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1.
Rev. ecuat. neurol ; 27(3): 31-35, sep.-dic. 2018. tab, graf
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1004042

ABSTRACT

RESUMEN Introducción: Según el reporte 2017 de la Organización Mundial de la Salud (OMS) existen 50 millones de personas en el mundo con demencia, de las cuales el 60% - 70% son por Alzheimer. La OMS reconoce la demencia como prioridad de salud pública. Objetivos: Realizar un análisis descriptivo de los pacientes con Alzheimer en Guayaquil, enfocado en los factores que afectan la hospitalización y mortalidad en los mismos. Métodos: Estudio de tipo transversal. Se realizó un análisis de regresión logística univariable y multivariable para indicar predictores de hospitalización por neumonía y mortalidad. Resultados: El (42.57%) de la muestra son hombres, y el promedio de edad fue de 80.02 años. En un análisis de regresión logística multivariable la comorbilidad más asociada a aumentar el riesgo de neumonía fue Diabetes Mellitus más Hipertensión Arterial [OR 5.62, IC 95% (1.17 - 26.96) P 0.031], estadísticamente significativo. Los neurolépticos [OR 3.03, IC 95% (1.23 - 7.44) P 0.016] aumentan el riesgo de neumonía con un resultado estadísticamente significativo. Conclusión: Más estudios deben de realizarse en Ecuador para identificar las causas de hospitalizaciones más frecuentes en pacientes con Alzheimer y sus factores predisponentes, y así poder desarrollar intervenciones enfocadas a los pacientes en riesgo.


ABSTRACT Introduction: According to World Health Organization (WHO) 2017 report there are 50 millions of people with dementia worldwide and 60% to 70% of cases belong to Alzheimer's Disease. The WHO admit that dementia is a public health priority. Aims: Descriptive analysis of patients Alzheimer's Disease in Guayaquil, Ecuador, focused hospitalization and mortality predictors. Methods: Cross-sectional study. Multivariate and univariate logistic regression analysis to indicate predictors of hospitalization by pneumonia and mortality. Results: 42.57% of the sample was men and the average age was 80.02 years. In a multivariate logistic regression analysis, the most associated comorbidity to increase the risk of pneumonia were Diabetes Mellitus combined with Arterial Hypertension (OR 5.62, 95% CI (1.17 - 26.96) p 0.031), statistically significant. Antipsychotic medication increase the pneumonia risk with a statistically significant meaning (OR 3.03, 95% CI (1.23 - 7.44) p 0.016). Conclusion: Future studies should focus on report the effect of medications and comorbidities on admissions in patients with Alzheimer. Guidelines to focus prevent common causes of hospitalization in these patients should be adapted.

2.
Medicina (B.Aires) ; 78(1): 11-17, feb. 2018. tab
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-894540

ABSTRACT

La combinación de prescripción inapropiada de medicamentos (PIM) y prescripción apropiada omitida (PPO) en ancianos requiere intervenciones múltiples para reducir su magnitud y los subsecuentes eventos adversos. Este estudio tiene como objetivo evaluar la PIM, la PPO, y los eventos adversos a medicamentos (EAM) antes y después de la intervención de un farmacéutico clínico sobre la prescripción del médico. En un estudio de tipo pre-post, se analizó la prescripción de un total de 16 542 fármacos realizada a 1262 pacientes aplicando los criterios STOPP-START (screening tool of older people's prescriptions/screening tool to alert to right treatment). La intervención consistió en la difusión de los criterios STOPP-START en todas las áreas del hospital mediante clases y publicaciones y las sugerencias diarias del farmacéutico clínico al médico responsable sobre la prescripción a cada paciente. Antes de la intervención, la PIM fue 48.9% al ingreso y 46.1% al egreso y luego de la intervención 47.4% al ingreso y 16.7% al egreso. La PPO antes de la intervención fue 10% al ingreso y 7.6% al egreso; después de la intervención fue 12.2% al ingreso y 7.8% al egreso. El porcentaje de pacientes con EAM fue 50.9% antes de la intervención y 34.4% después. Las readmisiones a emergencias fueron 12.2% y 4.7% antes y después de la intervención. La PIM, los EAM, el error de conciliación, la interacción medicamentosa clínicamente grave y el delirio fueron reducidos significativamente. Se concluye que, coincidiendo con buena parte de la literatura internacional, la intervención obtuvo resultados positivos.


Together, potentially inappropriate prescribing of medications (PIP) and appropriate prescribing omission (APO) constitute a problem that requires multiple interventions to reduce its size and the occurrence of adverse drug events (ADE). This study aims to assess PIP, APO, ADE before and after the intervention of a clinical pharmacist over medical prescriptions for elderly hospitalized patients. In a before-after study, a total of 16 542 prescriptions for 1262 patients were analyzed applying the criteria defined in both STOPP- START (screening tool of older people's prescriptions and screening tool to alert to right treatment). The intervention consisted in lectures and publications on STOPP-START criteria made available to all the areas of the hospital and suggestions made by the clinical pharmacist to the physician on each individual prescription. Before intervention, PIM was 48.9% on admission and 46.1% at discharge, while after the intervention it was 47.4% on admission and 16.7% at discharge. APO was 10% on admission and 7.6% at discharge, while after intervention it was 12.2% on admission and 7.9% at discharge. ADE were 50.9% before and 34.4% after intervention. The frequency of return to emergency was 12.2% and 4.7% before and after intervention. PIM, EAM, conciliation error, clinically serious drug interaction, and delirium were reduced to statistically significant levels. In line with various international studies, the intervention showed to attain positive results.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Aged , Pharmacy Service, Hospital/standards , Inappropriate Prescribing/prevention & control , Health Services for the Aged/standards , Inappropriate Prescribing/statistics & numerical data , Hospitalization
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