Volverán las oscuras golondrinas

Volverán las oscuras golondrinas 
en tu balcón sus nidos a colgar, 
y otra vez con el ala a sus cristales 
jugando llamarán. 

Pero aquellas que el vuelo refrenaban 
tu hermosura y mi dicha a contemplar, 
aquellas que aprendieron nuestros nombres... 
¡esas... no volverán!. 

Volverán las tupidas madreselvas 
de tu jardín las tapias a escalar, 
y otra vez a la tarde aún más hermosas 
sus flores se abrirán. 

Pero aquellas, cuajadas de rocío 
cuyas gotas mirábamos temblar 
y caer como lágrimas del día... 
¡esas... no volverán! 

Volverán del amor en tus oídos 
las palabras ardientes a sonar; 
tu corazón de su profundo sueño 
tal vez despertará. 

Pero mudo y absorto y de rodillas 
como se adora a Dios ante su altar, 
como yo te he querido...; desengáñate, 
¡así... no te querrán!

Gustavo Adolfo Becquer

Diferentes hasta en la medicina

En la actualidad, la ciencia encargada de estudiar esta variabilidad en las respuestas farmacológicas es la farmacogenómica. Gracias a esta ciencia es que podemos entender las diferencias que existen entre las personas con respecto a los fármacos.

La preocupación por desarrollar este campo llevó a la creación de la Base de Conocimiento en Farmacogenómicas (PharmGKB por sus siglas en inglés), cuya finalidad es contener, organizar y dar a disposición de los médicos a nivel mundial, toda la información actualizada sobre la farmacogenómica.

Los encargados de generar la diferencia son los genes. A estos agentes se les llamó farmacogenes; y actualmente se clasifican en farmacocinéticos, farmacodinámicos, modificadores de la enfermedad y neoplásicos. A continuación describiremos aspectos generales de los dos primeros grupos.

En los primeros encontramos a genes que codifican enzimas y transportadores; moléculas esenciales en el metabolismo y distribución de los fármacos; como los citocromos P-450. En la segunda categoría podemos mencionar al MRDI, gen codificante de la glicoproteína-P; y al gen OCT1, que codifica un transportador importante de cationes.

Se sabe muy poco acerca de los genes que generan variación directamente en el efecto del fármaco sobre el cuerpo; pero podemos mencionar a los genes VKORC1 en la warfarina, ADRB2 del receptor beta adrenérgico y VDR del receptor de la vitamina D.

La dosis inicial se va modificando según el efecto terapéutico que genera, a lo que se conoce como el método ensayo-error. La farmacogenómica nos permite realizar pruebas para poder calcular con mayor exactitud la dosis, lo que se llama terapia individualizada. Por otro lado, nos permite predecir la respuesta terapéutica e incluso prevenir efectos adversos.

Además nos permite tener mayor criterio para el desarrollo de los mismos, aumentando su eficiencia y disminuyendo los efectos no deseados. Por último, la información pertinente está al alcance de todos los médicos con acceso a internet de manera gratuita; lo que facilita su difusión y acceso.

Después de todo lo comentado, puedo concluir que la medicina, específicamente la terapéutica, está dando un gran salto sin precedentes, a base del conocimiento genético. Esto permitirá mejorar la calidad de la medicina alrededor de todo el mundo; sin embargo, he de mencionar, que probablemente este gran cambio esté supeditado a la solvencia económica, por lo menos hasta que la política mundial logre masificar esta opción.

Referencias bibliográficas

1.Brunton LL, Chabner BA, Knollmann BC. Goodman y Gilman. Las bases farmacológicas de la terapéutica. México D.F.: Mc Graw Hill; 2012. 2035 p.

2.Katzung BG, Masters SB, Trevor AJ. Farmacología básica y clínica. 12° ed. México D.F.: Mc Graw Hill; 2013. 1218 p.

3.McDonagh EM, Whirl-Carrillo M, Garten Y, Altman RB, Klein TE. From pharmacogenomic knowledge acquisition to clinical applications: the PharmGKB as a clinical pharmacogenomic biomarker resource. Biomark Med. 2011 Dic; 5(6):795–806.

4.Sadee W. Pharmacogenomic biomarkers: validation needed for both the molecular genetic mechanism and clinical effect. Pharmacogenomics. 2011 May; 12(5):675–80.

5.Johansson I, Ingelman-Sundberg M. Genetic Polymorphism and Toxicology--With Emphasis on Cytochrome P450. Toxicol Sci. 2011 Mar 1; 120(1):1–13.

6.Kitzmiller JP, Groen DK, Phelps MA, Sadee W. Pharmacogenomic testing: Relevance in medical practice: Why drugs work in some patients but not in others. Cleve Clin J Med. 2011 Abr 1; 78(4):243–57.

7.Isaza C, Sepúlveda-Arias JC, Henao J. La farmacogenómica en medicina. Colomb Médica. 2009; 40(3):327–46.

8.Zeggini E, Ioannidis JP. Meta-analysis in genome-wide association studies. Pharmacogenomics. 2009 Feb; 10(2):191–201.

9.Scibona P, Angriman F, Simonovich V, Heller MM, Belloso WH. Farmacogenómica cardiovascular. Arch Cardiol México. 2014 Ene; 84(1):25–31.

Investigación corta en el servicio de medicina

 “FACTORES ASOCIADOS A LA RESPUESTA TERAPÉUTICA SEGÚN EL TIPO DE TRATAMIENTO EN PACIENTES DIABÉTICOS TIPO 2 HOSPITALIZADOS”

1. Planteamiento del problema

La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es el resultado de una  utilización ineficaz de la insulina por el cuerpo, siendo las principales causas el exceso de peso o el sedentarismo; (1) y representa una de las principales causas de morbimortalidad, ocupando el octavo lugar como causante de mortalidad en el mundo; y se calcula que para el 2035 existirá una prevalencia del 60%. (2,3) La Federación Internacional de diabetes señala que en el mundo existe una prevalencia del 8,3%, mientras que en Sudamérica un 8,1% y en nuestro país un 6,1%, (4) siendo Lima y Piura, las regiones más afectadas. (5)

Para el tratamiento de esta enfermedad, los antidiabéticos usados son la metformina (76,4%), seguido de las sulfonilureas (43,6%), además un 24,9% de los pacientes con tratamiento antidiabético reciben insulinoterapia. (6,7) Por una parte esto se debe a que la terapia oral para la diabetes mellitus tipo 2 que reúne el menor costo, bajos riesgos y alta eficacia es la metformina. Después de la terapia como único fármaco se recomienda usar la combinación con sulfonilureas debido a su bajo costo. En una tercera línea encontramos a los inhibidores del transportador de sodio-glucosa tipo 2, inhibidores de la alfa-glucosidasa o la tiazolidinediona como fármacos de apoyo. (8,9) Sin embargo, existen factores asociados a la presencia de reacciones adversas a la metformina como la dosis inicial, el sexo, la edad y el índice de masa corporal. (10)

Los pacientes con diabetes representan a nivel mundial un importante costo sanitario, principalmente los que desarrollan complicaciones. Un estudio encontró que el gasto sanitario era 2,8 veces mayor que en los pacientes no diabéticos. Por otro lado, sostiene que el cuidado de la enfermedad mejoró en la última década. De esta manera, al costo y control de la diabetes se asociaron el tiempo de enfermedad, el lugar de residencia, la frecuencia de atención sanitaria y el pertenecer a un programa de pago sanitario. (11)

Durante la estancia hospitalaria de estos pacientes existen variaciones de los niveles de glucosa debido al tratamiento indicado, especialmente episodios de hipoglicemia asociados al uso del esquema de insulinoterapia basal y factores de corrección,  con un tiempo de enfermedad mayor a 10 años como factor asociado. (12) Específicamente, el deficiente control glucémico está condicionado por diversos factores; como ausencia del tratamiento con insulina, el tiempo de evolución y comorbilidades como hipertrigliceridemia. (13) Por último, hay evidencia de que entre la quinta y la tercera parte de la población tratada con metformina, no deberían recibir el fármaco debido a contraindicaciones, o la dosis es excesiva si consideramos el ajuste de la función renal. (14)

A nivel nacional la Guía de práctica clínica para la prevención, diagnóstico, tratamiento y control de la diabetes mellitus tipo 2 peruana menciona a la educación al paciente, el control nutricional, la actividad física y la intervención farmacológica como los cuatro pilares en el tratamiento de la diabetes tipo 2. También establece como las metas del control terapéutico un nivel de glucosa en ayudas entre 70 y 130 mg/dl, glucosa postprandial menor a 180 mg/dl, hemoglobina glicosilada menor a 7%, colesterol LDL menor a 100 mg/dl, triglicéridos menores a 150 mg/dl y presión arterial menor de 140/80 mmHg. Por otro lado, propone a la metformina como el fármaco de primera elección; y en el caso de que la enfermedad no se controle, sugiere agregar inhibidores de la enzima dipeptidil peptidasa IV, sulfonilureas, insulina basal, tiazolidinodionas o análogos del GLP-1 en ese orden. (15)

En este sentido, es necesaria la identificación de los factores asociados a la respuesta terapéutica según el tipo de tratamiento en pacientes diabéticos tipo II hospitalizados, para crear estrategias que contribuyan a mejorar  el cumplimiento de los objetivos marcados por las guías clínicas y  fortalecer la asistencia integral del paciente con diabetes tipo II destinada al control glucémico adecuado.

2. Objetivos

2.1. General:

Determinar los factores asociados a la respuesta terapéutica según el tipo de tratamiento.

2.2. Específicos:

Describir cronológicamente la glucemia de los pacientes diabéticos tipo 2 durante su hospitalización.

Identificar los niveles de A1C en el ingreso de los pacientes diabéticos tipo 2 al servicio.

Estimar la estancia hospitalaria de los pacientes diabéticos tipo 2.

Estimar el tiempo de enfermedad de pacientes diabéticos tipo 2 que son hospitalizados.

Identificar el valor de las dosis de fármacos administradas a los pacientes diabéticos tipo 2 hospitalizados.

3. Operacionalización de variables

VARIABLE	TIPO	DEFINICIÓN CONCEPTUAL	VALOR FINAL	CRITERIO DE MEDICIÓN
Edad	Cuantitativa Discreta	Años transcurridos desde el nacimiento del paciente hasta la actualidad.	Años	Ficha de recolección de datos
Sexo	Cualitativa Dicotómica	Condición biológica y fisiológica que definen a hombres y mujeres.	-Masculino -Femenino	Ficha de recolección de datos
Peso	Cuantitativa Discreta	Medida antropométrica expresada en kilogramos.	Kilogramos (kg)	Ficha de recolección de datos
Glicemia	Cuantitativa Continua	Concentración de glucosa libre en la sangre, suero o plasma sanguíneo.	mg/dl	Ficha de recolección de datos
Tiempo diagnóstico	Cuantitativa Discreta	Años transcurridos desde el diagnóstico de diabetes tipo II hasta la entrevista.	Años	Ficha de recolección de datos
Hemoglobina glicosilada	Cuantitativa Continua	Porcentaje de hemoglobina unido a glucosa.	-2.5 - 5.9% -6 - 8% -> 8%	Ficha de recolección de datos
Estancia hospitalaria	Cuantitativa Discreta	Tiempo transcurrido desde el día de internamiento, hasta la actualidad.	Días	Ficha de recolección de datos
Tratamiento	Cualitativa Politómica	Conjunto de fármacos utilizados para aliviar la enfermedad.	-Insulina -Metformina -Otros	Ficha de recolección de datos
Descontrol de glucemia	Cualitativa Dicotómica	Alteración de los niveles de glucosa en la sangre.	-Si -No	Ficha de recolección de datos
Complicación	Cualitativa Dicotómica	Complicación generada por cuadro hiperglicémico	-Si -No	Ficha de recolección de datos
Dosis	Cuantitativa Discreta	Cantidad de medicamento administrado.	- mg/kg - mg/kg/día	Ficha de recolección de datos

4. Metodología

4.1. Diseño del estudio

El presente es un estudio analítico longitudinal prospectivo observacional.

4.2. Población

Pacientes diabéticos tipo 2 hospitalizados en el servicio de medicina del hospital Cayetano Heredia III-1 durante los meses de Mayo y Junio de 2015.

4.2.1. Muestra

Para seleccionar la muestra se aplicará un sorteo aleatorio simple con parámetros temporales.

4.2.2. Criterios de selección

4.2.2.1. Inclusión

Se incluirán todos aquellos pacientes diabéticos tipo 2 que sean hospitalizados en el servicio de medicina del hospital Cayetano Heredia III-1.

4.2.2.2. Exclusión

Se excluirán aquellos que presenten comorbilidades que generen sesgo en nuestra variable de interés; como hepatopatías, endocrinopatías, nefropatías, procesos neoplásicos y enfermedades inmunitarias generalizadas. También se excluirán aquellos pacientes bajo tratamiento con fármacos que afecten la farmacocinética y/o farmacodinamia del tratamiento para la diabetes. Por último, no serán tomados en cuenta aquellos pacientes que no acepten participar del estudio.

4.3. Procedimientos

El trabajo se desarrollará en el servicio de medicina durante los meses de mayo y junio del presente año. A continuación se describe la manera cómo se registraran las variables en estudio:

La edad será contabilizada en años completos, tomando como referencia la fecha de nacimiento consignada en los documentos de identidad de los pacientes. En el caso de que no sea factible, se recurrirá a preguntar al paciente su fecha de nacimiento y su edad actual para corroborar. Como última opción se recurrirá a la fecha de nacimiento registrada en la historia clínica.

El sexo será identificado por los autores; y en el caso de no poder hacerlo, se recurrirá a preguntarle al médico encargado.

Se intentará obtener el peso a partir de una medición in situ, en caso no se encuentre registrado en la ficha del paciente al momento de su ingreso al servicio.

La glicemia se tomará de la ficha de control que el servicio maneja de los pacientes diabéticos; además del tratamiento y la dosis. Este control lo realizan en las mañanas y tardes de toda la estancia hospitalaria de los pacientes.

Para determinar el tiempo de diagnóstico se recurrirá en primera instancia al interrogatorio directo al paciente o al familiar acompañante. En el caso de no tener un valor seguro, se revisará la historia clínica.

El valor de hemoglobina glicosilada se registra en la ficha de control de los pacientes diabéticos al momento de ingresar al servicio, de la cual lo extraeremos.

Se registrará descontrol de la glicemia en todos aquellos momentos que el valor de la glucosa sérica se encuentre por encima de los valores propuestos por los estándares de cuidado médico en diabetes del 2015 (American Diabetes Association).

4.4. Análisis estadístico

La información recolectada se ordenará en una base de datos en el programa Excel 2010, para luego ser trasladado al paquete estadístico STATA, software en el que se realizará el análisis.

Para estadística descriptiva; en el caso de las variables categóricas se estimará la frecuencia y porcentajes de cada una; y para las variables numéricas, se determinará si su comportamientos es normal o no, para estimar media y desviación estándar, o mediana y rangos, respectivamente.

Para la asociación de variables categóricas, se usará en estadística bivariada la prueba de chi2 (prueba estadística paramétrica) o exacta de Fisher (prueba no paramétrica) según si los valores esperados sean menores al 20% de la distribución de frecuencias o mayores, respectivamente.

En el caso de tratarse de una variable categórica y una numérica, se evaluará la normalidad de la variable numérica con la prueba de Shapiro Wilk; y posteriormente la prueba T de Student o suma de rangos de Wilcoxon, según sea normal o no, respectivamente.

Para estimar la asociación entre dos variables numéricas se utilizarán los coeficientes de correlación; estimados mediante la prueba de Spearman si solo una posee distribución normal, o Pearson si ambas la poseen.

Por último se realizará un análisis estadístico multivariado basándonos en regresión logística, o el modelo lineal generalizado según el porcentaje de la categoría de interés sea menor o mayor al 10% respectivamente. En este análisis se incluirán las variables que hayan tenido asociación en el análisis bivariado.

A partir de este análisis se encontrarán las razones de prevalencia (RP) con sus intervalos de confianza al 95% (IC95%), así como los valores p. Se considerará un valor p<0,05 como estadísticamente significativo.

5. Referencias bibliográficas

1.OMS | Diabetes [Internet]. WHO. [cited 2015 Feb 9]. Available from: http://www.who.int/topics/diabetes_mellitus/es/

2.WHO | The top 10 causes of death [Internet]. WHO. [cited 2015 Apr 16]. Available from: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/

3.Guariguata L, Whiting DR, Hambleton I, Beagley J, Linnenkamp U, Shaw JE. Global estimates of diabetes prevalence for 2013 and projections for 2035. Diabetes Res Clin Pract. 2014 Feb;103(2):137–49.

4.Diabetes Atlas [Internet]. International Diabetes Federation. [cited 2015 Apr 16]. Available from: http://www.idf.org/diabetesatlas

5.Cipriani E. Características demográficas y epidemiológicas de pacientes con diabetes mellitus tipo 2 hospitalizados por cetoacidosis diabética. Rev Medica Hered. 2014;25(3):183–6.

6.Rwegerera GM. Adherence to anti-diabetic drugs among patients with Type 2 diabetes mellitus at Muhimbili National Hospital, Dar es Salaam, Tanzania- A cross-sectional study. Pan Afr Med J. 2014;17:252.

7.López-Simarro F, Brotons C, Moral I, Cols-Sagarra C, Selva A, Aguado-Jodar A, et al. [Inertia and treatment compliance in patients with type 2 diabetes in primary care]. Med Clínica. 2012 Apr 14;138(9):377–84.

8.Agency for Healthcare Research and Quality. Oral diabetes medications for adults with type 2 diabetes: an update. Agency Healthc Res Qual. 2011;320.

9.Brietzke SA. Oral Antihyperglycemic Treatment Options for Type 2 Diabetes Mellitus. Med Clin North Am. 2015 Jan;99(1):87–106.

10.Okayasu S, Kitaichi K, Hori A, Suwa T, Horikawa Y, Yamamoto M, et al. The evaluation of risk factors associated with adverse drug reactions by metformin in type 2 diabetes mellitus. Biol Pharm Bull. 2012;35(6):933–7.

11.Cheng J-S, Tsai W-C, Lin C-L, Chen L, Lang H-C, Hsieh H-M, et al. Trend and Factors Associated With Healthcare Use and Costs in Type 2 Diabetes Mellitus: A Decade Experience of a Universal Health Insurance Program. Med Care. 2015;53(2):116–24.

12.Ticse R, Chávez D, Valenzuela F, Castillo N, Barrios M. Frecuencia y factores asociados a la hipoglicemia en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 hospitalizados. Rev Soc Peru Med Interna. 2014;27(4):171.

13.Pérez A, Franch J, Cases A, Juanatey JRG, Conthe P, Gimeno E, et al. Relación del grado de control glucémico con las características de la diabetes y el tratamiento de la hiperglucemia en la diabetes tipo 2. Estudio DIABES. Med Clínica. 2012;138(12):505–11.

14.Huang W, Castelino RL, Peterson GM. Metformin usage in type 2 diabetes mellitus: are safety guidelines adhered to?: Metformin usage in T2DM. Intern Med J. 2014 Mar;44(3):266–72.

15.Dirección General de Salud de las Personas. Guía de práctica clínica para la prevención, diagnóstico, tratamiento y control de la diabetes mellitus tipo 2. Ministerio de Salud; 2014.

6. Anexos

6.1. Ficha de recolección de datos

Cod	Ed	Sex	Ps	Gli	TD	HG	EH	Tr	DG	Comp	Ds

Cod: código

-Número asignado según el orden ingreso al servicio (“Número”)

Ed: edad

-Años del paciente cumplidos hasta la fecha (“Número”)

Sex: sexo

-Masculino (M)

-Femenino (F)

Ps: peso

-Peso del paciente (“Número”)

Gli: glicemia

-Valor de glicemia (“Número”)

TD: tiempo de diagnóstico

-Años desde el diagnóstico de DMT2 (“Número”)

HG: hemoglobina glicosilada

-Porcentaje de hemoglobina glicosilada (“Número”)

EH: estancia hospitalaria

-Días que lleva internado (“Número”)

Tr: tratamiento

Medicamento administrado para el control de la DMT2 (“Nombre del fármaco”)

DG: descontrol de glucemia

-Glucemia por encima de lo recomendado (Si)

-Glucemia en el rango recomendado (No)

Comp: Complicación

-Si

-No

Ds: dosis

-Cantidad de medicamento administrado (“Número”)