Economía y salud
BOLETÍN INFORMATIVO - Año 2019. Mayo. nº 92
www.aes.es
En este número Temas
Portada

Opinión
Temas
Tesis
Presentación de AESEC y grupos de interés
Con acuse de recibo
XXXIX Jornadas AES
Noticias
Buzón de sugerencias

El impacto de la no iniciación del tratamiento farmacológico en el uso de servicios de salud y en pérdidas de productividad



Maria Rubio Valera
Institut de Recerca Sant Joan de Déu, Barcelona y Consorcio de Investigación Biomédica En Red en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP)
Email: mrubio@pssjd.org

 

Ignacio Aznar Lou
Institut de Recerca Sant Joan de Déu, Barcelona y Consorcio de Investigación Biomédica En Red en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP)
Email: i.aznar@pssjd.org

 

Esta contribución resume el artículo “Impact of initial medication non-adherence on use of healthcare services and sick leave” por Ignacio Aznar-Lou, Ana Fernández, Montserrat Gil-Girbau, Ramón Sabés-Figuera, Marta Fajó-Pascual, María Teresa Peñarrubia-María, Antonio Serrano-Blanco, Patricia Moreno-Peral, Albert Sánchez-Niubó, Marian March-Pujol y Maria Rubio-Valera, publicado (online) el 1 de agosto de 2017 en el British Journal of General Practice, y que fue seleccionado como mejor artículo publicado en Economía de la Salud (2017).

 

INTRODUCCIÓN

La falta de adherencia a la medicación se relaciona con un empeoramiento del cuadro clínico. Además, estudios previos muestran que los comportamientos relacionados con la falta de adherencia (Chang et al., 2015; Ismaila et al., 2014; Marks et al. 2010; Modi et al., 2015), como la discontinuación y la sub-dosificación, incrementan el uso de servicios y los costes sanitarios (Dragomir et al., 2010; Katon et al., 2005; Roebuck et al., 2011).

Sin embargo, existe muy poca evidencia científica sobre las consecuencias de la no iniciación. Este comportamiento, denominado en inglés initial medication non-adherence o primary non-adherence, se caracteriza por no retirar el primer envase de un tratamiento que ha sido prescrito a un paciente (Pottegård et al., 2014; Raebel et al., 2013). Hasta la fecha, los pocos estudios que han analizado este comportamiento muestran, en el ámbito de la atención primaria, unas tasas de prevalencia de entre el 7 y el 28%. La variación en las tasas depende del tipo de medicación, de la población estudiada y del sistema sanitario en el que se enmarca el estudio (Aznar-Lou et al., 2017; Pottegård et al., 2014; Raebel et al., 2012).

Pese a la elevada prevalencia, en el momento de publicación del artículo que se resume, no existía ningún estudio que hubiera explorado las consecuencias económicas de la no iniciación. El boom del real world data facilita la realización de este tipo de estudios en poblaciones ampliamente representativas dentro de un sistema sanitario.

 

OBJETIVO

El objetivo del artículo que aquí se resume fue estimar el impacto de la no iniciación en el uso de servicios sanitarios, días de baja laboral y costes para el sistema.

 

METODOLOGÍA

Fuente

El Sistema de Información para el Desarrollo de la Investigación en Atención Primaria (SIDIAP) fue la fuente a partir de la cual se obtuvo la información necesaria para llevar a cabo el estudio (Bolíbar et al., 2012; García-Gil et al., 2011). SIDIAP recoge la información de los usuarios de Atención Primaria de los centros administrados por el Instituto Catalán de la Salud (ICS), lo que supone el 80% de los usuarios de la atención primaria pública de Cataluña (5,8 millones de usuarios). SIDIAP recoge información sociodemográfica, clínica (patologías y medicación) y de uso de servicios sanitarios y días de baja. Además, se recoge la fecha en la que se producen todos estos eventos. Respecto a la medicación, se recoge el día de la prescripción y el mes de la dispensación.

¿Qué población se estudió?

Este estudio incluyó a todos los pacientes mayores de 15 años que recibieron una nueva prescripción durante el 2012. Se incluyeron aquellas prescripciones de los grupos farmacológicos más prescritos o costosos en 2014.

¿Cómo se determina si una prescripción es nueva? Y, ¿cómo se determina si no se ha iniciado?

La International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Reserearch (ISPOR) define dos periodos para responder a cada una de las preguntas anteriores (Hutchins et al., 2015):

  • Periodo previo: Periodo mínimo que ha de transcurrir libre de prescripción de un fármaco de un determinado grupo farmacológico para considerar una prescripción de ese mismo grupo cómo nueva. En este estudio, este periodo se concretó en tres meses.
  • Periodo de seguimiento: Periodo máximo que ha de trascurrir desde la fecha de prescripción para determinar si la prescripción ha sido retirada. En este estudio, este periodo se concretó en el mes siguiente al mes de prescripción.

Dados estos periodos y puesto a que se estudiaron todas las nuevas prescripciones realizadas en 2012, un mismo paciente puede recibir más de una nueva prescripción. En función del comportamiento que los pacientes tuvieron con estas nuevas prescripciones se les clasificó del siguiente modo:

  • Iniciadores: Inician todas las nuevas prescripciones.
  • No iniciadores: No inician ninguna de las nuevas prescripciones.
  • Iniciadores parciales: Inician alguna de las nuevas prescripciones.

Resultados analizados

Durante este estudio se evaluaron los usos de servicios sanitarios, pérdidas en productividad y costes incurridos por los pacientes durante dos años desde que recibieron la primera nueva prescripción (2012-2014). Del mismo modo se ajustaron estos mismos resultados incurridos por los pacientes durante el año previo a la nueva prescripción (2011-2012).

Usos de servicios sanitarios: Los servicios sanitarios analizados fueron visitas a medicina de familia o enfermería tanto en el centro de atención primaria cómo domiciliarias, derivaciones a otros médicos especialistas, pruebas de laboratorio, pruebas diagnósticas y medicación dispensada.

Pérdidas en productividad: Se recogen los días de baja laboral.

Costes: Las visitas a medicina y a enfermería se tradujeron a costes mediante costes unitarios a partir de los precios publicados en el Diario Oficial de la Generalitat de Cataluña. Los costes de las pruebas (laboratorio y diagnósticas) y de la medicación dispensada fueron facilitados por SIDIAP (calculados previamente mediante costes unitarios). Para el cálculo de las pérdidas de productividad se utilizaron dos aproximaciones: la asignación del salario mínimo y medio en Cataluña en 2014 para los días de baja laboral.

Este artículo presenta los resultados para el global de la medicación. Análisis detallados por grupos farmacológicos pueden encontrarse en el artículo original.

Análisis estadísticos

Las diferencias en usos de servicios, días de baja laboral y costes entre grupos se calcularon mediante regresiones lineales multinivel (3 niveles: paciente, médico y centro de Atención Primaria). En estos modelos se incluyeron como variables de ajuste características sociodemográficas y clínicas tanto de los pacientes como de los prescriptores. El modelo también se ajustó por los usos de servicios, días de baja laboral o costes realizados en el año previo a la nueva prescripción.

 

RESULTADOS

Volumen y comportamiento de los pacientes

Este estudio incluyó 1.678.941 pacientes pertenecientes a 291 centros de atención primaria que recibieron una nueva prescripción en 2012. El 74% de estos pacientes fueron iniciadores, mientras que el porcentaje de pacientes no iniciadores y parcialmente iniciadores fue similar, situándose en torno al 13%.

Uso de servicios y días de baja medios (Tabla 1)

Los servicios sanitarios más utilizados fueron las visitas al médico de atención primaria en el centro (11 de media) y la medicación prescrita por un médico del sistema público (10 de media), mientras que los servicios menos utilizados fueron las visitas domiciliarias y las pruebas de medicina nuclear. Los días de baja laboral medios se situaron cerca de los 14 y mostraron una desviación estándar mucho más elevada que en el uso de servicios.

 

Tabla 1. Uso de servicios y días de baja medios durante los 2 años siguientes a una nueva prescripción

Uso of servicios/Días de baja

Media

DE

Visita MAP en CAP

10,60

9,13

Visita MAP domiciliaria

0,26

1,56

Visita enfermería en CAP

5,86

10,34

Visita enfermería domiciliaria

0,46

4,22

Derivación a especialista

1,44

1,88

Pruebas de laboratorio

1,54

1,59

Pruebas de medicina nuclear

0,01

0,11

Pruebas de diagnóstico de imagen

1,02

1,54

Medicamentos dispensados

10,26

9,00

Días de baja laboral

13,78

53,64

Notas: MAP, Medicina de Atención Primaria; CAP, Centro de Atención Primaria; DE, desviación estándar.

 

Diferencia en uso de servicios y días de baja (Tabla 2)

Los pacientes parcialmente iniciadores hicieron un mayor uso de visitas a medicina de atención primaria y derivaciones a otros especialistas. Los pacientes no iniciadores hicieron un mayor uso de visitas domiciliarias tanto de medicina como de enfermería, mientras que los pacientes iniciadores mostraron un mayor uso de fármacos y de pruebas de laboratorio.

Los pacientes iniciadores pasaron menos días de baja que los pacientes parcialmente iniciadores y que los no iniciadores.

 

Tabla 2. Diferencia media (e intervalo de confianza) en el uso de servicios y días de baja laboral respecto a los pacientes iniciadores basado en un modelo de regresión multinivel ajustado

 

Parcialmente iniciadores

No iniciadores

Visita MAP en CAP

0,06 (0,02;0,10)

-0,16 (-0,19;-0,13)

Visita MAP domiciliaria

0,01 (-0,01;0,01)

0,03 (0,02;0,03)

Visita enfermería en CAP

-0,21 (-0,25;-0,17)

-0,22 (-0,25;-0,19)

Visita enfermería domiciliaria

0,01 (-0,01;0,02)

0,05 (0,03;0,06)

Derivación a especialista

0,05 (0,04;0,06)

-0,01 (-0,01;0,01)

Pruebas de laboratorio

-0,03 (-0,04;-0,02)

-0,09 (-0,09;-0,08)

Pruebas de medicina nuclear

0,001 (-0,001;0,001)

-0,001 (-0,001;0,001)

Pruebas de diagnóstico de imagen

0,06 (0,05;0,07)

0,01 (0,01;0,02)

Medicamentos dispensados

-1,77 (-1,80;-1,75)

-2,17 (-2,20;-2,15)

Días de baja laboral

3,78 (3,44;4,12)

2,49 (2,26;2,73)

Notas: Cifras en negrita indican diferencias estadísticamente significativas (95%); MAP, Medicina de Atención Primaria; CAP, Centro de Atención Primaria.

Si traducimos estas diferencias en costes monetarios (Figura 1), observamos cómo los pacientes iniciadores generan un mayor coste médico (visitas) y farmacéutico que los pacientes parcialmente iniciadores y no iniciadores. Además, los pacientes iniciadores generaron una menor carga económica en términos de pérdidas de productividad (valorada según los días de baja). Al considerar todos los costes se observó que los pacientes parcialmente iniciadores eran los que más costes generaban al sistema. Si nos centramos en la diferencia entre pacientes iniciadores y no iniciadores se dan dos escenarios en función del coste unitario del día de baja: cuando se asume el salario mínimo como el coste del día de baja no se observan diferencias en los costes generados entre pacientes iniciadores y no iniciadores, sin embargo, cuando se asume el salario medio para los días de baja los pacientes no iniciadores que generan un mayor coste.

 

Figura 1. Costes medios por paciente basados en el modelo de regresión multinivel ajustado

Fuente: Aznar-Lou et al. (2017).

Notas: Figura obtenida del artículo original, dónde se analiza la diferencia de costes para el total de la medicación y para distintos grupos farmacológicos. Este resumen hace referencia a las primeras columnas de cada uno de los gráficos (leyenda “All medication”).

 

DISCUSIÓN

Que sepamos, este es el primer estudio que evalúa las consecuencias económicas de la no iniciación. Hasta el momento de la publicación del artículo que aquí se resume, otros estudios habían mostrado que la falta de adherencia post-iniciación se asociaba con un menor uso de consultas sanitarias que puede ser debido al abandono, no sólo del tratamiento sino de las visitas de seguimiento del mismo (Dragomir et al., 2010; Roebuck et al., 2011). Otros estudios también muestran que la falta de adherencia se asocia con un menor gasto farmacéutico que no se compensa por el ahorro de otros servicios médicos, del mismo modo la falta de adherencia incrementa el absentismo laboral (Brown et al., 2016; Sokol et al., 2005).

Este estudio muestra que los pacientes no iniciadores hacen un menor uso de visitas en los centros, de pruebas y de fármacos. Por el contrario, estos pacientes hacen un mayor uso de visitas domiciliarias, más costosas, y días de baja. Esto parece indicar un peor estado de salud, puesto que las visitas domiciliarias son, en muchos casos, visitas de emergencia. Además, estos datos podrían indicar que los pacientes no iniciadores son menos adherentes no sólo a la medicación sino al sistema en general.

La no iniciación puede estar incrementando los costes del sistema, además de tener un impacto negativo en la salud de los pacientes, por lo que sería positivo desarrollar estrategias que incrementen la iniciación en los pacientes que reciben una nueva prescripción. Sería recomendable que estas estrategias también incrementaran la confianza de los pacientes en el sistema sanitario.


Deja tu opinión:

Nombre:
E-mail: (No visible)
Titular:
Opinión:
¿Cuál es el número de en medio?
3 7 (9) 1 6


AES-Secretaría
C/ Bonaire, 7 08301
Mataró (BARCELONA)

Tel. 93 755 23 82
secretaria@aes.es
 

Editores del boletín: Cristina Hernández-Quevedo (c.hernandez-quevedo@lse.ac.uk) y Jorge Mestre Ferrándiz (jormesfer13@gmail.com).

Editora de redacción: Cristina Hernández-Quevedo (c.hernandez-quevedo@lse.ac.uk).


El Comité de Redacción del Boletín / Blog de Economía y Salud está compuesto por: Ruth Puig Peiró (en representación de la Junta directiva de AES), Helena Hernández y Myriam Soto Ruiz de Gordoa (en representación de AESEC), Javier Mar y Miguel Ángel Negrín (en representación de EEconAES), Patricia Cubí-Mollá y Borja García-Lorenzo (en representación de EvaluAES), Carmen Pérez Romero y Elisa Gómez Inhiesto (en representación de GestionAES), Ariadna García Prado (Universidad de Pamplona) y Luz María Peña Longobardo (Universidad Castilla-La Mancha).


Han colaborado en este número: Ignacio Aznar Lou, Vicent Caballer Tarazona, David Cantarero-Prieto, Ana María Costa-Ramón, Patricia Cubí-Mollá, Luís Filipe, Anna García-Altés, Elena García García, Jorge García Hombrados, Borja García-Lorenzo, Elisa Gómez Inhiesto, Helena M. Hernández-Pizarro, Sara Jaurrieta Guarner, Paul Krugman, Guillem Lopez i Casasnovas, Javier Mar, Jesús Martín Fernández, Miguel Ángel Negrín, Carmen Pérez Romero, Raúl del Pozo Rubio, Ruth Puig Peiró, Oliver Rivero-Arias, Ana Rodríguez-González, Maria Rubio Valera, Myriam Soto Ruíz de Gordoa.