Discordancia en las alertas de interacción entre fármacos para los antídotos: análisis comparativo de bases de datos...

Área de la Ciencia:

• Farmacología
• Farmacia clínica
• Informática de la salud

Sus antecedentes:

• Las interacciones medicamentosas (IDD) son una preocupación clínica crítica, especialmente cuando se administran múltiples medicamentos, incluidos los antídotos.
• Si bien los antídotos son vitales, su potencial para interacciones dañinas con otras drogas está poco estudiado.

Objetivo del estudio:

• Evaluar las posibles DDI entre los medicamentos comúnmente recetados y los antídotos.
• Evaluar la concordancia entre dos bases de datos electrónicas y plataformas de inteligencia artificial (IA) para la identificación de DDI.

Principales métodos:

• Se realizó un análisis descriptivo de 50 medicamentos recetados con frecuencia y de los principales antídotos.
• Las interacciones potenciales se evaluaron utilizando las bases de datos de Micromedex y WebMD, y ChatGPT y Google Gemini AI.
• Se analizaron la gravedad de la DDI, la calidad de la documentación y el acuerdo entre la base de datos y la IA (estadística kappa).

Principales resultados:

• Se identificaron 154 pares potenciales de DDI, con una baja concordancia entre las bases de datos (kappa = -0,126).
• Se observaron diecinueve DDI graves, que involucraban principalmente el síndrome de serotonina y la prolongación del intervalo QT, con el azul de metileno y los medicamentos psiquiátricos como contribuyentes clave.
• Los modelos de IA tendían a alinearse con las calificaciones de DDI más severas en casos de discordancia, ofreciendo un enfoque conservador.

Conclusiones:

• Existen inconsistencias significativas en la identificación de IDD entre las bases de datos y la IA, lo que requiere la armonización de los criterios de evaluación.
• Los médicos deben ser conscientes de la variabilidad entre las bases de datos para garantizar una atención segura y efectiva al paciente.
• El cribado exhaustivo de DDI y la toma de decisiones compartida son cruciales para gestionar las posibles interacciones farmacológicas.