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Perfiles
de
pacientes
diabéticos…

1.
ANTECEDENTES

Las
fuentes
de
datos
en
farmacovigilancia
se
generan
a
partir
de
estudios

específicos
sobre
una
población
expuesta,
de
las
historias
clínicas
o
de
los
sistemas

estables
de
recogida
de
reacciones
adversas
(RAs).
Estos
últimos
aglutinan
mayor

número
de
reacciones
y
son
de
gran
utilidad
para
estudiar
los
problemas
de

seguridad
de
los
medicamentos,
siendo
el
Sistema
de
Notificación
Espontánea
de

Reacciones
Adversas
a
Medicamentos
(RAM)
el
más
extendido
internacionalmente

(1).
Las
sospechas
de
RAM
son
notificadas
por
los
profesionales
sanitarios
a
los

Centros
Regionales
de
Farmacovigilancia
donde
se
codifican
y
evalúan
(2).

A
partir
de
las
notificaciones
espontáneas
se
generan
alertas
sobre
una

posible
relación
causal
entre
la
administración
de
un
fármaco
y
la
aparición
de
un

determinado
acontecimiento
adverso,
normalmente
desconocido
o
poco

documentado
(3).
Estas
alertas
son
el
origen
de
las
hipótesis
sobre
las
que
se

pueden
realizar
estudios
de
farmacovigilancia
tales
como
ensayos
clínicos
u
otros

estudios
epidemiológicos
específicos
(2,
4).

A
pesar
de
ello,
los
estudios
sobre
notificaciones
espontáneas
son
escasos

para
algunos
grupos
de
fármacos
muy
utilizados,
como
es
el
caso
de
los

antidiabéticos
(5).
Sus
efectos
adversos
conocidos
aparecen
recogidos
en
la

literatura
(ver
Tabla
1),
mientras
que
otros
van
apareciendo
por
nuevas

inclusiones
o
combinaciones.

Existen
características
conocidas
en
el
perfil
de
pacientes
diabéticos
tales

como
el
grupo
de
edad
más
numeroso
–entre
70
y
80
años-­-
(6),
las
proporciones

de
pacientes
diabéticos
mayores
de
80
años
-­-24,2%-­-
y
de
40
o
menos
años
-­-3,5%-­-

(7)
o
el
porcentaje
de
mujeres
diabéticas
-­-52%-­-
(6).
A
través
de
notificación

espontánea,
también
se
conocen
detalles
sobre
los
pacientes
que
sufren
RAM,

como
que
las
mujeres
presentan
con
frecuencia
más
RAM
que
los
hombres
(57%

vs.
41%)
(8),
o
que
Galicia
presenta
el
mayor
número
de
notificaciones
en
2005
y

Cantabria
en
2009
(9).
En
cambio,
no
se
dispone
de
perfiles
definidos
de
pacientes

diabéticos
que
sufren
RAM.

Para
identificar
estos
perfiles
a
partir
de
los
registros
de
sospechas
de
RAs,

los
métodos
estadísticos
tradicionales
no
son
suficientes.
Hay
que
recurrir
a
las

técnicas
de
minería
de
datos
(‘data
mining’)
para
manejar
de
forma
eficiente
el

volumen
de
información
disponible
en
cada
caso
(10).

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