (2007). Ministério da Saúde. Portaria no 55, de 23 de fevereiro de 2007.
Brasil. (2014). Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Portal Saúde Baseada em Evidências. Retrieved May 16, 2021, from http://bvsms.saude.gov.br/bvs/folder/portal_saude_baseada_evidencias_folder.pdf
Brasil. (2019). Ministério da Saúde. Departamento de informática do SUS. Sistema de Informações Hospitalares. Procedimentos Hospitalares do SUS.
Bryant, A. D., Fletcher, G. S., e Payne, T. H. (2014). Drug interaction alert override rates in the Meaningful Use era: no evidence of progress. Applied Clinical Informatics, 5(3), 802–813. https://doi.org/10.4338/ACI-2013-12-RA-0103
Cascao, P. C. (2017). Interações medicamentosas potenciais associadas à Terapia Antirretroviral. Universidade Federal de Goiás. Goiânia, Brazil.
Crum-Cianflone, N. F., Grandits, G., Echols, S., Ganesan, A., Landrum, M., Weintrob, A. Infectious Disease Clinical Research Program. (2010). Trends and causes of hospitalizations among HIV-infected persons during the late HAART era: what is the impact of CD4 counts and HAART use? Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes (1999), 54(3), 248–257. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20658748
Drugs. (2021). For Healthcare Professionals. Retrieved May 21, 2021, from https://www.drugs.com/professionals.html
Epocrates. (2021). Clinical Content Repository. Retrieved May 16, 2021, from https://www.epocrates.com/marketing/company/content/sources.html
Ford, N., Shubber, Z., Meintjes, G., Grinsztejn, B., Eholie, S., Mills, E. J., Doherty, M. (2015). Causes of hospital admission among people living with HIV worldwide: a systematic review and meta-analysis. The Lancet HIV, 2(10), e438–e444. https://doi.org/10.1016/S2352-3018(15)00137-X
Fung, K. W., Kapusnik-Uner, J., Cunningham, J., Higby-Baker, S., e Bodenreider, O. (2017). Comparison of three commercial knowledge bases for detection of drug-drug interactions in clinical decision support. Journal of the American Medical Informatics Association, 24(4), 806–812. https://doi.org/10.1093/jamia/ocx010
IBM. (2018). IBM Micromedex: Comprehensive evidence built upon robust editorial review methodologies. Retrieved May 21, 2021, from https://www.ibm.com/downloads/cas/vqy2jylv/
Kannan, B., Nagella, A. B., Sathia Prabhu, A., Sasidharan, G. M., Ramesh, A. S., e Madhugiri, V. (2016). Incidence of Potential Drug-Drug Interactions in a Limited and Stereotyped Prescription Setting - Comparison of Two Free Online Pharmacopoeias. Cureus. https://doi.org/10.7759/cureus.886
Keney, G., Achampong, E. K., e Attah Snr., N. O. (2018). The Effects of Mobile Phone Use in Clinical Practice in Cape Coast Teaching Hospital. Online Journal of Public Health Informatics, 10(2). https://doi.org/10.5210/ojphi.v10i2.9333
Kim, J. H., Psevdos, G., Gonzalez, E., Singh, S., Kilayko, M. C., e Sharp, V. (2013). All-cause mortality in hospitalized HIV-infected patients at an acute tertiary care hospital with a comprehensive outpatient HIV care program in New York City in the era of highly active antiretroviral therapy (HAART). Infection, 41(2), 545–551. https://doi.org/10.1007/s15010-012-0386-7
Kongsholm, G. G., Nielsen, A. K. T., e Damkier, P. (2015). Drug interaction databases in medical literature: transparency of ownership, funding, classification algorithms, level of documentation, and staff qualifications. A systematic review. European Journal of Clinical Pharmacology, 71(11), 1397–1402. https://doi.org/10.1007/s00228-015-1943-7
Libby, A. M., Fish, D. N., Hosokawa, P. W., Linnebur, S. A., Metz, K. R., Nair, K. V., Hirsch, J. D. (2013). Patient-Level Medication Regimen Complexity Across Populations With Chronic Disease. Clinical Therapeutics, 35(4), 385-398.e1. https://doi.org/10.1016/j.clinthera.2013.02.019
Marzolini, C., Back, D., Weber, R., Furrer, H., Cavassini, M., Calmy, A., Swiss HIV Cohort Study Members. (2011). Ageing with HIV: medication use and risk for potential drug-drug interactions. The Journal of Antimicrobial Chemotherapy, 66(9), 2107–2111. https://doi.org/10.1093/jac/dkr248
Moura, C. S., Acurcio, F. A., e Belo, N. O. (2009). Drug-drug interactions associated with length of stay and cost of hospitalization. Journal of Pharmacy e Pharmaceutical Sciences : A Publication of the Canadian Society for Pharmaceutical Sciences, Societe Canadienne Des Sciences Pharmaceutiques, 12(3), 266–272. https://doi.org/20067703
Muhič, N., Mrhar, A., e Brvar, M. (2017). Comparative analysis of three drug–drug interaction screening systems against probable clinically relevant drug–drug interactions: a prospective cohort study. European Journal of Clinical Pharmacology, 73(7), 875–882. https://doi.org/10.1007/s00228-017-2232-4
Nóbrega, H. V. (2014). Prescrições hospitalares de pacientes com HIV/AIDS: oportunidades de intervenção do farmacêutico. (Universidade de Brasília. Distrito Federal). Retrieved from http://repositorio.unb.br/handle/10482/17729
Nunes, A. A., Caliani, L. S., Nunes, M. S., Silva, A. S. da, e Mello, L. M. de. (2015). Análise do perfil de pacientes com HIV/Aids hospitalizados após introdução da terapia antirretroviral (HAART). Ciência e Saúde Coletiva, 20(10), 3191–3198. https://doi.org/10.1590/1413-812320152010.03062015
Payne, T. H., Hines, L. E., Chan, R. C., Hartman, S., Kapusnik-Uner, J., Russ, A. L., Malone, D. C. (2015). Recommendations to improve the usability of drug-drug interaction clinical decision support alerts. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 22(6), 1243–1250. https://doi.org/10.1093/jamia/ocv011
Ramos, GV, Japiassú, A., Bozza, F., e Guaraldo, L. (2018). Preventable adverse drug events in critically ill HIV patients: Is the detection of potential drug-drug interactions a useful tool? Clinics, 73, 1–4. https://doi.org/10.6061/clinics/2018/e148
Ramos, G. V., Guaraldo, L., Japiassú, A. M., e Bozza, F. A. (2015). Comparison of two databases to detect potential drug-drug interactions between prescriptions of HIV/AIDS patients in critical care. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 40(1), 63–67. https://doi.org/10.1111/jcpt.12222
Roblek, T., Vaupotic, T., Mrhar, A., e Lainscak, M. (2015). Drug-drug interaction software in clinical practice: a systematic review. European Journal of Clinical Pharmacology, 71(2), 131–142. https://doi.org/10.1007/s00228-014-1786-7
Santos, W. M. dos, Secoli, S. R., e Padoin, S. M. de M. (2016). Potential drug interactions in patients given antiretroviral therapy. Revista Latino-Americana de Enfermagem, 24. https://doi.org/10.1590/1518-8345.1193.2832
Scheife, R. T., Hines, L. E., Boyce, R. D., Chung, S. P., Momper, J. D., Sommer, C. D., Malone, D. C. (2015). Consensus Recommendations for Systematic Evaluation of Drug–Drug Interaction Evidence for Clinical Decision Support. Drug Safety, 38(2), 197–206. https://doi.org/10.1007/s40264-014-0262-8
Smith, J. M., e Flexner, C. (2017). The challenge of polypharmacy in an aging population and implications for future antiretroviral therapy development. AIDS, 31, S173–S184. https://doi.org/10.1097/QAD.0000000000001401
Tilson, H., Hines, L. E., McEvoy, G., Weinstein, D. M., Hansten, P. D., Matuszewski, K., Malone, D. C. (2016). Recommendations for selecting drug–drug interactions for clinical decision support. American Journal of Health-System Pharmacy, 73(8), 576–585. https://doi.org/10.2146/ajhp150565
Vonbach, P., Dubied, A., Krähenbühl, S., e Beer, J. H. (2008). Evaluation of frequently used drug interaction screening programs. Pharmacy World e Science, 30(4), 367–374. https://doi.org/10.1007/s11096-008-9191-x
Weber, R., Ruppik, M., Rickenbach, M., Spoerri, A., Furrer, H., Battegay, M., Ledergerber, B. (2013). Decreasing mortality and changing patterns of causes of death in the Swiss HIV Cohort Study. HIV Medicine, 14(4), 195–207. https://doi.org/10.1111/j.1468-1293.2012.01051.x
WHO. (2011). World Health Organization: new horizons for health through mobile technologies.
WHO. (2017). World Health Organization. Medication. Without Harm - Global Patient Safety Challenge on Medication Safety.
WHO. (2018). World Health Organization. Medication. Collaborating Centre for Drug Statistics Methodology, ATC classification index with DDDs. Retrieved August 13, 2018, from https://www.whocc.no/atc_ddd_index
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