[Permanence of last generation antiretroviral in daily clinical practice]. / Permanencia del tratamiento antirretroviral de última generación en la práctica clínica diaria.

INTRODUCTION: Time of permanence is a useful measure of success in last generation antiretroviral (LGA) therapy: raltegravir, darunavir, etravirine and maraviroc. The aim of our study was to analyze the permanence of antiretroviral therapy (ART) containing at least one LGA, and to compare it with other ART used in experienced patients. METHODS: Observational case-control study. It included adult outpatients whose ART was switched between 01/05/2008 and 01/09/2009. Cases (patients with at least one LGA) were matched (1:1) with pretreated patients who switched to an ART without any LGA (controls). The primary endpoint was the permanence of ART. The follow-up was conducted from the modification of ART to a year after the closure of the inclusion period. Results were adjusted for confounding variables: CD4 and viral load (VL) at baseline, MDR HIV infection and time from the first ART. RESULTS: 112 patients were included in each group. The permanence of ART was 16.7 months (cases) vs 16.8 months (controls), although statistically significant differences were not found after adjusting for confounding variables. Toxicity was the main reason of discontinuation (53.3% in cases vs 45.2% in controls, p = 0.70). The mean decrease in the logarithm of the VL was 0.89 in cases and 0.58 in controls (p = 0.223). The increase of CD4/microL was 77 and 73 respectively (p = 0.480). CONCLUSION: The permanence of ART in patients whose treatment contains a LGA is similar to those without any LGA.

Introducción: La permanencia es una medida útil del éxito de los tratamientos antirretrovirales de última generación (AUG): raltegravir, darunavir, etravirina y maraviroc. El objetivo de nuestro estudio fue analizar la permanencia de los tratamientos antirretrovirales (TAR) que contenían al menos un AUG, y compararla con otros TAR utilizados en pacientes experimentados. Métodos: Estudio observacional, de casos y controles, de pacientes adultos externos cuyo TAR fue modificado entre 01/05/2008 y 01/09/2009. Los casos (pacientes con al menos un AUG) fueron emparejados (relación 1:1) con pacientes pretratados que cambiaron a un TAR sin AUG (controles). La variable principal fue la permanencia del TAR. El seguimiento se realizó desde la modificación del TAR hasta un año después del cierre del período de inclusión. Los resultados se ajustaron por las variables de confusión: CD4 y carga viral (CV) basales, infección VIH multirresistente y tiempo desde el primer TAR. Resultados: Se incluyeron 112 pacientes en cada grupo. El tiempo de permanencia del TAR fue 16,7 meses (casos) vs 16,8 meses (controles), sin encontrarse diferencias estadísticamente significativas ajustando por las variables de confusión. La toxicidad fue el principal motivo de discontinuación (53,3% en casos vs 45,2% en controles, p = 0,70). La media en la disminución del logaritmo de la CV fue 0,89 en los casos y 0,58 en los controles (p = 0,223). El incremento de CD4/microL fue 77 y 73 respectivamente (p = 0,480). Conclusión: La permanencia del TAR en los pacientes cuyo tratamiento contiene algún AUG es similar a la de los pacientes que no lo contienen.

Permanencia del tratamiento antirretroviral de última generación en la práctica clínica diaria / Permanence of last generation antiretroviral in daily clinical practica

Introducción: La permanencia es una medida útil del éxito de los tratamientos antirretrovirales de última generación (AUG): raltegravir, darunavir, etravirina y maraviroc. El objetivo de nuestro estudio fue analizar la permanencia de los tratamientos antirretrovirales (TAR) que contenían al menos un AUG, y compararla con otros TAR utilizados en pacientes experimentados. Métodos: Estudio observacional, de casos y controles, de pacientes adultos externos cuyo TAR fue modificado entre 01/05/2008 y 01/09/2009. Los casos (pacientes con al menos un AUG) fueron emparejados (relación 1:1) con pacientes pretratados que cambiaron a un TAR sin AUG (controles). La variable principal fue la permanencia del TAR. El seguimiento se realizó desde la modificación del TAR hasta un año después del cierre del período de inclusión. Los resultados se ajustaron por las variables de confusión: CD4 y carga viral (CV) basales, infección VIH multirresistente y tiempo desde el primer TAR. Resultados: Se incluyeron 112 pacientes en cada grupo. El tiempo de permanencia del TAR fue 16,7 meses (casos) vs 16,8 meses (controles), sin encontrarse diferencias estadísticamente significativas ajustando por las variables de confusión. La toxicidad fue el principal motivo de discontinuación (53,3% en casos vs 45,2% en controles, p =0,70). La media en la disminución del logaritmo de la CV fue 0,89 en los casos y 0,58 en los controles (p =0,223). El incremento de CD4/microL fue 77 y 73 respectivamente (p =0,480). Conclusión: La permanencia del TAR en los pacientes cuyo tratamiento contiene algún AUG es similar a la de los pacientes que no lo contienen (AU)

Introduction: Time of permanence is a useful measure of success in last generation antiretroviral (LGA) therapy: raltegravir, darunavir, etravirine and maraviroc. The aim of our study was to analyze the permanence of antiretroviral therapy (ART) containing at least one LGA, and to compare it with other ART used in experienced patients. Methods: Observational case-control study. It included adult outpatients whose ART was switched between 01/05/2008 and 01/09/2009. Cases (patients with at least one LGA) were matched (1:1) with pretreated patients who switched to an ART without any LGA (controls). The primary endpoint was the permanence of ART. The follow-up was conducted from the modification of ART to a year after the closure of the inclusion period. Results were adjusted for confounding variables: CD4 and viral load (VL) at baseline, MDR HIV infection and time from the first ART. Results: 112 patients were included in each group. The permanence of ART was 16.7 months (cases) vs 16.8 months (controls), although statistically significant differences were not found after adjusting for confounding variables. Toxicity was the main reason of discontinuation (53.3% in cases vs 45.2% in controls, p = 0.70). The mean decrease in the logarithm of the VL was 0.89 in cases and 0.58 in controls (p = 0.223). The increase of CD4/microL was 77 and 73 respectively (p = 0.480). Conclusion: The permanence of ART in patients whose treatment contains a LGA is similar to those without any LGA (AU)

Desarrollo y validación de un modelo predictivo para la identificación de pacientes infectados por el VIH con problemas relacionados con los medicamentos. Estudio predictor / Development and validation of a prediction model to identify HIV+ patients with drug-related problems. A prediction study

Objetivo: Desarrollar y validar un modelo predictivo para la detección de problemas relacionados con los medicamentos (PRM) en pacientes con tratamiento antirretroviral (TAR), durante su seguimiento periódico en consultas de atención farmacéutica (AF) y previamente a la dispensación. Método Para encontrar factores pronósticos de PRM, se realizó un modelo de regresión logística binaria tras un análisis univariante, el cual identificó variables independientes relacionadas con PRM que fueron introducidas en el modelo multivariante para la selección final. La validez del modelo se determinó por el método Shrinkage y la capacidad discriminatoria por el estadístico C-Harrell. Estudio multicéntrico, abierto, prospectivo. Se incluyeron pacientes infectados por el VIH con y sin PRM. Para el diseño del modelo se incluyeron variables demográficas, clínicas y farmacoterapéuticas (relacionadas o no con el TAR).Resultados Se incluyeron 733 pacientes. Las variables «adherencia», «prescripción de fármacos con necesidad de ajuste posológico» y «número de medicamentos totales prescritos (al margen del TAR)» se relacionaban de manera independiente con la aparición de PRM. Las probabilidades predichas por el modelo, personalizando los coeficientes por el método shrinkage uniforme mostraron un valor R2=0,962 para la muestra de construcción y R2=0,872 para la de validación. La capacidad discriminatoria del modelo fue de 0,816 para la muestra de construcción y 0,779 para la de validación. Conclusiones El modelo predictivo desarrollado y validado permite la detección de pacientes con tratamiento antirretroviral y con mayor riesgo de sufrir un PRM. Las variables predictoras utilizadas se corresponden con las manejadas habitualmente en la historia farmacoterapéutica del paciente, permitiendo su empleo sistemático en la práctica asistencial (AU)

Objective: To develop and validate a prediction model for the detection of drug-related problems (DRP) in patients on antiretroviral treatment during their regular monitoring in Pharmaceutical Care Clinics before dispensing drugs. Method: Open multicentre prospective study. HIV patients with and without DRP were included. Demographic, clinical and pharmacotherapy variables (related and unrelated to antiretroviral treatment) were included in the model design. To find prognostic factors for DRP, a binary logistic regression model was created after performing a univariate analysis that identified independent variables related to DRP these variables were introduced in the multivariate model for the final selection. Model validity was determined by the shrinkage method and the discriminatory power by Harrell’s C-index. Results: 733 patients were included. The variables ‘‘adherence’’, ‘‘prescription of drugs needing dosage adjustment’’, and ‘‘total number of drugs prescribed (apart from the antiretroviral treatment)’’ were independently related to the appearance of DRP. Probabilities predicted by the model, customising the coefficients using the uniform shrinkage method, showed aR2= 0.962 for the construction sample and a R2= 0.872 for the validation sample. The discriminatory capacity of the model was 0.816 for the construction sample and 0.779 for the validationsample. Conclusions: The developed and validated model enables detection of patients on antiretroviral treatment who are at a higher risk for experiencing a DRP. The prediction variables employed are commonly used in patient’s pharmacotherapy record, allowing the model to be used in routine clinical practice (AU)

[Development and validation of a prediction model to identify HIV+ patients with drug-related problems. A prediction study]. / Desarrollo y validación de un modelo predictivo para la identificación de pacientes infectados por el VIH con problemas relacionados con los medicamentos. Estudio predictor.

OBJECTIVE: To develop and validate a prediction model for the detection of drug-related problems (DRP) in patients on antiretroviral treatment during their regular monitoring in Pharmaceutical Care Clinics before dispensing drugs. MEHOD: Open multicentre prospective study. HIV patients with and without DRP were included. Demographic, clinical and pharmacotherapy variables (related and unrelated to antiretroviral treatment) were included in the model design. To find prognostic factors for DRP, a binary logistic regression model was created after performing a univariate analysis that identified independent variables related to DRP these variables were introduced in the multivariate model for the final selection. Model validity was determined by the shrinkage method and the discriminatory power by Harrell's C-index. RESULTS: 733 patients were included. The variables "adherence", "prescription of drugs needing dosage adjustment", and "total number of drugs prescribed (apart from the antiretroviral treatment)" were independently related to the appearance of DRP. Probabilities predicted by the model, customising the coefficients using the uniform shrinkage method, showed a R(2)=0.962 for the construction sample and a R(2)=0.872 for the validation sample. The discriminatory capacity of the model was 0.816 for the construction sample and 0.779 for the validation sample. CONCLUSIONS: The developed and validated model enables detection of patients on antiretroviral treatment who are at a higher risk for experiencing a DRP. The prediction variables employed are commonly used in patient's pharmacotherapy record, allowing the model to be used in routine clinical practice.