Analizar los condicionantes de la adherencia al tratamiento y recomendaciones de hábitos de vida en pacientes crónicos pluripatológicos.
DiseñoEstudio multicéntrico, descriptivo, transversal, mediante cuestionarios autoadministrados.
EmplazamientoAtención Primaria.
ParticipantesDoscientos dos pacientes diagnosticados de al menos dos patologías crónicas, procedentes de 23 centros de salud de la Región de Murcia.
IntervencionesModelización multivariante, mediante análisis Log-lineal y regresión logística.
Mediciones principalesEscala de adherencia terapéutica (EAT), percepción de enfermedades crónicas (cuestionario IPQ-R), grado de apoyo social y familiar (cuestionario escala multidimensional de percepción de apoyo social [MSPSS] y APGAR–familiar), edad, sexo y número de fármacos que tomaban los pacientes, tiempo desde el primer diagnóstico de enfermedad crónica, índice de Charlson.
ResultadosEn el modelo Log-lineal, las variables que mostraron relación positiva con adherencia terapéutica (AT) son: Relación médico-paciente (RMP), Coherencia (compresión de enfermedad), Representación emocional, Duración aguda/crónica, Control personal, Control del tratamiento y Grado de apoyo social.
El modelo de regresión logística indicó que las variables que condicionan la AT son: Coherencia, Duración aguda/crónica, APGAR familiar y número de fármacos que tomaba el paciente.
Considerando la RMP, la variable de mayor influencia demostrada sobre AT es Cortesía. Otras variables que condicionan la AT son: Coherencia, Duración aguda/crónica, APGAR familiar y número de fármacos que tomaba el paciente.
ConclusionesLa compresión de enfermedad, cronicidad, grado de funcionalidad familiar y número de fármacos que tomaba el paciente son los principales factores condicionantes de la AT.
La cortesía es el factor de la RMP de mayor importancia sobre la adherencia al tratamiento.
To analyse the factors influencing adherence to treatment and recommendations for lifestyle habits in chronic patients with multiple pathologies.
DesignMulticentre, descriptive, cross-sectional study using self-administered questionnaires.
SitePrimary Care.
Participants202 patients diagnosed with at least two chronic pathologies, from 23 health centres in the Region of Murcia.
InterventionsMultivariate modelling, using log-linear analysis and logistic regression.
Main measuresTherapeutic Adherence Scale (EAT questionnaire), perception of chronic diseases (IPQ-R questionnaire), degree of social and family support (MSPSS and APGAR–family questionnaires), age, sex, number of medications taken by patients, time since initial diagnosis of chronic disease, Charlson index.
ResultsIn the log-linear model, the variables that showed a positive relationship with therapeutic adherence are doctor-patient relationship, coherence (understanding of the disease), emotional representation, acute/chronic duration, personal control, treatment control, and degree of social support.
The logistic regression model indicated that the variables that condition therapeutic adherence are coherence, acute/chronic duration, family APGAR, and number of medications taken by the patient. Considering the doctor-patient relationship, the variable with the greatest influence on therapeutic adherence is courtesy. Other variables that condition therapeutic adherence are coherence, acute/chronic duration, family APGAR, and number of medications taken by the patient.
ConclusionsThe understanding of the disease, its chronicity, the degree of family functionality, and the number of medications taken by the patient are the main factors determining therapeutic adherence.
Courtesy is the most important factor in the doctor-patient relationship when it comes to treatment adherence.
La adherencia terapéutica (AT) es «el grado en que el comportamiento de una persona corresponde con las recomendaciones acordadas de un prestador de asistencia sanitaria, con relación a la toma de medicación, seguimiento de dieta o modificación de hábitos de vida», según definición de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 20031,2.
La AT es un proceso dinámico, influenciado por diversos factores interdependientes3, siendo un fenómeno multidimensional. La OMS establece estos factores en cinco categorías, siendo las más citadas en la literatura: nivel socioeconómico, sistema de salud, condicionantes por la enfermedad, características del tratamiento, y factores del propio paciente4,5. Se ha señalado menor AT en enfermedades crónicas, patologías asintomáticas o que no suponen riesgo inmediato6, así como tratamientos más prolongados7. La complejidad de los regímenes de medicación se asocia con menor AT: menor cumplimiento a mayor cantidad de fármacos prescritos8.
La falta de adherencia es un tema de salud global, relevante al aumentar las tasas de prevalencia de enfermedades crónicas9. Algunos estudios señalan que, entre 2004 y 2014, se detectaron tasas de incumplimiento entre el 15 y el 84%10. La OMS cuantifica la AT en el 50% de media para países desarrollados en población general a largo plazo11, manteniéndose en torno al 20–50% en los últimos 30 años, siendo menor en patologías crónicas12.
Existen múltiples referencias en la literatura sobre la importante influencia de la alianza terapéutica, trato que el paciente recibe de los profesionales sanitarios, en la AT13. Cuando dicha alianza terapéutica es buena, de mutua confianza, influye positivamente en el cumplimiento14. Otros estudios señalan que la confianza en el médico puede condicionar la actitud de los pacientes hacia recomendaciones terapéuticas, capacitándoles para manejar la complejidad e incertidumbre de la polifarmacia15. Así, la relación médico-paciente (RMP) es relevante para la AT16, ya que, aproximadamente, entre el 30 y el 50% de los pacientes no cumplen tratamiento por comunicación deficiente con el profesional sanitario17.
La literatura menciona ampliamente el impacto de la falta de adherencia sobre los resultados de salud. Estos estudios suelen ser cualitativos, basados en el punto de vista de los pacientes, asistencia sanitaria profesional y centrados en el tipo de interacción, comunicación y confianza18. Los estudios cuantitativos que valoren factores determinantes del cumplimiento son menos frecuentes.
Este contexto crea la necesidad de estudiar la vinculación entre AT y RMP y de establecer y demostrar estadísticamente los factores que influyen la AT. El ámbito más adecuado de estudio son las consultas del médico de familia, por sus características intrínsecas de longitudinalidad, enfoque generalista y abordaje biopsicosocial.
Por ello, este estudio se basa en la hipótesis que una buena RMP mejora la AT de prescripciones farmacológicas y hábitos de vida recomendados a pacientes con patologías crónicas. Así, este estudio trata de analizar los condicionantes de la AT en pacientes crónicos pluripatológicos, siendo el objetivo principal valorar la relación entre una adecuada RMP con la AT en estos pacientes, en el ámbito de Atención Primaria.
Material y métodosSe realizó un estudio transversal, multicéntrico, en la Región de Murcia (España). Se consideraron criterios de inclusión: edad comprendida entre 18 y 85 años, pacientes pluripatológicos (diagnosticados de al menos dos patologías crónicas, según índice de comorbilidad de Charlson), poseer habilidades básicas de lecto-escritura y aceptar participar firmando el consentimiento informado. Los criterios de exclusión fueron: deterioro cognitivo que dificultara comprender el estudio, situación de dependencia, no saber leer y/o escribir.
La muestra de pacientes se obtuvo por muestreo aleatorio. Estos pacientes procedían de 23 centros de salud, del cupo de los 49 médicos que participaron en este estudio. La selección de estos centros de salud y médicos participantes fue de forma intencional, entre los interesados en participar, habiendo presentado el estudio en todas las áreas de salud de la Región de Murcia. La recogida de datos se realizó entre febrero y mayo de 2022, mediante cuestionarios autoadministrados a los pacientes que, tras haber sido informados, aceptaron participar y firmaron el consentimiento informado. Para calcular el tamaño muestral se consideró: población infinita, nivel de confianza 95%, precisión 7%, proporción esperada 40% y proporción esperada de pérdidas 7%. El tamaño muestral ajustado a pérdidas fue de 202 pacientes. El porcentaje de proporción esperado se estableció porque, según las referencias bibliográficas, el porcentaje de AT inadecuada oscila entre el 30 y el 75% en pacientes con patologías crónicas1,2,6.
La tasa de participación fue muy elevada, ya que el estudio fue aceptado por todos los pacientes a los que se ofertó. Después del análisis inicial se retiró un caso por responder los cuestionarios de forma incompleta, realizándose así el estudio sobre una muestra de 201 pacientes.
Se consideró AT como variable resultado. Las variables explicativas fueron: percepción de RMP, percepción de enfermedades crónicas, grado de apoyo social y familiar, edad, sexo y número de fármacos que tomaban los pacientes, tiempo desde el primer diagnóstico de patología crónica e índice de Charlson.
Para valorar AT se empleó la Escala de Adherencia Terapéutica (EAT)19. Está formada por 21 ítems agrupados en tres dimensiones: «Control sobre la ingesta de medicamentos y alimentos», «Seguimiento médico-conductual» y «Autoeficacia» (denominados en adelante «Control», «Seguimiento» y «Autoeficacia»). Esta escala otorga una puntuación de 0 a 100 para cada ítem y dimensiones. Clasifica como baja adherencia la puntuación de 0 a 33, moderada adherencia de 34 a 67 puntos y alta adherencia entre 68 y 100 puntos1. En el análisis descriptivo y valoración de los resultados, se observó escasa variabilidad de los datos recogidos, ya que el 95% de los pacientes señaló adherencia alta y el 5% restante indicó moderada adherencia. Por ello, se optó por dividir la última categoría del cuestionario en dos categorías, considerando el resultado de adherencia «alta» fue para valores comprendidos entre 68 y 83 puntos y «muy alta» para aquellos valores por encima de 84 puntos, sin modificar la puntuación de las categorías de adherencia «baja» y «moderada».
La RMP se valoró mediante cuestionario PREMEPA de percepción de RMP20. Está formado por 11 ítems distribuidos en seis dimensiones: empatía, cortesía, humanidad, confianza, participación del paciente en la toma de decisiones y su intención de volver a consulta20. Previamente, se realizó una adaptación para su uso en pacientes crónicos en AP21. Los ítems se valoran mediante escala Likert de cinco opciones. Se estableció como RMP inadecuada hasta 13 puntos, medianamente adecuada entre 14 y 25 puntos y RMP adecuada con puntuación superior a 25.
La percepción de enfermedades crónicas se estudió mediante el cuestionario Illness Perception Questionnaire Revised (IPQ–R) en su versión española22. Consta de 26 preguntas que engloban seis dimensiones, que son: Representaciones emocionales–consecuencias, Duración aguda/crónica, Duración cíclica, Control personal, Control de tratamiento y Coherencia. Es una escala continua, con la interpretación por sumatorio de las puntuaciones, valorado en este caso cada ítem en escala tipo Likert de cinco opciones.
Para el grado de apoyo social se utilizó la escala multidimensional de percepción de apoyo social (MSPSS)23. Es una escala breve, que evalúa el apoyo emocional recibido mediante 12 ítems, conformando las dimensiones de: Familia, Amigos y Otros significativos23. En la versión empleada, cada ítem se valoró con escala Likert de cinco opciones, valorándose por sumatorio de puntuación para cada una de las dimensiones y el global del cuestionario.
El grado de apoyo familiar se valoró mediante el cuestionario de APGAR familiar24, que consta de cinco dimensiones: Adaptación, Participación, Gradiente de recursos, Afectividad y Recursos o capacidad resolutiva. La interpretación del cuestionario tiene en cuenta las cinco dimensiones originales, mediante su sumatorio, dejando como categoría aparte en la interpretación la dimensión Social, y considerando funcionalidad familiar normal entre 17 y 20 puntos, la disfunción familiar leve entre 13 y 16 puntos, la disfunción familiar moderada entre 10 y 12 puntos y la disfunción familiar severa la correspondiente a una puntuación menor o igual a 9.
Se debe mencionar que los cuestionarios empleados estaban validados para su empleo en pacientes crónicos. Se comprobó la fiabilidad de cada uno de estos cuestionarios, mediante α de Cronbach.
Como análisis estadístico, se analizó el modelo Lineal generalizado /Log–lineal que explica la relación entre AT y las demás variables. El resultado categórico de cuatro opciones del cuestionario EAT fue variable dependiente, siendo las demás variables analizadas en este modelo: resultado categórico de PREMEPA, dimensiones del cuestionario IPQ–R, resultado cuantitativo del cuestionario MSPSS y categórico de APGAR–familiar, sexo y edad de los pacientes, número de fármacos que tomaban, tiempo desde el diagnóstico e índice de Charlson. El procedimiento de análisis se muestra de forma resumido en la figura 1.
Este análisis incluyó el 79,1% de los participantes, porque el tratamiento estadístico excluyó 42 casos (debido a datos incorrectos o incompletos), por lo que este modelo se elaboró sobre 159 pacientes. Para considerar apropiado este modelo se realizaron la prueba de bondad de ajuste y test ómnibus siendo, el resultado aceptable en ambas, requisito previo indispensable para aceptar el modelo. Se empleó el proceso estadístico de «Retroceder por paso» (razón de verosimilitud). El primer paso para interpretar el modelo fue considerar que la prueba ómnibus era significativa para cada paso, indicando que, al añadir las variables independientes, mejoraba la predicción del modelo y su ajuste a los datos.
Posteriormente, el análisis de estas variables se completó elaborando un modelo de regresión logística. Para ello, se establecieron dos categorías en la AT (según cuestionario EAT), considerando aceptable el resultado de «muy alta adherencia» y estableciendo la otra categoría como el sumatorio de las categorías «moderada» y «alta adherencia».
Este modelo de regresión logística binaria permite estimar la probabilidad de muy alta AT. Previamente al desarrollo de este modelo estadístico, se valoró que el resultado obtenido fuera estadísticamente significativo. Se realizó la prueba de bondad de ajuste, mediante test de Hosmer y Lemeshow, que obtuvo resultado no estadísticamente significativo (p=0,262 para el último paso) para todas las variables explicativas. Este resultado indica que el modelo propuesto es aceptable y se ajusta adecuadamente a los datos observados.
Posteriormente, al considerarse la RMP como la principal variable explicativa, se repitió este análisis de regresión logística binaria considerando el resultado cuantitativo del cuestionario PREMEPA y sus dimensiones, manteniendo iguales las demás variables. Este modelo de análisis también comprobó inicialmente el resultado estadísticamente significativo del modelo, y su resultado favorable en la prueba de bondad de ajuste, mediante test de Hosmer y Lemeshow siendo estadísticamente no significativo (p=0,091 para el último paso). Se empleó también el proceso estadístico de «Retroceder por paso» (razón de verosimilitud). La prueba ómnibus resultó significativa para cada paso, indicando que las variables independientes mejoraban la predicción del modelo.
ResultadosLa fiabilidad de cada cuestionario resultó adecuada en todos los casos, con resultado α de Cronbach 0,767 para EAT; 0,711 en cuestionario PREMEPA; 0,823 para el IPQ-R; 0,889 en MSPSS y 0,860 para APGAR-Familiar.
En el modelo Log-lineal, todos los resultados alcanzaron significación estadística (p<0,05) y señalaron relación positiva con las dimensiones de EAT, RMP por resultado de PREMEPA, dimensiones del IPQ-R, grado de apoyo social y familiar e índice de Charlson, como recoge la tabla 1.
Análisis lineal generalizado de relación entre EAT y las demás variables a estudio
| Parámetros | B | Valor p | Exp(B)(IC 95% Wald para exp(B)) |
|---|---|---|---|
| Control | 0,270 | 0,000 | 1.310 (1.221 – 1.404) |
| Seguimiento | 1.005 | 0,000 | 2.732 (2.164 – 3.540) |
| Autoeficacia | 0,104 | 0,002 | 1.110 (1.039 – 1.185) |
| PREMEPA | 0,073 | 0,028 | 1.076 (1.008 – 1.149) |
| Coherencia | 0,503 | 0,000 | 1.654 (1.284 – 2.131) |
| Representación emocional | 0,464 | 0,004 | 1.591 (1.162 – 2.177) |
| Duración A/C | 0,334 | 0,042 | 1.396 (1.013 – 1.924) |
| Duración cíclica | –0,176 | 0,021 | 0,839 (0,722 – 0,974) |
| Control personal | 0,838 | 0,000 | 2.312 (1.674 – 3.195) |
| Control tratamiento | 0,778 | 0,000 | 2.178 (1.756 – 2.702) |
| MSPSS | 1.343 | 0,000 | 3.831 (2.416 – 6.073) |
| APGAR–familiar | –0,233 | 0,003 | 0,792 (0,679 – 0,924) |
| Sexo | 0,169 | 0,000 | 1.184 (1.131 – 1.240) |
| Edad | –0,247 | 0,012 | 0,781 (0,644 – 0,947) |
| Número fármacos | –0,330 | 0,000 | 0,719 (0,600 – 0,861) |
| Tiempo desde diagnóstico | –0,904 | 0,000 | 0,405 (0,254 – 0,646) |
| Índice de Charlson | 0,164 | 0,000 | 1.178 (1.088 – 1.275) |
| (Escala) | 0,002 |
En el análisis de regresión logística, las variables coherencia, duración aguda/crónica, APGAR familiar y número de fármacos que tomaba el paciente mostraron relación con cumplimiento terapéutico según el modelo obtenido, con significación estadística (p <0,05) para cada una de las variables de este modelo. En este modelo, el valor R cuadrado de Nagelkerke obtenido para el último paso fue 0,255, interpretándose que este modelo explica el 25,5% de la variable dependiente.
La interpretación señala que, al aumentar el promedio en cada una de estas variables indicadas, se incrementa la probabilidad de mejor resultado de AT. La tabla 2 muestra el resultado final del modelo obtenido.
Al repetir este análisis de regresión logístico considerando RMP como principal variable explicativa, se obtuvo un valor R cuadrado de Nagelkerke 0,305 para el último paso, explicando este modelo el 30,5% de la variable dependiente.
De esta forma, este modelo estadístico final indica que las variables que influyeron en AT fueron: cortesía, coherencia, duración aguda/crónica, APGAR familiar y número de fármacos que tomaba el paciente, teniendo significación estadística (p <0,05) en todos los casos, excepto Duración cíclica, como recoge la tabla 3.
Análisis de regresión logística de relación entre EAT y las demás variables a estudio, incluyendo las dimensiones de PREMEPA
| Variables | OR | IC 95% | Valor p |
|---|---|---|---|
| Cortesía | 2.823 | 1.178 – 6.761 | 0,020 |
| Coherencia | 2.421 | 1.457 – 4.024 | 0,001 |
| Duración A/C | 0,802 | 0,678 – 0,948 | 0,010 |
| Duración cíclica | 0,925 | 0,845 – 1.012 | 0,090 |
| APGAR familiar | 2.287 | 1.336 – 3.915 | 0,003 |
| Número de fármacos | 2.000 | 1.218 – 3.285 | 0,006 |
La validación original de EAT fue mediante un modelo estadístico lineal generalizado1, pero sus resultados no son comparables con este estudio, por no analizar la vinculación entre AT y RMP y las demás variables.
Según los resultados obtenidos en ambos modelos analizados, la RMP y especialmente la cortesía fueron factores relevantes sobre AT. La literatura menciona múltiples factores que influyen en AT, señalando la importancia de RMP12,25, pero no cuantifica su aportación a la AT, no permitiendo comparar los resultados obtenidos con otros estudios previos.
Soria Trujano et al.13, que también emplean el cuestionario EAT, mencionan que los pacientes con mejor comunicación médico–paciente obtienen mayor adherencia, apoyando la relación positiva encontrada con la RMP en el modelo Log-lineal, con la cortesía en el modelo de regresión logística. Por otra parte, la empatía es un componente fundamental de RMP, ampliamente citado en la literatura26, con un papel destacado en la mejora de la satisfacción del paciente y AT27, la participación del paciente es otro aspecto importante de RMP28, referido a la toma de decisiones compartida, que facilita la adecuada AT6,29, como se refleja en la relación positiva en nuestro modelo Log–lineal con el resultado PREMEPA, que incluye estos factores de RMP.
Nuestros resultados refrendan la literatura que señala la falta de capacidad de realizar las recomendaciones como factor de riesgo para baja AT6,30. Esta capacidad correspondería con «Autoeficacia», entendida como creencia en la propia habilidad para manejar las enfermedades crónicas31. Por ello, la mejoría de la autoeficacia en población anciana puede incrementar su adherencia al régimen de medicación32. La dimensión «Control» alude al control de la toma de fármacos y el seguimiento de las recomendaciones de hábitos y consultas programadas, siendo parte intrínseca de AT, derivado de la definición de la OMS6, pero no se encontraron estudios que evalúen su aportación a AT.
En el análisis de regresión logística, el grado de funcionalidad familiar fue el factor de mayor influencia favorable sobre AT, mencionado también en otros estudios previos13. Como señala Olvera Arreola, la funcionalidad familiar es el eje central en AT desde la perspectiva de calidad de vida1.
El siguiente factor de mayor relevancia sobre AT fue coherencia (como dimensión dentro de la percepción de enfermedades crónicas). Este resultado es similar a lo mencionado por Kim et al.33, al indicar que mayor comprensión percibida sobre la enfermedad se relaciona con mejor AT.
El número de medicamentos puede condicionar la complejidad de los regímenes de tratamiento8. En estudios previos, se asoció la falta de seguimiento del tratamiento con mayor número de fármacos34. En nuestro estudio se ha encontrado asociación del mayor número de fármacos con AT en el análisis de regresión, mientras que el Log-lineal se indicó asociación inversa. Por otra parte, el factor de duración aguda/crónica como determinante de AT es coherente con los resultados demostrados por este análisis Log–lineal. La literatura señala frecuentemente que las enfermedades crónicas presentan mayores tasas de incumplimiento que las enfermedades agudas32.
En este punto, se debe considerar que en el modelo Log-lineal aunque se obtuvo significación estadística para todas las variables, la precisión puede ser limitada en su interpretación en dimensiones como la duración cíclica, funcionalidad familiar y la edad, por el nivel de confianza obtenido.
Considerando las dimensiones del cuestionario PREMEPA, cortesía y duración cíclica, aparecen como nuevos factores en el modelo de regresión logística de AT. La cortesía fue el factor de mayor influencia demostrada en este modelo. Este resultado es acorde también con el modelo Log–lineal desarrollado. Esta característica de la comunicación del médico resulta fundamental para establecer una adecuada RMP, atención centrada en el paciente y toma de decisiones compartida, lo que es importante para optimizar la comunicación e individualización del tratamiento35.
Entre las limitaciones de este estudio pueden señalarse: posible tamaño muestral insuficiente, aunque se cumplió el cálculo estimado con muestreo aleatorio y siendo representativo de la población de referencia; posible sesgo de selección al participar los médicos de forma voluntaria, y por el tipo de escalas empleadas, por ser autoadministradas y por posible sesgo de deseabilidad social al estar basadas en la medición subjetiva de los pacientes, siendo asumido por los estudios que emplean estos cuestionarios y escalas.
Como conclusión, el modelo desarrollado indica que una buena AT se asocia a una mayor coherencia o compresión de la enfermedad, duración crónica de la patología, un mejor grado de funcionalidad familiar y un mayor número de fármacos que tomaba el paciente. Además, se ha demostrado que una RMP adecuada se asocia a mayor AT, siendo la cortesía el factor de la RMP de mayor importancia sobre AT.
- -
Se realizó un estudio transversal, multicéntrico, para valorar la relación entre una adecuada RMP con la AT y recomendaciones de hábitos de vida realizadas por el médico de familia en pacientes crónicos pluripatológicos.
- -
Las variables a estudio fueron: AT mediante la EAT.
- -
RMP mediante cuestionario PREMEPA de percepción de RMP, percepción de enfermedades crónicas mediante cuestionario Illness Perception Questionnaire Revised (IPQ–R) en su versión española, grado de apoyo social (por escala MSPSS) y grado de apoyo familiar mediante cuestionario APGAR familiar.
- -
Para establecer los condicionantes de la AT se analizó el modelo Lineal generalizado / Log–lineal para explicar la relación entre AT y las demás variables. Posteriormente, se elaboró un modelo de regresión logística.
- -
El modelo desarrollado indica que una buena AT se asocia a mayor compresión de la enfermedad, duración crónica de la patología, mejor grado de funcionalidad familiar y mayor número de fármacos que tomaba el paciente.
- -
Se ha demostrado que una RMP adecuada se asocia a mayor AT, siendo la cortesía el factor de la RMP de mayor importancia sobre AT.
Todos los autores han revisado y aprobado la versión final del manuscrito que se presenta.
Consideraciones éticasEse trabajo ha sido aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica del Hospital Universitario Sta. Mª del Rosell, Áreas II y VIII de Salud del Sistema Murciano de Salud, en reunión celebrada el día 12/12/2019, acta n° 09/19 y por Comisión de Evaluación de Trabajos de Investigación (CETI), Área VI - Vega Media del Segura del Servicio Murciano de Salud, Código CETI: 44/19.
Todos los pacientes participantes fueron debidamente informados, y otorgaron su consentimiento informado por escrito para su inclusión en el estudio.
Uso de Inteligencia ArtificialEn este trabajo no se ha empleado inteligencia en ninguna de las fases de su desarrollo ni elaboración.
FinanciaciónBeca Isabel Fernández para la realización de tesis doctoral 2023. IV Premio de Investigación en Medicina de Familia Salvador Tranche en modalidad artículo 2025.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener conflicto de intereses en la publicación de este artículo.
C.S. Alcantarilla – Sangonera La Seca: Romero Román, José Ramón; González Campo, Basilisa
C.S. Alquerías: Ferrer Blanco, María Elena
C.S. Águilas Norte: Hernández Hernández, Silvia
C.S. Águilas Sur: Juan Ruiz, Eulalia
C.S. Archena: Rodríguez Fernández, Encarnación; Gandía García, Laura
C.S. Beniel: Quiles Sánchez, Lourdes Victoria
C.S. Cartagena Este: Llorens Minguell, Antonio Javier
C.S. Cartagena Oeste: García Guerrero, María Lucía; Martínez González, Susana; Luquín Martínez, Rafael
C.S. Ceutí: Ortín Ortín, Enrique José
C.S. Fuente Álamo: Bueno Ortiz, José Miguel
C.S. La Flota - Vista Alegre: Pérez López, Pedro; Martínez Pastor, Antonio; Ferrer Mora, Antonio; Hidalgo García, Isabel María; Fernández Pérez, Pablo Ireno; Martínez Meseguer, Juana; Sánchez Esteban, María Tomasa; Avellaneda Molino, Pedro Joaquín; Hernández Menárguez, Fernando; Rámirez Espín, Francisco; García Molina, Jesús; Ferre Larrosa, Felipe Antonio; Robles Reyes, Ángela; Tornel Martínez, María Luisa
C.S. La Manga: Yedra Alcaraz, María; Siljestrom Laredo, Carlos; Niang Fernández, Aida; San José Rodríguez, Juan Carlos
C.S. Lorca San Diego: Gutiérrez Peralta, María Eugenia; Martínez-Castroverde Meroño, Adriana
C.S. Lorca Sur: García García, María
C.S. Lorca Sutullera: García Sáez, Julián
C.S. Murcia Centro – San Juan: Gómez Jara, Purificación
C.S. Los Dolores: Ballesteros Pérez, Ana María
C.S. Lorquí: Nicolás Martínez, María Encarnación
C.S. Mar Menor – El Algar: Martínez Frutos, Isabel María; Martínez García, Montserrat; Mimun Navarro, Yasmina; Becerro de Bengoa García, Claudio
C.S. Molina – Jesús Marín: Marín Murcia, Carolina; Gomariz Pérez, Isabel; Sánchez Ruiz, Virtudes; Tárraga Aguilar, María Mercedes
C.S. San Antón: Pérez-Crespo Gómez, Carmen; De Casas Fernández, Xania; Palacios Colom, Alberto; Redondo Romero, Laura María; Sánchez Sánchez, María José; Morales Alemán, María
C.S. Torre Pacheco: Ruiz Sánchez, Mariana; Rosique Gómez, Florentina
C.S. Totana: Medina Abellán, María Dolores
C.S. Vistabella: Mayoral Sánchez, María Teresa
Gerencia 061: Gonzálvez María Dolores, Manuel.
