Artículo original Variabilidad interhospitalaria en la prescripción tras un síndrome coronario agudo: hallazgos del estudio ACDC

Resumen

INTRODUCCIÓN

Diversos estudios han documentado que la tasa de pacientes que reciben el alta tras un síndrome coronario agudo (SCA) con los fármacos recomendados por las sociedades científicas, como son los antiagregantes, las estatinas, los inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina (IECA) y los bloqueadores beta, se asocia a una mejoría en la supervivencia^1–4, y que la adherencia a las recomendaciones por parte de los profesionales se relaciona con un beneficio pronóstico⁵.

Sin embargo, se ha observado que la tasa de prescripción de la totalidad de los principios activos recomendados en los pacientes con cardiopatía isquémica dista de ser óptima, y algunos estudios han señalado la infraestimación del riesgo por parte de los profesionales y una insuficiente adherencia a las guías como potenciales factores asociados al déficit de prescripción⁶. Esto también se ha constatado en otros ámbitos, como la insuficiencia cardiaca⁷. En este sentido, se ha señalado que el uso de dosis fijas de varios principios activos en un solo comprimido (conocido como policomprimido, recientemente introducido en el arsenal terapéutico de España), administrado en condiciones crónicas como la cardiopatía isquémica, podría reducir, además de la baja adherencia terapéutica de los pacientes, la baja adherencia de los profesionales a las guías^8,9.

El estudio ACDC (Adherencia al tratamiento antiagregante en pacientes Coronarios Después de un Cateterismo) fue un registro prospectivo de pacientes ingresados en 29 hospitales del territorio español en quienes se implantaba al menos un stent liberador de fármacos^10–12. En el presente estudio se analizan, a partir de la base de datos del estudio ACDC, en primer lugar la tasa de pacientes ingresados por SCA en los que se prescribieron los tres principios activos conjuntamente (ácido acetilsalicílico, estatinas e IECA), la variabilidad entre hospitales en la tasa de prescripción de los tres fármacos, y las características de los pacientes y de los hospitales asociadas a dicha variabilidad. En segundo lugar, se analiza si el hecho de recibir el alta con los tres principios activos se asocia con la tasa de ocurrencia del evento combinado muerte cardiovascular o SCA o ictus a los 2 años de seguimiento.

MÉTODOS

El estudio ACDC ya se ha sido publicado^10–12. Se trata de un estudio de cohortes multicéntrico y prospectivo, para el cual se seleccionaron 29 hospitales. En Cataluña pudo incluirse la práctica totalidad de los centros públicos y privados donde se realizan procedimientos percutáneos. En el resto de España, donde no fue logísticamente posible la inclusión exhaustiva, se seleccionó una muestra de conveniencia de 12 centros, procurando una distribución amplia por comunidades autónomas. El criterio de inclusión en el estudio fue cualquier paciente a quien se implantara un stent liberador de fármacos, intentando asegurar una inclusión consecutiva exhaustiva y sin criterios de exclusión. El periodo de inclusión fue del 28 de enero al 28 de abril de 2008. En el estudio se recogieron variables de tipo de centro, demográficas, factores de riesgo, antecedentes, motivo de ingreso, procedimiento realizado, complicaciones durante el ingreso y tratamiento al alta. La mayor parte de las variables del estudio tenían una definición estándar, que se repasó con los investigadores de campo en las reuniones preparatorias.

Para el presente análisis sobre la variabilidad entre hospitales en la prescripción se excluyeron 7 centros que habían incluido menos de 14 pacientes, dado que para el análisis estadístico multinivel se considera apropiado un número mínimo de pacientes por cluster para que las estimaciones sean robustas¹³.

Análisis estadístico

De 1.965 pacientes que recibieron el alta del estudio ACDC, 968 (49%) habían ingresado por SCA y, de estos, 917 (47%) corresponden a los pacientes dados de alta en los 22 centros considerados para el presente análisis.

Las variables cuantitativas se describen como media y su desviación estándar, o como mediana con rango intercuartílico; las variables discretas, mediante proporciones. Se analizó la muestra de 2 grupos de pacientes: los que habían recibido el alta con los 3 principios activos y los que habían recibido el alta con 1 o 2 principios activos. Las diferencias entre los grupos se valoraron mediante el test t de Student o el test U de Mann Whitney, según fuera la distribución de los datos, y mediante el test de χ².

Análisis de la variabilidad

El objetivo fundamental del análisis fue evaluar la variabilidad entre centros en la tasa de prescripción de los tres fármacos al alta y si dicha variabilidad podía explicarse por diferentes características de los pacientes y por diferentes características asociadas al centro, como el volumen de pacientes atendidos y el tipo de financiación (pública o privada). Para ello se desarrolló un modelo de regresión logística multinivel en tres pasos. Primero se construyó un modelo vacío, únicamente el término constante aleatorio para medir la variabilidad entre hospitales en la tasa de pacientes con los tres principios activos. En segundo lugar, se incluyeron en el modelo diversas características individuales de los pacientes para analizar hasta qué punto las diferencias de prescripción entre hospitales podían deberse a diferencias en los pacientes atendidos en cada centro. Se consideraron todas las características basales en las que había diferencias entre los dos grupos con p < 0,2. Además, se incluyeron las variables edad y sexo como variables fijas de ajuste. Si la variabilidad entre hospitales en la tasa de pacientes con los tres fármacos dependiera exclusivamente de las diferencias entre centros en cuanto a los pacientes atendidos, la variabilidad interhospitalaria debería caer a cero una vez se hubiera ajustado por las características de los pacientes. Finalmente, en un tercer modelo se incluyeron las características de hospital, considerando el volumen de pacientes atendidos (número de pacientes con stents implantados en 1 año), si el centro era universitario o no, y el tipo de gestión (pública o privada). Se estimaron las odds ratios (OR) como medidas de asociación. Los modelos de regresión logística multinivel se estimaron asumiendo covarianzas independientes mediante el procedimiento incluido en el paquete estadístico R, versión 3.2.0.

Para medir el cambio en la variabilidad entre hospitales en cada paso se calculó el porcentaje de cambio en la varianza interhospital del modelo más complejo comparado con el más simple. Para medir la magnitud de la varianza interhospital se estimaron el coeficiente de correlación intraclase (CCI) y la OR mediana (ORM). El CCI puede interpretarse como la proporción de la varianza total en la variable considerada que puede atribuirse a diferencias entre hospitales. La ORM se define como el valor mediano de las OR estimadas entre un hospital con el «mayor riesgo» y un hospital con el «menor riesgo» tras seleccionar aleatoriamente dos hospitales repetidas veces. En el presente estudio, la ORM expresa hasta qué punto la probabilidad individual de recibir el alta con los tres principios activos se relaciona con el hospital donde el paciente recibió el alta. Si la ORM es igual a 1 quiere decir que no hay diferencias entre hospitales en la tasa de prescripción; si es muy diferente de 1, significa que hay alguna característica del centro relevante para explicar variaciones en la probabilidad individual de recibir el alta con los tres fármacos, es decir, que persiste una variabilidad entre hospitales sin explicar. Se estimaron los intervalos de credibilidad del 95% (ICr95%) para las estimaciones de los CCI y de las ORM mediante aproximación bayesiana.

Se estimaron también la calibración y la discriminación de los modelos mediante los contrastes de Hosmer y Lemeshow, y la curva receiver operating characteristic. En ambos casos, al predecir la probabilidad de que un paciente recibiera el alta se consideró la estructura jerárquica de los datos.

Los métodos y las fórmulas empleados en el análisis multinivel pueden consultarse en Merlo et al¹⁴.

Análisis de supervivencia

Para analizar si recibir el alta con los tres principios activos se asociaba a una mayor tasa del evento combinado «muerte cardiovascular o SCA o ictus» a los 2 años de seguimiento se emplearon modelos de regresión de Cox. Primero se desarrolló un modelo con los principales predictores del evento combinado. Las variables candidatas fueron aquellas que en el análisis bivariado presentaban una asociación con el evento con una p < 0,2 (véase el material suplementario). Mediante modelización por pasos hacia delante y atrás se seleccionó el mejor modelo y, posteriormente, se incluyó en él la variable explicativa «tres fármacos al alta».

RESULTADOS

De los 917 pacientes dados de alta por SCA en los 22 centros durante el periodo de estudio, 55 (6%) tenían prescritos al alta únicamente antiagregantes, 373 (40,7%) dos fármacos y 489 (53,3%) los tres fármacos. Entre los pacientes con prescripción de dos fármacos, el 100% recibía antiagregantes, el 11,2% junto con un IECA y el 88,8% con una estatina. Cuando se consideraron diversos subgrupos en función de la presencia de hipertensión y de diabetes, y de la ausencia de insuficiencia renal, definida como una creatinina basal (primer análisis al ingreso) menor de 1,4 mg/dl, no se observó un cambio relevante en la proporción de la prescripción de los tres fármacos (figura 1).

Figura 1.

Tasa de pacientes con 1, 2 o 3 fármacos al alta, global y en función de la presencia de hipertensión, diabetes o insuficiencia renal.

La tabla 1 muestra las diferencias en las características basales entre aquellos pacientes que tenían prescritos uno o dos fármacos en el informe de alta frente a los que tenían los tres. Entre estos últimos había más hipertensos, mientras que entre los primeros se observaba una tendencia a una mayor tasa de insuficiencia renal crónica. No había diferencias relevantes en relación con diferentes características socioculturales, incluido el nivel de depresión valorado por el cuestionario específico PHQ (Patient Health Questionnaire). La presencia de insuficiencia cardiaca durante el ingreso y una fracción de eyección < 45% fueron más frecuentes en los pacientes con tres fármacos prescritos al alta, como también lo fue el hecho de estar incluido en un ensayo clínico. Haber recibido el alta en un hospital universitario y con una mayor actividad también era más frecuente entre los pacientes con los tres fármacos al alta.

Tabla 1.

Características basales en función del número de fármacos prescritos al alta

	1-2 fármacos (n = 428)		3 fármacos (n = 489)		Total (n = 917)		p
	N	n (%)	N	n (%)	N	n (%)
Factores demográficos y riesgo cardiovascular
Edad, años (media ± desviación estándar)	428	64,09 ± 11,4	489	64,05 ± 11,8	917	64,07 ± 11,6	0,92
Mujeres	428	98 (22,9)	489	94 (19,22)	917	192 (20,94)	0,17
Fumadores activos	428	116 (27,1)	489	155 (31,7)	917	271 (29,55)	0,13
Hipercolesterolemia	428	243 (56,78)	489	272 (55,62)	917	515 (56,16)	0,73
Hipertensión	428	245 (57,24)	489	335 (68,51)	917	580 (63,25)	<0,001
Diabetes	428	143 (33,41)	489	183 (37,42)	917	326 (35,55)	0,20
Antecedentes cardiovasculares
Enfermedad arterial periférica	428	49 (11,45)	489	61 (12,47)	917	110 (12)	0,63
Ictus	428	16 (3,74)	489	30 (6,13)	917	46 (5,02)	0,10
Insuficiencia cardiaca	428	17 (3,97)	489	25 (5,11)	917	42 (4,58)	0,41
Marcapasos	428	4 (0,93)	489	6 (1,23)	917	10 (1,09)	0,67
Prótesis valvular	428	1 (0,23)	489	3 (0,61)	917	4 (0,44)	0,38
Fibrilación auricular	428	17 (3,97)	489	17 (3,48)	917	34 (3,71)	0,69
Infarto de miocardio	428	110 (25,7)	489	130 (26,58)	917	240 (26,17)	0,76
Cirugía coronaria	428	98 (22,9)	489	120 (24,54)	917	218 (23,77)	0,56
Revascularización percutánea	428	24 (5,61)	489	28 (5,73)	917	52 (5,67)	0,94
Otras condiciones
Enfermedad pulmonar obstructiva crónica	428	46 (10,75)	489	52 (10,63)	917	98 (10,69)	0,96
Insuficiencia renal crónica	428	35 (8,18)	489	27 (5,52)	917	62 (6,76)	0,11
Enfermedad hepática crónica	428	5 (1,17)	489	5 (1,02)	917	10 (1,09)	0,83
Enfermedad oncológica	428	6 (1,4)	489	11 (2,25)	917	17 (1,85)	0,34
Tratamiento anticoagulante crónico	423	15 (3,55)	487	17 (3,49)	910	32 (3,52)	0,96
Características psicosociales
Inmigrante	428	19 (4,44)	489	17 (3,48)	917	36 (3,93)	0,45
Situación profesional	427		484		911		0,17
Activo		151 (35,36)		158 (32,64)		309 (33,92)
Pensionista		219 (51,29)		265 (54,75)		484 (53,13)
Sin empleo		9 (2,11)		19 (3,93)		28 (3,07)
Otras situaciones		48 (11,24)		42 (8,68)		90 (9,88)
Nivel educativo	423		472		895		0,19
Bajo		139 (32,86)		137 (29,03)		276 (30,84)
Medio		231 (54,61)		286 (60,59)		517 (57,77)
Alto		53 (12,53)		49 (10,38)		102 (11,4)
Índice de depresión escala PHQ-9	421		476		897		0,23
Bajo-moderado		361 (85,75)		421 (88,45)		782 (87,18)
Moderado-grave		60 (14,25)		55 (11,55)		115 (12,82)
Hallazgos durante el ingreso
Insuficiencia cardiaca	428	27 (6,31)	489	58 (11,86)	917	85 (9,27)	0,004
Hemorragia mayor	428	2 (0,47)	489	3 (0,61)	917	5 (0,55)	0,76
Fracción de eyección < 45%	428	42 (9,81)	489	85 (17,38)	917	127 (13,85)	0,001
Paciente incluido en ensayo clínico	428	47 (10,98)	488	91 (18,65)	916	138 (15,07)	0,001
Características del hospital
Universitario	428	377 (88,08)	489	457 (93,46)	917	834 (90,95)	0,005
Financiación privada	428	23 (5,37)	489	22 (4,5)	917	45 (4,91)	0,54
Número de pacientes en quienes se implantó stent (2007)	428		489		917		0,006
< 500		147 (34,35)		121 (24,74)		268 (29,23)
500-1.000		156 (36,45)		209 (42,74)		365 (39,8)
> 1.000		125 (29,21)		159 (32,52)		284 (30,97)

Salvo otra indicación, los datos expresan n (%).

La figura 2 muestra la variabilidad entre hospitales en la tasa de pacientes con uno, dos o tres fármacos prescritos al alta. Dicha variabilidad, en el modelo multinivel no ajustado, fue del 23% y dio lugar a un CCI de 0,066 (ICr95%, 0,023 a 0,204) y una ORM de 1,58 (ICr95%, 1,30-2,39) (tabla 2). Una vez ajustado por la edad, el sexo y el número de fármacos al alta diferentes a los del presente análisis, diversas características basales de los pacientes se asociaron a una mayor tasa de prescripción de tres fármacos; en concreto, la presencia de hipertensión (OR = 1,93; intervalo de confianza del 95% [IC95%], 1,42-2,61), fracción de eyección < 45% (OR = 2,2; IC95%, 1,44-3,37) y estar incluido en un ensayo clínico (OR = 1,89; IC95%, 1,24-2,88). Por otro lado, la insuficiencia renal crónica se asoció a una menor tasa de prescripción de tres fármacos (OR = 0,53; IC95%, 0,29-0,94). En un modelo ajustado por dichas variables, la variabilidad entre hospitales se redujo un 8%, pero persistió una variabilidad residual (CCI, 0,061 [ICr95%, 0,018-0,186]; ORM = 1,55 [ICr95%, 1,27-2,28]), lo que indica que algún factor no relacionado con el perfil de paciente se asocia a las diferentes tasas de prescripción de tres fármacos en los centros considerados. Por último, se consideraron las variables hospital universitario, tipo de financiación e índice de actividad, y ninguna de ellas se asoció a una mayor tasa de prescripción de tres fármacos. Tras incluirlas en el modelo, persistió una variabilidad entre centros significativa (CCI, 0,046 [ICr95%, 0,007 a 0,192]; ORM = 1,46 [ICr95%, 1,16-2,32]), lo que indica una variabilidad en el proceso asistencial no explicada por características individuales de los pacientes ni por el volumen asistencial del hospital.

Figura 2.

Tasa de prescripción de antiagregantes, estatinas e inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina al alta de un síndrome coronario agudo, en función del centro.

Tabla 2.

Factores asociados a la variabilidad interhospitalaria en la prescripción de tres fármacos

	Modelo 0^a			Modelo 1^b			Modelo 2^c
	OR	IC95%	p	OR	IC95%	p	OR	IC95%	p
Variables de paciente
Edad				1,00	0,99-1,01	0,980	1,00	0,99-1,00	0,946
Mujeres				0,81	0,57-1,16	0,250	0,82	0,58-1,17	0,270
Hipertensión				1,93	1,42-2,61	< 0,001	1,92	1,42-2,60	< 0,001
Insuficiencia renal crónica				0,53	0,29-0,94	0,031	0,52	0,29-0,94	0,030
Fracción de eyección < 45%				2,20	1,44-3,37	< 0,001	2,20	1,44-3,37	< 0,001
Paciente incluido en ensayo clínico				1,89	1,24-2,88	0,003	1,88	1,23-2,85	0,003
Número de fármacos al alta (no estatinas, antiagregantes ni IECA)				0,91	0,81-1,03	0,141	0,91	0,81-1,03	0,139
Variables de hospital
Hospital universitario							1,26	0,56-2,79	0,577
Financiación privada							1,43	0,56-3,64	0,453
> 500 pacientes revascularizados							1,46	0,84-2,52	0,179

CCI: coeficiente de correlación intraclase; IC95%: intervalo de confianza del 95%; ICr95%: intervalo de credibilidad del 95%; IECA: inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina; ORM: odds ratio mediana; OR: odds ratio.

a

Modelo 0: varianza, 0,233; CCI, 0,066 (ICr95%, 0,023-0,204); ORM = 1,58 (ICr95%, 1,30-2,39); calibración, 7,49 (p = 0,48); discriminación, 0,64 (p < 0,001).

b

Modelo 1: varianza, 0,214; CCI, 0,061 (ICr95%, 0,018-0,186); ORM = 1,55 (ICr95%, 1,27-2,28); calibración, 9,49 (p = 0,28); discriminación, 0,69 (p < 0,001).

c

Modelo 2: varianza, 0,159; CCI, 0,046 (ICr95%, 0,007-0,192); ORM = 1,46 (ICr95%, 1,16-2,32); calibración, 13,1 (p = 0,11); discriminación, 0,69 (p < 0,001).

La tabla 3 muestra la tasa cruda de eventos a los 2 años de seguimiento, que fue ligeramente inferior en los pacientes con tres fármacos, pero sin significación estadística. En un modelo multivariado no se verificó una asociación concluyente entre haber recibido el alta con tres fármacos y el riesgo de eventos durante el seguimiento (hazard ratio = 0,81; IC95%, 0,55-1,18; p = 0,27) (tabla 4).

Tabla 3.

Tasa cruda de eventos en cada grupo tras 2 años de seguimiento

	1-2 fármacos (n = 463)	3 fármacos (n = 505)	Total (n = 968)	p
	n (%)	n (%)	n (%)
Mortalidad total o síndrome coronario agudo o ictus	58 (12,53)	55 (10,89)	113 (11,67)	0,428
Mortalidad total	31 (6,70)	21 (4,16)	52 (5,37)	0,080
Mortalidad cardiovascular	16 (3,46)	9 (1,78)	25 (2,58)	0,101
Síndrome coronario agudo	28 (6,05)	32 (6,34)	60 (6,2)	0,852
Ictus	7 (1,51)	8 (1,58)	15 (1,55)	0,928

Tabla 4.

Riesgo de eventos, a los 2 años de seguimiento, asociado a la prescripción de tres fármacos

	HR	IC95%	p
Tres fármacos al alta	0,81	0,55-1,18	0,267
Edad	1,03	1,01-1,05	0,003
Inmigrante	2,71	1,15-6,35	0,022
Enfermedad arterial periférica	1,84	1,18-2,88	0,007
Enfermedad pulmonar obstructiva crónica	2,42	1,54-3,79	< 0,001
Insuficiencia renal crónica	3,49	2,18-5,59	< 0,001
Enfermedad hepática crónica	3,08	1,12-8,45	0,029
Insuficiencia cardiaca durante el ingreso	1,82	1,04-3,18	0,035
Hemorragia mayor durante el ingreso	5,76	1,38-24,1	0,016

HR: hazard ratio; IC95%: intervalo de confianza del 95%.

DISCUSIÓN

El presente estudio muestra que menos de un 60% de los pacientes ingresados por SCA en el estudio ACDC recibieron el alta con la prescripción de los tres fármacos recomendados por las principales sociedades científicas. Dicha tasa persistió prácticamente invariable cuando se consideró el subgrupo de pacientes en quienes estarían más indicados, como son los hipertensos y los diabéticos. Se observó, además, una variabilidad importante entre hospitales en la tasa de prescripción de tres fármacos. Aunque esta variabilidad se asoció a determinadas características de los pacientes, tras ajustar por estos factores persistió una variabilidad residual, lo que indica diferencias en el proceso asistencial no explicadas por los distintos perfiles de pacientes y posiblemente más en relación con los hábitos asistenciales de cada centro. Por último, aunque al cabo de 2 años la tasa del evento combinado de muerte cardiovascular, SCA e ictus fue ligeramente inferior en los pacientes que habían recibido el alta con tres fármacos, la asociación no fue concluyente.

Se ha señalado reiteradamente que la adherencia por parte de los profesionales a las recomendaciones de las sociedades científicas en relación con la prescripción de fármacos de probada eficacia tiene un beneficio pronóstico^1–5. A pesar de ello, la adherencia «no óptima» a las recomendaciones es habitual tanto en España como en el entorno europeo, en la cardiopatía isquémica y en otras enfermedades crónicas¹⁵. En España, es un dato objetivo el progresivo aumento en los últimos años de la tasa de prescripción al alta, tras un SCA, tanto de antiagregantes como de IECA y estatinas. Por ejemplo, la tasa de prescripción al alta de IECA en el estudio PRIAMHO II (publicado en 2000) fue de alrededor del 45%¹⁶; en el MASCARA (publicado en 2008), en una población similar, ascendió al 55% aproximadamente ¹⁷; y datos del DIOCLES (recientemente publicado, en 2015) la elevan al 79%¹⁸. Algo similar, aunque no tan acusado, puede decirse en relación con las estatinas y los antiagregantes. En el presente estudio, aunque la tasa global de prescripción al alta de IECA fue del 56,8%, similar a la del estudio MASCARA, la tasa de prescripción de los tres fármacos juntos fue del 53%. Aunque por los datos publicados no puede conocerse la tasa de los tres fármacos conjuntamente prescritos al alta en estudios previos, es de esperar que haya aumentado en paralelo al aumento de la prescripción de cada principio activo.

Diversos estudios han tratado de dilucidar qué factores explican, aunque sea parcialmente, la prescripción farmacológica no óptima según las recomendaciones. Aunque la infraestimación del riesgo por parte de los profesionales es un posible factor asociado al déficit de prescripción⁶, la existencia de múltiples guías y recomendaciones en el SCA, a menudo solapadas y en ocasiones con ciertas discrepancias, así como la rapidez de la incorporación de innovaciones o variaciones terapéuticas, seguramente tienen una estrecha relación con la variabilidad de prescripción y, en último término, con el déficit de esta¹⁵.

En el presente estudio, globalmente menos del 60% de los pacientes que habían ingresado por SCA recibían el alta con ácido acetilsalicílico, estatinas e IECA. Aunque no puede excluirse la presencia de contraindicaciones o mala tolerabilidad como una posible causa de no prescripción, dicho porcentaje apenas aumentaba en el subgrupo de pacientes en el que podría haber mayor indicación, como son los pacientes hipertensos y diabéticos, y que además no tenían como contraindicación la insuficiencia renal. Esto último, que podría ser un factor de disuasión para la prescripción de ciertos fármacos, fundamentalmente IECA, no parece que aquí haya sido un factor esencial. En el análisis de prescripción por centros se observó una variabilidad importante entre hospitales, desde algo más del 23% de pacientes dados de alta con tres fármacos en los centros con menos tasa de prescripción hasta algo más del 77% en aquellos con mayor tasa de prescripción. Entre los factores que podrían explicar dicha variabilidad se ha estudiado el diferente perfil de pacientes según el centro y el diferente perfil de hospital en función de tres variables: tipo de financiación, perfil universitario e índice de actividad.

Diversas variables de los pacientes, como la hipertensión, una baja fracción de eyección y la insuficiencia renal, se asocian con una mayor tasa (las dos primeras) o una menor tasa (la última) de prescripción de los tres fármacos. Sin embargo, aunque dicha asociación es esperable, no explica la importante variabilidad entre centros. De hecho, tras ajustar por dichas variables, así como por las variables edad, sexo y número de fármacos prescritos al alta diferentes a los considerados, persistió una variabilidad entre centros, lo cual indica que un distinto perfil de paciente, por sí solo, no explica las tan dispares tasas de prescripción de tres fármacos al alta. En este sentido, aunque en el análisis bivariado el hecho de haber recibido atención en un centro universitario y con un mayor volumen de actividad se asoció con una tasa más alta de prescripción, dicha asociación no fue significativa tras ajustar por las variables individuales de los pacientes, lo que posiblemente indica diferentes perfiles de paciente en función de las mencionadas características de centro. En todo caso, aun incluyendo dichas características de hospital persistía la variabilidad de prescripción entre centros, lo cual indica hábitos de prescripción diferentes que, posiblemente, merecen un estudio con mayor profundidad.

El presente estudio no tenía por objetivo profundizar en las causas o condiciones que pueden favorecer la variabilidad de la prescripción entre centros y la baja adherencia por parte de los profesionales a las recomendaciones, sino solo describir hasta qué punto sucede eso en el contexto del SCA en España. Otros estudios, también en España y en relación con el SCA, ya han apuntado una variabilidad interterritorial y según el tipo de centros tanto en el acceso a ciertas exploraciones como en el uso de determinados fármacos^19,20. Incluso estudios de variaciones interterritoriales en cuanto al pronóstico del SCA señalan, como una posible explicación, diferencias en la tasa de uso de algunas exploraciones y de los fármacos recomendados²¹. Aunque en relación con la variabilidad de la prescripción, y de manera específica con la baja tasa de prescripción, posiblemente son muchos los factores que influyen, la polimedicación es una variable que se ha relacionado con ello. En este sentido, se ha señalado que el uso del policomprimido podría incrementar la prescripción por parte de los profesionales sanitarios de tratamientos con recomendación de clase IA en las guías de las sociedades científicas, y que podría ser más coste-efectivo que el tratamiento convencional, por lo que algunos científicos líderes de opinión han solicitado su inclusión en el listado de los medicamentos esenciales de la Organización Mundial de la Salud⁹. El presente estudio muestra que, si esto fuera así, habría un posible impacto teórico del uso del policomprimido en España para aumentar la tasa de prescripción de los tres principios activos y reducir la variabilidad entre centros.

Aunque la tasa de eventos mayores durante los 2 años de seguimiento fue ligeramente menor en los pacientes con tres fármacos al alta, dicha asociación no fue estadísticamente significativa. Este hallazgo debe interpretarse en el contexto del estudio ACDC, donde solo se incluyeron los pacientes en quienes se implantaron stents farmacoactivos, lo que redundó en que el perfil de riesgo de los pacientes incluidos fuera más favorable que en otros estudios que han observado una clara asociación^3,22.

Limitaciones

La principal limitación es que el estudio ACDC se realizó en el año 2008, por lo que la extrapolación de los hallazgos al momento actual es teórica. En todo caso, no parece haber ninguna razón de peso, en cuanto a cambios de hábitos asistenciales o introducción de innovaciones terapéuticas, que haga sospechar que la situación actual de la prescripción de fármacos recomendados pueda diferir de manera importante respecto a hace pocos años. Como ya se ha mencionado, en el estudio ACDC se incluyó únicamente a pacientes en los que se había implantado al menos un stent liberador de fármacos, y no aquellos con SCA sin implante de stent liberador de fármacos, aunque es poco probable que esto pueda introducir un sesgo de selección en relación con la estimación de los hábitos de prescripción. Por otro lado, la selección de centros fue de conveniencia, no aleatoria, lo que posiblemente supone un sesgo de selección. Sin embargo, en caso de existir, lo más probable es que dicho sesgo infraestime la magnitud de los hallazgos en relación con la baja tasa de prescripción de los tres principios activos y su variabilidad entre hospitales, al ser centros quizá con mayor estímulo por su participación. Para la interpretación de los hallazgos hay que considerar que solo se ha analizado la prescripción al alta tras un SCA. Podría ser que, en la atención ambulatoria, aumentase la tasa de prescripción de los tres principios activos al poco tiempo del alta. Por último, no se ha observado una asociación estadísticamente significativa entre la administración de los tres principios activos y el riesgo de eventos mayores a 2 años, pero hay que tener en cuenta la relativamente baja potencia estadística al ser una muestra seleccionada, de menor riesgo, que la observada en registros exhaustivos de SCA.

FINANCIACIÓN

El estudio ACDC se financió con una beca del Fondo de Investigación Sanitaria (PI07/90031), una beca no condicionada de Bristol-Myers-Squibb y una beca no condicionada de Laboratorios Ferrer. Dichos organismos e instituciones no participaron en el diseño del estudio ni en la recolección de los datos, su análisis e interpretación, y tampoco en la preparación del manuscrito.

CONFLICTO DE INTERESES

Ninguno.