Dr. Ruiz Sánchez

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Diagnostic errors reported in primary healthcare and emergency departments: A retrospective and descriptive cohort study of 4830 reported cases of preventable harm in Sweden

Fernholm, R., Pukk Härenstam, K., Wachtler, C., Nilsson, G. H., Holzmann, M. J., & Carlsson, A. C. (2019). Diagnostic errors reported in primary healthcare and emergency departments: A retrospective and descriptive cohort study of 4830 reported cases of preventable harm in Sweden. European Journal of General Practice, 25(3), 128-135. https://doi.org/10.1080/13814788.2019.1625886

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13814788.2019.1625886

Los errores de diagnóstico son una de las principales preocupaciones de seguridad del paciente en atención primaria de salud y atención de emergencia. Estas configuraciones implican un alto grado de incertidumbre con respecto a los diagnósticos de los pacientes y parecen ser las más propensas a errores de diagnóstico. Los errores de diagnóstico comprenden diagnósticos perdidos, retrasados o incorrectos que impiden que el paciente reciba el tratamiento correcto y oportuno. Los datos sobre qué diagnósticos se ven afectados en estos entornos son escasos.

El objetivo del estudio es comprender la distribución de diagnósticos entre los errores de diagnóstico informados en la atención primaria de salud y de emergencia como un paso hacia la creación de contramedidas para una atención más segura.


The clinical effectiveness of sertraline in primary care and the role of depression severity and duration (PANDA): a pragmatic, double-blind, placebo-controlled randomised trial

Lewis, G., Duffy, L., Ades, A., Amos, R., Araya, R., Brabyn, S., … Lewis, G. (2019). The clinical effectiveness of sertraline in primary care and the role of depression severity and duration (PANDA): a pragmatic, double-blind, placebo-controlled randomised trial. The Lancet Psychiatry, 6(11), 903-914. https://doi.org/10.1016/s2215-0366(19)30366-9

https://www.thelancet.com/journals/lanpsy/article/PIIS2215-0366(19)30366-9/fulltext

La depresión generalmente se maneja en atención primaria, pero la mayoría de los ensayos antidepresivos son de pacientes de servicios de salud mental de atención secundaria, con criterios de elegibilidad basados en el diagnóstico y la gravedad de los síntomas depresivos. Los antidepresivos ahora se usan en un grupo de personas mucho más amplio que en ensayos reglamentarios anteriores. Investigamos la efectividad clínica de la sertralina en pacientes en atención primaria con síntomas depresivos que varían de leves a graves y probamos el papel de la gravedad y la duración en la respuesta al tratamiento.


Diagnosis and treatment of acute respiratory illness in children under five in primary care in low-, middle-, and high-income countries: A descriptive FRESH AIR study

Kjærgaard, J., Anastasaki, M., Stubbe Østergaard, M., Isaeva, E., Akylbekov, A., Nguyen, N. Q., … Poulsen, A. (2019). Diagnosis and treatment of acute respiratory illness in children under five in primary care in low-, middle-, and high-income countries: A descriptive FRESH AIR study. PLOS ONE, 14(11), e0221389. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221389

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0221389

La enfermedad respiratoria y, específicamente, la neumonía, es la principal causa de mortalidad y morbilidad en niños pequeños. El diagnóstico de neumonía y asma en atención primaria se basa principalmente en los signos clínicos, la toma de historia y la capacidad de respuesta broncodilatadora. Este estudio tuvo como objetivo describir las prácticas clínicas en diversos entornos de atención primaria a nivel mundial en relación con el diagnóstico diferencial de la enfermedad respiratoria en niños pequeños, especialmente entre la neumonía y el asma.


Identifying dementia outcomes in UK Biobank: a validation study of primary care, hospital admissions and mortality data

Wilkinson, T., Schnier, C., Bush, K. et al. Identifying dementia outcomes in UK Biobank: a validation study of primary care, hospital admissions and mortality data. Eur J Epidemiol 34, 557–565 (2019). https://doi.org/10.1007/s10654-019-00499-1

https://link.springer.com/article/10.1007/s10654-019-00499-1

Los estudios prospectivos basados ​​en la población que reclutan participantes en la mediana edad son recursos valiosos para la investigación de la demencia. El seguimiento en estos estudios a menudo se realiza mediante la vinculación con conjuntos de datos de atención médica recopilados de forma rutinaria. Investigamos la precisión de estos conjuntos de datos para la determinación de casos de demencia en un estudio de validación utilizando datos del Biobanco del Reino Unido, un estudio de acceso abierto y basado en la población de> 500,000 adultos de 40 a 69 años en el reclutamiento en 2006-2010. De 17.198 participantes del Biobanco del Reino Unido reclutados en Edimburgo, identificamos a aquellos con un código de demencia ≥ 1 en sus datos vinculados de atención primaria, ingresos hospitalarios o mortalidad y comparamos sus diagnósticos codificados con la adjudicación de expertos clínicos de su historia clínica de texto completo. Calculamos el valor predictivo positivo (VPP, la proporción de casos identificados que eran verdaderos positivos) para la demencia por todas las causas, la enfermedad de Alzheimer y la demencia vascular para cada conjunto de datos solo y en combinación, y exploramos combinaciones de códigos algorítmicos para mejorar el VPP. Entre 120 participantes, los VPP para la demencia por todas las causas fueron 86.8%, 87.3% y 80.0% para atención primaria, ingresos hospitalarios y datos de mortalidad respectivamente y 82.5% en todos los conjuntos de datos. Identificamos tres algoritmos que equilibraban un PPV alto con una verificación razonable de casos. Para la enfermedad de Alzheimer, los VPP fueron del 74,1% para atención primaria, 68,2% para ingresos hospitalarios, 50,0% para datos de mortalidad y 71,4% en combinación. El VPP para la demencia vascular fue del 43,8% en todas las fuentes. Los datos sanitarios recopilados habitualmente en el Reino Unido se pueden utilizar para identificar la demencia por cualquier causa en estudios prospectivos. Los VPP para la enfermedad de Alzheimer y la demencia vascular son más bajos. Se requiere más investigación para explorar la generalización geográfica de estos hallazgos.


Associations Between Medical Conditions and Alcohol Consumption Levels in an Adult Primary Care Population

Sterling SA, Palzes VA, Lu Y, et al. Associations Between Medical Conditions and Alcohol Consumption Levels in an Adult Primary Care Population. JAMA Netw Open. 2020;3(5):e204687. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.4687

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2765853?resultClick=1

El consumo excesivo de alcohol se asocia con una mayor incidencia de varias afecciones médicas, pero pocos estudios poblacionales no veteranos han evaluado los niveles de consumo de alcohol en las afecciones médicas.

El objetivo del estudio es examinar las asociaciones entre las condiciones médicas y los niveles de consumo de alcohol en una muestra poblacional de pacientes de atención primaria utilizando datos de registros de salud electrónicos.


Association of Obesity With Prescription Opioids for Painful Conditions in Patients Seeking Primary Care in the US

Stokes A, Lundberg DJ, Sheridan B, et al. Association of Obesity With Prescription Opioids for Painful Conditions in Patients Seeking Primary Care in the US. JAMA Netw Open. 2020;3(4):e202012. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.2012

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2763785?resultClick=1

Estudios anteriores han identificado una asociación entre la obesidad y el uso de opioides recetados en los EE. UU. Sin embargo, las condiciones de dolor que son factores en esta asociación siguen sin establecerse.

El objetivo es investigar la asociación entre los diagnósticos de obesidad y dolor registrados por los médicos de atención primaria como razones para la prescripción de opioides.


Predicting atrial fibrillation in primary care using machine learning

Hill, N.R. (2019, noviembre 1). Predicting atrial fibrillation in primary care using machine learning. Recuperado de https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0224582

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0224582

La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca sostenida más común. Sin embargo, como muchos casos son asintomáticos, una gran proporción de pacientes permanece sin diagnosticar hasta que surgen complicaciones graves. La detección eficiente y rentable de los no diagnosticados puede estar respaldada por modelos de predicción de riesgo que relacionen los factores del paciente con el riesgo de FA. Sin embargo, existe la necesidad de un modelo de riesgo implementable que sea contemporáneo e informado por datos de pacientes recopilados de forma rutinaria, que reflejen la patología del mundo real de la FA.

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