Incidencia de ingresos hospitalarios al servicio de medicina interna atribuidos a una sospecha de Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM) : Unidad de Famacovigilancia, Hospital San Juan de Dios

Tesis (Químico Farmacéutico)Según estudios internacionales las reacciones adversas a medicamentos (RAM) pueden ser responsables del 3-6% de las admisiones hospitalarias, de muerte o riesgo de vida y producir incapacidad permanente o transitoria en las personas que las sufren. El objetivo de este estudio fue determinar la incidencia de hospitalizaciones al servicio de medicina interna del Hospital San Juan de Dios atribuibles a una sospecha de RAM. De manera específica se caracterizó la población que participó en el estudio, se determinaron los medicamentos involucrados e identificaron el grado de causalidad de las RAM con dos algoritmos (Karch Lasagna y Naranjo), además se analizó la relación entre los algoritmos utilizados. Se realizó un estudio farmacoepidemiológico, descriptivo y observacional de Agosto­Diciembre del 2010. Se diseño, un cuestionario validado para obtener los datos necesarios para llevar a cabo el estudio, los cuestionarios fueron analizados y estudiados y ante una sospecha de RAM se determinó su causalidad aplicando dos algoritmos. Se clasificaron según su gravedad, mediante los criterios de la OMS Ingresaron 102 pacientes al estudio y de ellos 17(16.67%) presentaron como motivo de hospitalización al menos una sospecha RAM, estas no están asociadas al sexo y ocurren principalmente en los adultos, en personas con menos recursos y educación. Los medicamentos más frecuentemente involucrados en las sospechas de RAM fueron los Antiinflamatorios no esteroidales, donde destaca el Acido acetilsalicílico y el diclofenaco, seguido por los hipoglicemiantes, donde se encuentra la Glibenclamida y la Metformina, entre otros. Según el algoritmo de Karch Lasagna 2 RAM se definieron como probable y 19 como posibles y según Naranjo 6 se definieron como probables y 15 como posibles. Las 21 sospechas de RAM se clasificaron como graves. Se define mediante análisis estadístico que no existe diferencia frente a los resultados entregados por ambos algoritmos. Los resultados ponen en evidencia que las RAM son un problema importante y urgente que deben ser estudiadas en los servicios clínicos