1. Healthcare

Nivel de evidencia de las recomendaciones de las guías NCCN
National Comprehensive Cancer Network Clinical
Poonacha TK and Go RS. J Clin Oncol (2010) 29:186-191
J Clin Oncol 2007. 25:1832-1843.
Mediana SG 9,8 vs 11,6
HR=1,7 (95% CI 1,14-2,54)
Temel J, et al. N Engl J Med 2010;363:733-42
Caprelsa
Zelboraf
Cáncer
Imnovid
Lonquex
Stivarga
Tafinlar
Kadcyla
Xofigo
Votrient
Perjeta
Giotrif
Arzerra
Yervoy
Dacogen
Folcepri
Neocepri
Cometriq
Adcetris
Silvant
Vynfinit
Mekinist
33%
Grado de incertidumbre en las decisiones terapéuticas
para decidir el “mejor” tratamiento para un paciente
• Muchas situaciones clínicas no tienen nivel de evidencia I.
• Existe cierta controversia sobre “end points” y el valor δ
• El período de latencia entre diseño y resultados hace perder
validez externa a algunos EC.
• La significación clínica estadística
• Rara vez hay comparaciones directas.
• Frecuentemente los tratamientos más activos se asocian con
mayor toxicidad.
• “Gap” eficacia efectividad. Población geriátrica.
• Factores favorecen el sobre-tratamiento.
La Oncologia de siglo XXI
•
•
•
•
Todos los agentes debemos favorecer el acceso a los (escasos)
tratamientos basados en la evidencia
•
Industria: coste relacionado con su valor
•
Transparencia Administración Sanitaria
•
Equipo asistencial: consenso. No derrochar recursos
Para la mayoría de los casos: terapia centrada en el paciente
Medida de resultados de efectividad:
•
CER (comparative effectiveness research
•
Datos locales
•
Big Data
Indicadores de proceso
Terapia antineoplásica: terapia de riesgo
Actividad asistencial: Quimioterapia
Circuito farmacoterapéutico
Garantías
Proceso farmacoterapéutico
Prescripción
electrónica
Validación
Farmacéutica
Preparación
PACIENTE
Dispensación
Administración
Herramientas
Prescripción
electrónica
Validación
Farmacéutica
Preparación
PACIENTE
Dispensación
Administración
Seguridad
Monitorización
seguimiento
Prescripción
médica
Validación
farmacéutica
Preparación
dispensación
Administración
Prescripción en papel
Prescripción Electrónica y Seguridad
 Prescripción a tiempo real
 Integración con otros sistemas de información
 Asistencia en la elección de tratamientos
 Individualización de la prescripción
 Programación del plan terapéutico
 Cálculo de dosis (datos antropométricos, función renal y/o hepática)
 Alertas farmacoterapéuticas (dosis máximas, intervalos posológicos, ajuste de dosis
según función renal, etc)
Errores de prescripción en quimioterapia
An. Real Acad. Farm. Vol 79, Nº 3 (2013), pag.450-464.
La implementación de la prescripción
electrónica asistida supone una reducción
del riesgo absoluto de errores de medicación de
un 40,02% y una reducción del riesgo
relativo de un 92,03%
Prescripción electrónica en H.U.P La Fe
Antineoplásicos y
premedicación asociada
Tratamientos de soporte
Farmis-Oncofarm
PACIENTE
CAPACITACIÓN
Validación Farmacéutica y Seguridad
 Doble evaluación independiente previa a preparación
 Identifica oportunidades de mejora de la
farmacoterapia del paciente individual
 Detecta incidencias: situaciones potenciales de EM
y/o PRM
• Alertas predefinidas normalizadas
• Alertas personalizadas
 Instaura acciones correctivas/preventivas
Validación farmacéutica y detección de EM
Pharmaceutical validation as a process of improving the quality of antineoplastic treatment (Serrano Fabiá , Cavero Rodrigo E,
Albert Marí A, Almenar Cubells D, Jiménez Torres NV. J Oncol Pharm Practice 2005; 11: 1-6)
¿Qué supone en H.U.P La Fe?
2197 pacientes
onco-hematologicos
adultos/año
12.534 contactos/año
Misma herramienta para Validación Farmacéutica (Farmis-Oncofarm)
Detección de
Detección de
asociados a
prescripción
de gravedad
>4
172 EM
81 EM
Validación farmacéutica asistida
Integración del Farmacéutico Oncológico en el equipo asistencial
 Mayor tasa de detección de PRM
Reducción del riesgo de morbilidad farmacoterapéutica
MAYOR EFICACIA Y SEGURIDAD EN EL
PROCESO FARMACOTERAPÉTUCO
E. Cavero, et al. Farm Hosp 2007; 31: 231-237
Seguridad
Monitorización
seguimiento
Prescripción
médica
Validación
farmacéutica
Preparación
dispensación
Administración
Clasificación de salas y dispositivos de aire limpio
Establecida en la norma EN ISO 14644-1
Guía de Normas de Correcta Fabricación de Medicamentos de Uso Humano y Veterinario
Anexo I: Fabricación de medicamentos estériles (2009)
Fabricación de medicamentos estériles
“Sujeta
a
requisitos
especiales para minimizar
de
contaminación
microbiana, de partículas y de
pirógenos”
riesgos
Guía de Normas de Correcta Fabricación de
Medicamentos de Uso Humano y Veterinario
Anexo I: Fabricación de medicamentos estériles (2009)
ZONA SC
ALMACEN
GRADO D
VES
D/C
GRADO C
GRADO B:
biopeligrosos
VES
B
GRADO B:
NO biopeligrosos
VES
B
Áreas blancas de biopeligrosos
Áreas blancas de biopeligrosos
Cabinas de seguridad
biopeligrosos
CONTROL
PARTÍCULAS
F.A.
TEMPERAT
INTERIOR
F.A.
URA
OPERARIO
FLUJO
U
AIRE
L
V
U
ELECTRICI
Z
DAD
VAC
ÍO
Áreas blancas de biopeligrosos
PRESIÓN
TEMPERATURA
HUMEDAD
PARTÍCULAS
Desviaciones de las condiciones estándar
Nº PARTÍCULAS
TEMPERATURA
PRESIÓN
fuera rangos
establecidos
SEÑAL VISUAL EXTERIOR
DE LAS SALAS BLANCAS
VERDE: CONDICIONES ESTÁNDAR
ROJO: DESVIACIÓN C. ESTÁNDAR
ERRORES DE MEDICACIÓN en la elaboración
de citostáticos
Aguiletta y cols. Aten Farm. 2011; 13:239‐243.
Gravimetría
Marchiori M, et al. Eur J Hosp Pharm 2014;21:87-90
Cajaraville, et al. Datos no publicados
Control
gravimétrico
Identificación
inequívoca
Módulo
ePASE
ASISTENTE DE ELABORACIÓN
Y CONTROL GRAVIMÉTRICO
LECTOR CÓDIGO BARRAS /
DATAMATRIX
Trazabilidad completa
Prescripción
electrónica
Validación
Farmacéutica
Preparación
PACIENTE
Dispensación
Dispensación
Administración
Seguridad
Monitorización
seguimiento
Prescripción
médica
Validación
farmacéutica
Preparación
dispensación
Administración
Administración asistida
Bomba de infusión (biblioteca de fármacos) y alertas
para velocidad de administración
Hospital de Día: Medidas de seguridad
Smart pumps –
Sistemas automatizados de administración
Sistemas automatizados de administración
Reducción de un 73%
en los errores de administración
Reducción absoluta del riesgo 3,1-0,8/1000 dosis
Prusch E, et al. Am J Health Syst Pharm. 2011;68(9):835-842
Larsen GY, et al. Pediatrics. 2005 Jul;116(1):e21-5.
The Swiss cheese model of system accidents
De cada 1000 errores
potenciales relacionados
con medicamentos...
Proceso
Prescripción
electrónica
Validación
farmacéutica
Control
gravimétrico
Bombas
inteligentes
Reducción
↓ 40%
↓ 68%
↓ 7,8%
↓ 73%
Errores
remanentes
600
192
177
48
Reason J. BMJ 2000;320:768
The Swiss cheese model of system accidents
De cada 1000 errores
potenciales relacionados
con medicamentos...
Proceso
Prescripción
electrónica
Validación
farmacéutica
Control
gravimétrico
Reducción
↓ 95%
Errores
remanentes
48
Bombas
inteligentes
Reason J. BMJ 2000;320:768
The Swiss cheese model of system accidents
20 EM/1000 paciente-día1 ↓
Unidad de
Oncohematología
95 pacientes/día
1,9 EM/día
694 EM/año
1. Serrano A. J Oncol Pharm Pract 2005 11: 45
95% reducción de EM
34 EM/año
10 Daño
Programas de adherencia
Programas de adherencia
Intervención
Control
Oncologia de siglo XXI
•
•
•
Todos los agentes debemos favorecer el acceso a los (escasos)
tratamientos basados en la evidencia
•
Industria: coste relacionado con su valor
•
Transparencia Administración Sanitaria
•
Equipo asistencial: consenso. No derrochar recursos
Medida de resultados de efectividad:
•
CER (comparative effectiveness research
•
Datos locales
•
Big Data
Indicadores de proceso que garanticen el beneficio y
maximicen la seguridad de los pacientes
COLABORACIÓN