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Ferramenta de adesão à medicação prevê internações e readmissões hospitalares de pacientes com diabetes tipo 2

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Ferramenta de adesão à medicação prevê internações e readmissões hospitalares de pacientes com diabetes tipo 2

A ferramenta SPUR, desenvolvida pela Kingston University e pela empresa de tecnologia de saúde Observia, pode ajudar os pacientes que vivem com diabetes tipo 2 a tomar seus medicamentos corretamente. Crédito: Kingston University, Londres

Uma ferramenta pioneira de diagnóstico comportamental desenvolvida pela Kingston University e pela empresa de tecnologia de saúde Observia para ajudar os pacientes a tomar seus medicamentos conforme prescritos é o primeiro modelo holístico do mundo a prever com precisão admissões e readmissões hospitalares em pessoas que vivem com diabetes tipo 2, de acordo com um novo estudo. estudar.

A ferramenta SPUR foi desenvolvida para ajudar a entender melhor os motivos da não adesão à medicação, definida como o quanto o paciente não toma a medicação conforme prescrito. A não adesão foi identificada como um problema global pela Organização Mundial da Saúde em 2003 e custa quase US$ 300 bilhões por ano nos Estados Unidos e € 1,25 bilhão em partes da Europa, de acordo com um relatório do International Longevity Centre UK.

Isso destaca que, além do impacto na saúde dos pacientes, que podem não obter todos os benefícios pretendidos com o tratamento, a não adesão tem implicações econômicas significativas para os sistemas de saúde em todo o mundo. Esses custos vêm de taxas mais altas de internação hospitalar, reinternações e aumento do tempo de internação.

O modelo SPUR, criado em 2017, agora é o primeiro modelo holístico do mundo a prever com precisão internações hospitalares e readmissões precoces por um novo estudo observacional que foi publicado no Preferência e adesão do paciente Diário.

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Testando 200 pacientes com diabetes tipo 2 recrutados pelo Kingston Hospital, o líder do estudo, Kingston University Ph.D. o candidato Josh Wells, investigador chefe e chefe do Departamento de Farmácia de Kingston, professor Reem Kayyali, e o estatístico de assistência médica Dr. Chao Wang descobriram que o SPUR poderia prever o risco de não adesão dos pacientes e também fornecer informações contextuais sobre o comportamento dos pacientes para explicar os motivos desse risco.

Os testados eram de idades, etnias e sexos variados, tomavam um número diferente de medicamentos e tinham uma variedade de rendas e condições médicas, incluindo diagnósticos de COVID-19. Os pacientes que registraram pontuações mais altas no SPUR (aumento da adesão) tiveram um número significativamente menor de internações hospitalares e tiveram muito menos probabilidade de sofrer uma readmissão precoce, definida como internações ocorridas dentro de 30 dias após uma alta anterior.

Embora um número limitado de modelos de adesão à medicação tenha sido associado à admissão hospitalar, o SPUR é o primeiro modelo comportamental holístico do mundo que pode prever a admissão e readmissão em pacientes hospitalaresalgo que o Sr. Wells estava animado para fazer parte.

“Isso não só trará um benefício para o paciente em termos de cuidado e experiência com medicamentos, mas também um benefício para a saúde benefício económico associados à redução de danos para NHS Trusts e outros serviços de atendimento que podem adotar o modelo SPUR na rotina de atendimento”, disse ele.

Mais Informações:
Joshua Wells et al, SPUR: A Patient-Reported Medication Adherence Model as a Predictor of Admission and Early Readmission in Patients Living with Type 2 Diabetes, Preferência e adesão do paciente (2023). DOI: 10.2147/PPA.S397424

Citação: Ferramenta de adesão à medicação prevê admissões e readmissões hospitalares de pacientes com diabetes tipo 2 (2023, 20 de março) recuperado em 20 de março de 2023 em https://medicalxpress.com/news/2023-03-medicação-adherence-tool-hospital-admissions.html

Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa privada, nenhuma parte pode ser reproduzida sem a permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins informativos.

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