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REVISIÓN

Perfiles
de
pacientes
diabéticos
que
sufren
reacciones
adversas

a
medicamentos.
Identificación
y
caracterización
a
través
de

minería
de
datos

María
Isabel
Jiménez
Serranía1*,
Ramona
Mateos1

1Departamento
de
Medicina
Preventiva
y
Salud
Pública.
Facultad
de
Farmacia.
Universidad
de

Salamanca.
Campus
Miguel
de
Unamuno
s/n.;
37007
Salamanca

*e-­-mail:
mabel.j.serrania@gmail.com

An.
Real
Acad.
Farm.
Vol.
80,
Nº
2
(2014),
pag.
274-­-321.

Premio
CINFA
del
Concurso
Científico
2013
de
la
Real
Academia
Nacional
de

Farmacia

RESUMEN

El
análisis
estadístico
tradicional
de
las
notificaciones
de
reacciones
adversas
a

medicamentos
en
pacientes
diabéticos
ha
sido
complejo
y
escaso.
Las
técnicas
de

minería
de
datos
–modelo
de
red
de
enlaces,
modelo
de
redes
de
Kohonen-­-

permiten
identificar
perfiles
de
pacientes
diabéticos
tratados
con
fármacos
que

sufren
reacciones
adversas.
Son
perfiles
característicos
los
trastornos
del

metabolismo
graves
no
mortales
por
insulina
glargina
en
mujeres
en
Cataluña;
y

los
trastornos
gastrointestinales
no
graves
por
metformina
en
mujeres
de
65-­-74

años
en
Aragón.
Los
pacientes
en
tratamiento
con
tres
o
más
agentes
orales

presentan
mayor
riesgo
de
sufrir
una
reacción
adversa.

Palabras
clave:
Reacción
adversa
a
medicamento;
diabetes;
minería
de
datos.

ABSTRACT

Profiles
of
diabetic
patients
who
suffer
adverse
drug
reactions.
Identification
and

characterization
through
data
mining.

The
traditional
statistical
analysis
of
notifications
of
adverse
drug
reactions
in

diabetic
patients
was
complex
and
sparse.
The
data
mining
techniques
–web

graph
and
Kohonen
networks
model-­-
allow
us
to
identify
drug-­-treated
diabetic

patients
who
suffer
adverse
reactions.
Nonfatal
severe
metabolic
disorders
due
to

insulin
glargine
in
women
in
Catalonia,
and
non-­-serious
gastrointestinal

metformin
disorders
in
women
between
65
and
74
years
in
Aragon
are
two

characteristics
profiles.
Patients
treated
with
three
or
more
oral
agents
are
at

increased
risk
of
suffering
an
adverse
reaction.

Keywords:
Adverse
drug
reaction,
diabetes,
data
mining.

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