Modelado de la predicción de toxicidad digitálica

Resumen

La digoxina es un glucósido cardíaco ampliamente utilizado en la población geriátrica, para el tratamiento de la insuficiencia cardiaca crónica y para el tratamiento de las arritmias supraventriculares. Es un fármaco de estrecho índice terapéutico, y existen múltiples factores fisiopatológicos influyen en la respuesta clínica individual al tratamiento con digoxina así como numerosas interacciones farmacológicas de interés clínico, que generan una elevada variabilidad tanto en la respuesta, como en las concentraciones plasmáticas. Así, la digoxina se asocia frecuentemente a acontecimientos adversos a medicamentos que derivan en ingreso hospitalario en población geriátrica, y se sitúa entre los diez fármacos que más frecuentemente se relacionan con problemas relacionados con la medicación que demandan actuaciones farmacéuticas. Sin embargo, se estima que aproximadamente la mitad de los casos de toxicidad digitálica pueden prevenirse, lo que ofrece una oportunidad para mejorar el cuidado que reciben los pacientes, su calidad de vida y reducir el coste de la atención sanitaria. Este escenario es básicamente el punto de partida de la hipótesis planteada en la presente memoria de tesis doctoral cuyos objetivos son: I,- Objetivo principal: Desarrollar un modelo predictivo para la identificación de pacientes con riesgo de presentar toxicidad digitálica. II,- Objetivos secundarios: 1,- Caracterizar clínicamente las variables relacionadas con la toxicidad digitálica y el coste asociado a la misma, a fin de determinar la relación beneficio/coste de la disponibilidad de un modelo de predicción de riesgo de toxicidad digitálica. 2,- Contrastar la validez como prueba diagnóstica de toxicidad digitálica del modelo de regresión logística y el basado en redes neuronales artificiales (perceptrón multicapa). El estudio clínico es prospectivo, no controlado, no aleatorizado, y presenta dos fases diferencia