Betalactamicos y macrolidos, Esquemas y mapas conceptuales de Farmacia

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Brandon Castro García

Gabriela Rodríguez Triana

Programa: Química Farmacéutica

Asignatura: Rotación clinica

Algoritmos utilizados para realizar farmacovigilancia

Algoritmo de la OMS-UMC

Cualitativo

Ayuda a clasificar el grado de relación

entre el uso del fármaco y el efecto

observado, basándose en criterios

clínicos, temporales, y/o estadísticos. (1)

Categorías de causalidad

Cie rta

• (^) Relación clara con el fármaco, sin otra explicación. Pro bab le
• (^) Buena relación temporal, mejora al suspender el fármaco, sin otras causas probables. Pos ible
• (^) Relación temporal razonable, pero podrían existir otras causas. Poco proba ble
• (^) Relación temporal pobre, otras causas más probables. Condic ional/ no clasific ado
• (^) Información incompleta, se requiere más. No evalua ble/ no clasific able
• (^) Datos insuficientes o contradictorios.

Ventajas:

Fácil de usar.

Muy aceptado a nivel

internacional.

Útil en sistemas de salud

pública.

Tiempo de aparición del daño hepático. Evolución al suspender el fármaco. Causas alternativas. Uso de alcohol. Interacciones con otros medicamentos. Reexposición Algoritmo RUCAM (Roussel Uclaf Causality Assessment Method)

Especifico y

cuantitativo

Evaluación de

hepatotoxicidad inducida

por fármacos. (3)

Variables que evalúa

Criterio Descripción Puntuación

1. Tiempo entre inicio del fármaco y síntomas Inicio 5–90 días (hepatocelular) + <5 días o >90 días + Incompatible 0 2. Evolución tras suspensión del fármaco Mejora clara (ALT ↓ ≥ 50% en 8 días) + Mejora lenta + Sin cambios o empeora 0 3. Factores de riesgo (^) Consumo de alcohol, edad >55 años +1 por cada uno 4. Uso de otros medicamentos Otro fármaco claramente responsable - Otro posible - Ninguno 0 5. Causas no medicamentosas Todas descartadas (hepatitis, autoinmunidad, alcoholismo) + No todas descartadas 0 Otras causas probables - 6. Conocimiento previo del fármaco Fármaco bien conocido por hepatotoxicidad + Sospechoso (pocos casos) + No conocido 0 7. Reexposición (si ocurrió) Positiva (reaparece daño) + Negativa - No realizada 0

Algoritmo de Bégaud

Semi-Cuantitativo

Estudios epidemiológicos y evaluaciones más complejas. Combina criterios clínicos (intrínsecos) y datos científicos (extrínsecos) para evaluar la causalidad. No da una única categoría, sino que entrega una doble puntuación (por ejemplo: I3B2), lo que permite una evaluación más matizada. (4)

Estructura

Ventajas:

Permite análisis detallado y comparativo.

Útil cuando hay múltiples fármacos implicados.

Aceptado en entornos académicos europeos.

Algoritmo de Karch y Lasgna. Clasificación de la reacción adversa. Puntaje. Improbable = Condicional 1- Posible 4- Probable 6- Definida Mayor o igual a 8. Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria. (s.f.). 2.3. Algoritmos de causalidad de efectos adversos en pacientes críticos. En Curso PROA - Módulo 2: Control de efectos adversos relacionados con antimicrobianos. Recuperado el 25 de abril de 2025, de https://formacion.sefh.es/dpc/sefh-curso-proa/modulo2/tema10_pagina07.php formacion.sefh Manjhi, P. K., Singh, M. P., & Kumar, M. (2024). Causality, severity, preventability and predictability assessments scales for adverse drug reactions: A review. Cureus, 16(5), e59975. https://doi.org/10.7759/cureus.

Algoritmo de Liverpool ADR Causality Assessment Tool. Consiste en una serie de preguntas diseñadas para evaluar la probabilidad de que una RAM, Herramienta es particularmente útil para identificar las causas raíz y desarrollar estrategias para prevenir que ocurran en el futuro. Manjhi, P. K., Singh, M. P., & Kumar, M. (2024). Causality, severity, preventability and predictability assessments scales for adverse drug reactions: A review. Cureus, 16(5), e59975. https://doi.org/10.7759/cureus. Gallagher, R. M., Kirkham, J. J., Mason, J. R., Bird, K. A., Williamson, P. R., Nunn, A. J., Turner, M. A., Smyth, R. L., & Pirmohamed, M. (2011). Development and inter-rater reliability of the Liverpool adverse drug reaction causality assessment tool. PLOS ONE, 6 (12), e28096. https://doi.org/10.1371/journal.pone.

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REFERENCIAS

(1) World Health Organization. The use of the WHO-UMC system for standardised case causality assessment. Uppsala Monitoring Centre. [Disponible en línea: https://www.who.int/publications/i/item/WHO-UMC-causality-assessment] (2) Naranjo CA, Busto U, Sellers EM, et al. A method for estimating the probability of adverse drug reactions. Clin Pharmacol Ther. 1981;30(2):239–245. doi:10.1038/clpt.1981. (3) Danan G, Teschke R. RUCAM in drug and herb induced liver injury: The update. Int J Mol Sci. 2016;17(1):14. doi:10.3390/ijms [Artículo completo disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4728562/] (4) Arimone Y, Bidault I, Dutertre JP, Gérardin M, Guy C, Haramburu F, Hillaire-Buys D, Meglio C, Penfornis C, Théophile H, Valnet-Rabier MB; Cercle de Réflexion sur l’Imputabilité (CRI). Updating the French method for the causality assessment of adverse drug reactions. Therapie. 2013 Mar-Apr;68(2):69-76. doi: 10.2515/therapie/2013016. Epub 2013 Jun 18.