Recomendaciones para una prescripción segura de antiinflamatorios no esteroideos: documento de consenso elaborado por expertos nominados por 3 sociedades científicas (SER-SEC-AEG) / Safe prescription recommendations for non steroidal anti-inflammatory drugs: Consensus document ellaborated by nominated experts of three scientific associations (SER-SEC-AEG)

RESUMEN

Este artículo señala las recomendaciones claves para una adecuada prescripción de antiinflamatorios no esteroideos a pacientes que presentan indicación de tratamiento con esta medicación, en base a la evidencia científica actual y teniendo en consideración aspectos de seguridad gastrointestinal y cardiovascular. Las recomendaciones se han consensuado por expertos designados por 3 sociedades científicas (Sociedad Española de Reumatología, Asociación Española de Gastroenterología y Sociedad Española de Cardiología), siguiendo una metodología Delphi a 2 rondas. Las áreas que se han tenido en cuenta engloban eficacia, riesgo cardiovascular, riesgo gastrointestinal, riesgo hepático, riesgo renal, enfermedad inflamatoria intestinal, anemia, dolor postoperatorio y estrategias de prevención. Se propone un algoritmo de manejo de pacientes que recoge los aspectos fundamentales de las recomendaciones (AU)

ABSTRACT

This article outlines key recommendations for the appropriate prescription of non steroidal anti-inflammatory drugs to patients with different musculoskeletal problems. These recommendations are based on current scientific evidence, and takes into consideration gastrointestinal and cardiovascular safety issues. The recommendations have been agreed on by experts from three scientific societies (Spanish Society of Rheumatology [SER], Spanish Association of Gastroenterology [AEG] and Spanish Society of Cardiology [SEC]), following a two-round Delphi methodology. Areas that have been taken into account encompass efficiency, cardiovascular risk, gastrointestinal risk, liver risk, renal risk, inflammatory bowel disease, anemia, post-operative pain, and prevention strategies. We propose a patient management algorithm that summarizes the main aspects of the recommendations (AU)