Desenvolvimento e validação de instrumento para predição de reações adversas a medicamentos em neonatos internados em unidade de terapia intensiva

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Leopoldino, Ramon Weyler Duarte
• Orientador(a): Martins, Rand Randall
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Terapia intensiva neonatal; Recém-nascido; Reações adversas a medicamentos - neonatos; Segurança do paciente; Farmacovigilância
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54887

Introdução: As Reações Adversas a Medicamentos são comuns em neonatos hospitalizados, porém sua detecção é dificultada nestes indivíduos pela gravidade do estado de saúde e rápida mudanças fisiológicas relacionada a maturação dos órgãos. Os instrumentos preditivos de RAM são as melhores estratégias de cuidados. Entretanto, estes instrumentos ainda não estão disponíveis a população neonatal. Objetivo: Desenvolver e validar instrumento para predição de RAM em neonatos internados em Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN). Métodos: Este é um estudo caso-controle aninhado numa coorte aberta conduzido de janeiro de 2019 a janeiro de 2022 com neonatos internados na UTIN de uma maternidade pública de Natal/Brasil. Todos os neonatos com mais de 24 horas de internação na UTIN foram incluídos no estudo. As RAM foram detectadas por busca ativa em prontuários eletrônicos e análise de notificações espontâneas. Para a coorte, as RAM foram caracterizadas quanto a incidência, prevalência e fatores de risco via modelo multivariado. Posteriormente, os pacientes com RAM foram pareados aleatoriamente com dois controles, permitindo o desenvolvimento de modelo preditivo de RAM por regressão logística multivariada. A capacidade discriminativa do modelo foi avaliada pela área sob curva ROC por estatística-c ajustada com bootstrap. A partir de uma amostra de casos de RAM, o desempenho dos algoritmos de Du e Naranjo foi analisado por três avaliadoras independentes. Para estas ferramentas, foram calculadas a concordância intravaliadoras, interavaliadoras e entre ferramentas (coeficiente kappa). Resultados: Com uma coorte de 600 neonatos, a prevalência de RAM foi 19,7% (IC95% 16,7 - 23,0%) e incidência de 310 casos por 1.000 neonatos (IC95% 267,8 – 357,0). As reações mais frequentes foram taquicardia (30,6%), poliúria (9,1%) e hipocalemia (8,6%). O tempo de hospitalização longo (OR 1,025 IC95% 1,011 – 1,038; p < 0,01) e polifarmácia (OR 1,121 IC95% 1,057 – 1,189; p < 0,01) foram fatores associados a RAM. Para o desenvolvimento do instrumento preditivo, 450 neonatos (150 casos e 300 controles) foram incluídos na análise. O instrumento inseriu quatro condições do neonato (ventilação mecânica, frequência cardíaca ≥ 178 bpm, medicamentos intravenosos, 5 ou mais medicamentos) e um da mãe (hipertensão gestacional) para predição de RAM e obteve área sob a curva ROC de 0,74 (IC95% 0,68 - 0,80). No desempenho dos algoritmos Du e Naranjo, o primeiro mostrou boa capacidade para identificar RAM definidas (≈60%), mas teve baixa reprodutibilidade (k global = -0,031; IC95% -0,049 – 0,065). Os resultados dos algoritmos não foram equivalentes (k global = -0,031; IC95% -0,049 – 0,065). Conclusão: As RAM frequentemente observadas na UTIN foram a taquicardia, hipertermia, poliúria e hipocalemia. Com base em cinco variáveis comumente monitoradas na UTIN, foi construído um instrumento preditivo simples, bem calibrado e com capacidade discriminativa adequada. Em relação ao desempenho dos algoritmos de causalidade, o algoritmo de Du mostrou-se promissor para identificação de RAM em UTIN devido a boa capacidade de classificar as reações como definidas.