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La herramienta de adherencia a la medicación predice los ingresos y reingresos hospitalarios de pacientes con diabetes tipo 2

por Redacción BL
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La herramienta SPUR, desarrollada por la Universidad de Kingston y la empresa de tecnología sanitaria Observia, puede ayudar a los pacientes que viven con diabetes tipo 2 a tomar sus medicamentos correctamente. Crédito: Universidad de Kingston, Londres

Una herramienta de diagnóstico conductual pionera desarrollada por la Universidad de Kingston y la compañía de tecnología de atención médica Observia para ayudar a los pacientes a tomar sus medicamentos según lo prescrito es el primer modelo holístico en el mundo para predecir con precisión las admisiones y readmisiones hospitalarias en personas que viven con diabetes tipo 2, según un nuevo estudiar.

La herramienta SPUR se desarrolló para ayudar a comprender mejor las razones de la falta de adherencia a la medicación, definida como el grado en que los pacientes no toman su medicación según lo prescrito. La no adherencia fue identificada como un problema global por la Organización Mundial de la Salud en 2003 y que cuesta casi $ 300 mil millones por año en los Estados Unidos y € 1,25 mil millones en partes de Europa, según un informe del Centro Internacional de Longevidad del Reino Unido.

Esto destaca que, además del impacto en la salud de los pacientes, que pueden no experimentar todos los beneficios previstos de su tratamiento, la falta de adherencia tiene implicaciones económicas significativas para los sistemas de atención médica en todo el mundo. Estos costos provienen de mayores tasas de admisión hospitalaria, readmisiones y mayor duración de la estadía.

Se ha descubierto que el modelo SPUR, que se creó en 2017, es el primer modelo holístico del mundo que predice con precisión los ingresos hospitalarios y los reingresos tempranos mediante un nuevo estudio observacional que se ha publicado en el Preferencia del paciente y adherencia Diario.

Probando a 200 pacientes que viven con diabetes tipo 2 reclutados por el Hospital de Kingston, líder del estudio Ph.D. de la Universidad de Kingston. El candidato Josh Wells, el investigador principal y jefe del Departamento de Farmacia de Kingston, el profesor Reem Kayyali, y el estadístico de atención médica, el Dr. Chao Wang, descubrieron que SPUR podía predecir el riesgo de incumplimiento de los pacientes y también proporcionar información contextual sobre el comportamiento de los pacientes para explicar las razones de ese riesgo.

Los examinados eran de diferentes edades, etnias y géneros, tomaron una cantidad diferente de medicamentos y tenían una variedad de ingresos y condiciones médicas, incluidos los diagnósticos de COVID-19. Los pacientes que registraron puntajes SPUR más altos (mayor adherencia) vieron un número significativamente menor de ingresos al hospital y tenían muchas menos probabilidades de experimentar un reingreso temprano, definido como ingresos que ocurrieron dentro de los 30 días posteriores a un alta anterior.

Si bien un número limitado de modelos de adherencia a la medicación se ha relacionado con la admisión hospitalaria, SPUR es el primer modelo de comportamiento holístico del mundo que puede predecir la admisión y la readmisión temprana en pacientes hospitalizados, algo de lo que el Sr. Wells estaba emocionado de ser parte.

«Esto no solo brindará un beneficio al paciente en términos de su atención y experiencia con los medicamentos, sino también un beneficio económico para la salud asociado con la reducción de daños para NHS Trusts y otros servicios de atención que puedan adoptar el modelo SPUR dentro de la atención de rutina», dijo. dicho.

Más información:
Joshua Wells et al, SPUR: un modelo de adherencia a la medicación informado por el paciente como predictor de ingreso y reingreso temprano en pacientes que viven con diabetes tipo 2, Preferencia del paciente y adherencia (2023). DOI: 10.2147/PPA.S397424

Proporcionado por la Universidad de Kingston, Londres


Citación: La herramienta de adherencia a la medicación predice los ingresos hospitalarios y los reingresos de pacientes con diabetes tipo 2 (20 de marzo de 2023) recuperado el 20 de marzo de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-03-medication-adherence-tool-hospital-admissions.html

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