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Vol. 32. Núm. 6.
Páginas 588-589 (noviembre - diciembre 2018)
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Incidencia de diabetes en pacientes tratados con antipsicóticos en atención primaria
Incidence of diabetes in patients treated with antipsychotics in primary care
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Vega García-Fernándeza,
Autor para correspondencia
vega.garcia@salud.madrid.org

Autor para correspondencia.
, Sofía Garrido-Elustondob, Juan A. López-Rodríguezb, Isabel del Cura-Gonzálezc, Antonio Sarría-Santamerad
a Sistemas de Información Farmacéutica, Consejería de Sanidad, Comunidad de Madrid, Madrid, España
b Unidad de Apoyo a la Investigación en Atención Primaria, Madrid, España; Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISECC), Madrid, España
c Unidad de Apoyo a la Investigación en Atención Primaria, Madrid, España; Facultad de Medicina, Universidad Rey Juan Carlos, Alcorcón, Madrid, España; Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISECC), Madrid, España
d Escuela Nacional de Sanidad IMIENS-UNED; Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España; Facultad de Medicina, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares, España; Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISECC), Madrid, España
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Tabla 1. Riesgo de incidencia de diabetes en pacientes con y sin tratamiento antipsicótico
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Sr. Director:

Los pacientes en tratamiento con fármacos antipsicóticos muestran una mayor tasa de complicaciones metabólicas, específicamente un aumento de la incidencia de diabetes. Los antipsicóticos no solo se usan en tratamientos de esquizofrenia para prevenir tanto las exacerbaciones como las recaídas, sino también en diversas situaciones clínicas. De hecho, los antipsicóticos se encuentran entre los fármacos con mayor gasto global en atención primaria. El objetivo de nuestro estudio fue comparar la incidencia de diabetes en adultos mayores de 24 años que recibieron tratamiento antipsicótico mediante metodología Propensity Score Matching (PSM) con la incidencia obtenida mediante métodos tradicionales estadísticos. La metodología PSM permite controlar las diferencias entre los grupos tratado y no tratado1.

Realizamos un estudio de cohortes retrospectivas con 232.532 pacientes mayores de 24 años analizando datos de la información contenida en las historias clínicas electrónicas de atención primaria de un área sanitaria. La población de estudio la constituyen sujetos mayores de 24 años con tarjeta sanitaria individual e historia clínica abierta. De ellos, 3872 recibieron tratamiento con fármacos antipsicóticos. La variable dependiente fue el registro de diagnóstico de diabetes en los años 2007 a 2010. Como variable de exposición se consideró el registro de la prescripción de antipsicóticos. Se calcularon las tasas de incidencia de diabetes para los diversos años de seguimiento y para el conjunto del periodo analizado. Para determinar el riesgo de incidencia de diabetes se realizó un análisis mediante PSM, en el que se incluyeron variables clínicas y sociodemográficas que se seleccionaron mediante regresión logística. Al tratarse de un estudio de incidencias se excluyeron los pacientes con diagnóstico previo de diabetes al comienzo del tratamiento con antipsicóticos. Mediante regresión logística multivariable, la incidencia de diabetes en el periodo 2007-2010 es superior y estadísticamente significativa en el grupo de pacientes en tratamiento con antipsicóticos (riesgo relativo: 1,45; intervalo de confianza del 95%: 1,22-1,73; p <0,05). Después del PSM, se analizaron los datos de 2953 parejas de pacientes con y sin antipsicóticos. La incidencia de diabetes fue del 1,4%, 0,8%, 1,0% y 0,8% en los pacientes en tratamiento con antipsicóticos, y del 1,1%, 2,1%, 3,0% y 3,7% en los pacientes sin antipsicóticos, en los años 2007, 2008, 2009 y 2010, respectivamente (tabla 1).

Tabla 1.

Riesgo de incidencia de diabetes en pacientes con y sin tratamiento antipsicótico

  Regresión logística multivariablePropensity Score Matching (N = 2953)
        Pacientes con antipsicóticos  Pacientes sin antipsicóticos 
  Incidencia  ORa  IC95%  Incidencia  Incidencia 
2007  1,4%  1,89  1,43 -2,47  1,4%  1,1% 
2008  0,6%  0,89  0,59 -1,34  0,8%  2,1% 
2009  1,1%  1,60  1,15-2,22  1,0%  3,0% 
2010  0,9%  1,34  0,94 -1,91  0,8%  3,7% 
2007-2010  4,1%  1,45  1,22 -1,73     

IC95%: intervalo de confianza del 95%; ORa: odds ratio ajustada.

Este estudio pone de manifiesto que los pacientes en tratamiento con fármacos antipsicóticos presentan un riesgo significativo de mayor incidencia de diabetes, y que este riesgo es independiente de otras posibles variables con efecto diabetogénico. La metodología PSM permite la transformación del conjunto de variables confusoras en única función2, para así estimar la probabilidad que tienen los pacientes de ser asignados a los grupos tratado y no tratado3. Se utiliza para limitar algunos de los sesgos que pueden producirse en los estudios observacionales4. La principal limitación de la técnica PSM es que puede persistir una confusión residual debido a la presencia de variables no observadas, lo que se conoce como «sesgo oculto»5. En nuestro estudio, tenemos que considerar además las limitaciones relacionadas con el tratamiento antipsicótico, ya que desconocemos el fármaco utilizado, así como la duración del tratamiento.

Contribuciones de autoría

Autora principal: Vega García-Fernández.

Coautores: Sofía Garrido-Elustondo, Juan A. López-Rodríguez, Isabel del Cura-González y Antonio Sarría-Santamera.

Financiación

Ninguna.

Conflicto de intereses

Ninguno.

Bibliografía
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An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies.
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D. Ojeda, R. Gómez, A. Burgos.
¿Qué son las puntuaciones de propensión?.
Rev Médica Chile., 144 (2016),
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E.H. Blackstone.
Comparing apples and oranges.
J Thorac Cardiovasc Surg., 123 (2002), pp. 8-15
[4]
V. Abraira.
El control de la confusión en estudios observacionales: el índice de propensión.
SEMERGEN - Med Fam., 29 (2003), pp. 529-531
[5]
C. Andrade.
Propensity score matching in nonrandomized studies: a concept simply explained using antidepressant treatment during pregnancy as an example.
J Clin Psychiatry., 78 (2017), pp. 162-165
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