Avaliação de aplicativos móveis na detecção de potenciais interações medicamentosas e reações adversas a medicamentos na clínica em pacientes portadores de artrite reumatoide em uma unidade de saúde no noroeste do Paraná, Brasil

Abstract

Resumo: No Brasil, a expectativa de vida do brasileiro em 2019 era de 80 anos para as mulheres e 73 anos para os homens. A diminuição nas taxas de mortalidade se deve aos avanços na medicina e na tecnologia. Devido ao caráter crônico e inflamatório de algumas doenças, como a artrite reumatoide (AR), observa-se um maior risco para o desenvolvimento de comorbidades, demandando o uso de uma terapêutica diversificada e uma ampla variedade de medicamentos (polifarmácia). O fenômeno das interações medicamentosas é um fator complicador no impacto da qualidade de vida das pessoas e se caracteriza como um problema grave na saúde pública. Considerando-se esse contexto, objetivou-se analisar os aplicativos móveis com a função de interações medicamentosas. O estudo foi realizado de maneira observacional e prospectiva no período de 1o de janeiro até 30 de dezembro de 2018. A amostra foi composta por 23 adultos com diagnóstico para artrite reumatoide. As variáveis sociodemográficas foram descritas e as características dos pacientes foram analisadas estatisticamente (frequência, percentual, probabilidade, odds, valor p) com uso do software R versão 3.6.0. Verificou-se a distribuição de 1030 medicamentos na farmácia de uma unidade de saúde no noroeste do Paraná. Tais remédios foram categorizados conforme a classificação da Anathomical Therapeutic Chemical (ATC) e apenas os dez mais frequentes foram comparados em pares em três aplicativos móveis, foram eles: Drugs.com, IBM Micromedex e Medscape. Sobre as análises dos dados, pode-se citar que a idade média dos pacientes foi de 59,4 anos, com mediana de 61 anos e a maioria dos pacientes eram mulheres, total de 20 (87%). Quanto às comorbidades, 13 (57%) dos participantes tinham hipertensão arterial, 10 (43%) afirmaram ter dislipidemia e osteoporose, 4 (17 %) tinham diabetes mellitus e DPOC, e 1 (4%) apresentava IST. Constatou-se um maior risco para as variáveis familiar com doença cardiovascular (Odds ratio=1,87) e reação alérgica a medicamentos ou alimentos (Odds ratio=1,55). Do total dos medicamentos, 296 pertenciam ao grupo L, 165 ao grupo H, 143 ao grupo A, 110 ao grupo N, 80 para o grupo M e 77 para grupo P. O medicamento Leflunomida (grupo L) foi o mais distribuído com frequência de 151 (14,56%). Em relação aos aplicativos, deve-se destacar que eles geraram um total de 34 sinais de potenciais interações medicamentosas. Nesses sinais, notou-se um predomínio de interações medicamentosas para o risco grave, com 20 alertas. O medicamento Metotrexato (grupo L) apresentou a maior frequência de sinais na análise de potencial para risco grave. O aplicativo Drugs.com foi o mais sensível, detectando 17 pares de medicamentos com potencial risco grave de interação medicamentosa. Concluiu-se, assim, que o uso de aplicativos para tomada de decisão como instrumento para prescrição e seguimento terapêutico deve ser utilizado em idosos portadores de artrite reumatoide devido à alta carga de medicamentos e, consequentemente, à polifarmácia, ao aumento do risco grave das interações medicamentosas e ao possível surgimento de reações adversas raras. Palavras-chave: Artrite reumatoide; Idosos; Interações medicamentosas; Reações adversas a medicamentos; Aplicativos móveis.

Abstract: In Brazil, the life expectancy of Brazilians in 2019 was 80 years for women and 73 years for men. The decrease in mortality rates is due to advances in medicine and technology. Due to the chronic and inflammatory character of some diseases, such as rheumatoid arthritis (RA), there is a greater risk for the development of comorbidities, requiring the use of a diversified therapy and a wide variety of drugs (polypharmacy). The phenomenon of drug interactions is a complicating factor in the impact of people's quality of life and is characterized as a serious problem in public health. Considering this context, the objective was to analyze mobile applications with the function of drug interactions. The study was carried out observationally and prospectively from January 1 to December 30, 2018. The sample consisted of 23 adults diagnosed with rheumatoid arthritis. The sociodemographic variables were described and the characteristics of the patients were analyzed statistically (frequency, percentage, probability, odds, p-value) using the software R version 3.6.0. The distribution of 1030 medications was verified in the pharmacy of a health unit in northwest Paraná. Such remedies were categorized according to the Anathomical Therapeutic Chemical (ATC) classification and only the ten most frequent ones were compared in pairs in three mobile applications, they were: Drugs.com, IBM Micromedex and Medscape. Regarding the data analysis, it can be mentioned that the mean age of the patients was 59.4 years, with a median of 61 years and the majority of the patients were women, a total of 20 (87%). As for comorbidities, 13 (57%) of the participants had arterial hypertension, 10 (43%) said they had dyslipidemia and osteoporosis, 4 (17%) had diabetes mellitus and COPD, and 1 (4%) had an STI. There was a greater risk for the variables family members with cardiovascular disease (Odds ratio = 1.87) and allergic reaction to drugs or food (Odds ratio = 1.55). Of the total medications, 296 belonged to group L, 165 to group H, 143 to group A, 110 to group N, 80 to group M and 77 to group P. The drug Leflunomide (group L) was the most frequently distributed of 151 (14.56%). Regarding applications, it should be noted that they generated a total of 34 signs of potential drug interactions. In these signs, there was a predominance of drug interactions for serious risk, with 20 alerts. The drug Methotrexate (group L) showed the highest frequency of signs in the analysis of potential for serious risk. The Drugs.com app was the most sensitive, detecting 17 pairs of drugs with a potentially serious risk of drug interaction. It was concluded, therefore, that the use of decision-making applications as an instrument for prescription and therapeutic follow-up should be used in elderly patients with rheumatoid arthritis due to the high burden of medication and, consequently, to polypharmacy, to the increased risk of severe drug interactions and the possible appearance of rare adverse reactions