Buscar en
Cardiocore
Toda la web
Inicio Cardiocore Influencia pronóstica del índice de masa corporal y su relación con la compos...
Información de la revista
Vol. 46. Núm. 3.
Páginas 109-114 (Julio - Septiembre 2011)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
3897
Vol. 46. Núm. 3.
Páginas 109-114 (Julio - Septiembre 2011)
Original
DOI: 10.1016/j.carcor.2010.06.010
Acceso a texto completo
Influencia pronóstica del índice de masa corporal y su relación con la composición corporal en pacientes con insuficiencia cardiaca
Influence of body mass index and its relationship with body mass composition on the prognosis of heart failure
Visitas
...
Antonio Luis Gámez-López??
Autor para correspondencia
agalo1980@hotmail.com

Autor para correspondencia.
, Juan Luis Bonilla-Palomas, Manuel Anguita-Sánchez, Juan Carlos Castillo-Dominguez, Daniel García-Fuertes, Manuel Crespín-Crespín, Amador López-Granados, J.M.. José María Arizón del Prado, J.. José Suárez De Lezo
Unidad de Gestión Clínica de Cardiología, Hospital Universitario Reina Sofía, Córdoba, España
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Figuras (3)
Mostrar másMostrar menos
Tablas (3)
Tabla 1. Características demográficas y clínicas
Tabla 2. Características clínicas en función del IMC
Tabla 3. Análisis multivariante de Cox
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Introducción y objetivos

Estudios observacionales establecen una influencia pronóstica positiva de la obesidad en la insuficiencia cardiaca, si bien la relación de la misma con la composición corporal no ha sido estudiada. El objetivo del estudio es analizar la influencia que sobre la mortalidad tienen el índice de masa corporal y la composición corporal.

Métodos

Se midió el índice de masa corporal, el pliegue tricipital y el perímetro muscular braquial en 208 pacientes ingresados por insuficiencia cardiaca. Los pacientes fueron divididos en 4 grupos según su índice de masa corporal (bajo peso: <18,5, normopeso 18,5 a <25, sobrepeso: 25 a <30, y obesidad ≥30), y en tres según su distribución por percentiles del pliegue tricipital y perímetro muscular (p<5, p 5–94, p≥95).

Resultados

La mortalidad a un año difirió (p<0,001, log rank test) entre el grupo de bajo peso y el resto de grupos, sin encontrarse diferencias entre ellos (80% bajo peso; 32,6% normopeso; 21,6% sobrepeso; 17,9% obesidad). Lo mismo ocurrió con el grupo p≤5 de pliegue tricipital y el resto (64,3% p<5, 19,1% p 5–95, 25,4% p≥95). Sin embargo no se observaron diferencias en los grupos de perímetro muscular. El índice de masa corporal y el pliegue tricipital permanecieron como predictores independientes de mortalidad en el análisis multivariante; hazard ratio=0,93 (0,87–0,98).

Conclusiones

En nuestro estudio el IMC es un factor de riesgo independiente en IC debido al grupo de bajo peso. La pobre supervivencia del mismo está asociada a una disminución de la masa grasa corporal.

Palabras clave:
Insuficiencia cardiaca
Obesidad
Índice de masa corporal
Supervivencia
Pronóstico
Abstract
Introduction and objectives

Observational data suggest a protective effect of obesity in heart failure but the relationship with body composition has not yet been studied. The objective of our study is to examine the prognosis influence of body mass index and body composition.

Methods

Baseline body mass index, tricipital skin-fold and brachial muscle circumference were recorded in 208 patients admitted due to heart failure. They were divided into four groups according to BMI: low weight (<20.5), normal weight (20.5 to <25.5), overweight (25.5 to <30), and obese (≥30) and in three groups according to tricipital skin fold and brachial muscle circumference (p<5, p 5–94, p≥95).

Results

There was a difference in the mortality rate at 1 year (P<0.001) between low-weight patients and the other groups, with no differences between them: 80% for low-weight patients, 32.6% for normal-weight patients, 21.6% for overweight patients, and 17.9% for obese patients. The same was observed between p<5 tricipital skin fold patients and the other groups (64.3% p<5, 19.1% p 5–95 and 25.4% p≥95, P=0.002). No differences were observed between brachial muscle circumference groups. After adjusting for different prognosis variables, body mass index and tricipital skin fold remained as independent predictor of reduced mortality at 1 year in multivariate analysis (Hazard ratio=0.93 [0.87–0.98]).

Conclusions

In our study, body mass index is an independent risk factor in heart failure due to the group of low weight patients. The poor survival of this group is associated with a decrease in body composition characterised by a decreased body fat mass.

Keywords:
Heart failure
Obesity
Body mass index
Survival
Prognosis
Texto completo
Introducción

La obesidad representa un factor de riesgo independiente de morbimortalidad cardiovascular1. Sin embargo, la relevancia pronóstica de la obesidad en el contexto del paciente con insuficiencia cardiaca (IC) establecida no está clara. Datos observacionales sugieren un efecto protector de la obesidad, el cual ha sido denominado paradoja de la obesidad o epidemiología inversa2. Los mecanismos que determinan esta asociación no están esclarecidos no conociéndose en la actualidad si, este aparente efecto protector de la obesidad es debido a un aumento en la masa grasa o en la masa magra corporal3,4.

El objetivo de nuestro estudio ha sido doble. En primer lugar, analizar la relación entre el índice de masa corporal (IMC) y la mortalidad durante un seguimiento de 1 año en pacientes dados de alta hospitalaria con el diagnóstico de insuficiencia cardiaca. Y en segundo lugar, determinar si la influencia pronóstica del IMC en pacientes con IC viene determinada por el componente graso o proteico de la composición corporal.

Métodos

Se seleccionaron 208 pacientes dados de alta de manera consecutiva de nuestro hospital entre enero de 2007 y marzo de 2008 con el diagnóstico de IC. El diagnóstico de IC se realizó en virtud de síntomas y signos típicos con ayuda del electrocardiograma, radiografía de tórax y ecocardiograma, atendiendo a los criterios de la Sociedad Europea de Cardiología en sus últimas guías de práctica clínica5.

Se recogieron datos demográficos, clínicos, ecocardiográficos y analíticos. Se analizó el IMC a partir del peso y la talla, mediante la fórmula: peso (en kilogramos)/cuadrado de la talla (en metros). Una vez obtenido se evaluó la relación entre el IMC y la supervivencia a los 12 meses. Se analizó a 4 subgrupos de pacientes, en función de su IMC, a partir de los criterios definidos por la Organización Mundial de la Salud6: bajo peso (IMC<18,5), peso normal (IMC de 18,5 a<25), sobrepeso (IMC de 25 a<30) y obesidad (IMC≥30). El análisis del pliegue tricipital (PT) se realizó mediante el uso de un plicómetro validado para tal efecto. El cálculo del perímetro muscular del brazo (PMB) se realizó a partir de la circunferencia braquial y el PT. En función del PT y PMB, los pacientes fueron distribuidos por percentiles conforme a las tablas de referencia para sexo y edad. Se consideraron patológicos los valores inferiores al percentil 5 y los superiores al percentil 95. Por ello, los pacientes fueron clasificados en tres grupos de análisis: percentil <5, entre el 5 y el 95 y p≥957,8.

El análisis estadístico se realizó mediante el paquete estadístico SPSS® 15.0. La relación entre los diferentes grupos establecidos de IMC con la mortalidad se analizó mediante la prueba de la χ2 o mediante el test de Fisher, en función del número de pacientes, evaluándose su impacto mediante un análisis univariante de Cox. Las comparaciones entre grupos se han realizado mediante la prueba de la χ2 para las variables categóricas y el test de Kruskal-Wallis para las variables continuas, tras comprobar que no tenían distribución normal, siendo descritas por su mediana y rango intercuartílico. También se ha obtenido las curvas de supervivencia de Kaplan-Meier para los distintos subgrupos de IMC, PT y PMB. En el análisis multivariable de Cox se introdujo la mortalidad a los 12 meses como variable dependiente, y como variables independientes, el IMC (como variable continua), fracción de eyección del ventrículo izquierdo (cualitativa dicotómica con punto de corte en el 45%), sexo, score de Charlson, hipertensión, diabetes, albuminemia y tratamiento. La comprobación de la función de riesgos proporcionales se realizó mediante las curvas log menos log. Por medio del estadístico de Wald, las variables con una p>0,15 fueron una a una eliminadas del modelo (procedimiento de selección metódica). La comparación del modelo reducido con el que incluye a las variables eliminadas se realizó mediante el test de la razón de verosimilitud. La escala de las variables continuas se valoró mediante la prueba de Box Tidwell. Se estudiaron las posibles interacciones entre las variables y aquéllas con una significación superior a 0,05 fueron estudiadas como posibles factores de confusión (considerándolas como tales cuando el porcentaje de cambio de los coeficientes fuese mayor del 15%). La comparación del modelo final con el modelo que solo incluyese a la constante se realizó nuevamente mediante el test de la razón de verosimilitud. Como prueba diagnóstica de casos extremos se utilizaron los valores dfbeta. Para valorar la bondad del ajuste se emplearon las representaciones gráficas de los residuos de martingala y de los residuos parciales.

El estudio se ha realizado cumpliendo la ley de protección de datos personales y de acuerdo con las recomendaciones internacionales sobre investigación clínica de la Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial, siendo autorizado por el comité ético de nuestro hospital.

Resultados

La mediana de edad media global fue de 74 (67–81) años. Un 46% de nuestros pacientes fueron mujeres y la etiología más frecuente fue la cardiopatía isquémica (41,8%). La mortalidad global de la serie fue del 26% (mediana de seguimiento de 12 meses). Otros datos generales de interés sobre la serie se recogen en la tabla 1. Los diferentes grupos de IMC fueron bastante homogéneos en sus características basales a excepción de la enfermedad renal avanzada, más frecuente en el grupo de bajo peso, en el que también existía un menor porcentaje de varones y una clara tendencia a un menor uso de beta-bloqueantes en dicho grupo (tabla 2).

Tabla 1.

Características demográficas y clínicas

Pacientes, n  208 
Hombres-Mujeres (%)  112(54)–96(46) 
Edad (años), mediana (RI)  74 (67–81) 
IC crónica descompensada, n (%)  116 (56) 
Ingresos previos por IC, n (%)  55 (26) 
Etiología, n (%)
Cardiopatía isquémica  87 (42) 
Idiopática/alcohólica  27 (13) 
Valvulopatía  28 (14) 
Cardiopatía HTA  42 (20) 
Otras  24 (11) 
DM, n (%)  121 (58) 
HTA, n (%)  158 (76) 
FEVI, mediana (RI)  45 (39–62) 
FEVI<45%, n(%)  115 (55) 
FEVI>45%, n(%)  93 (45) 
IMC, n(%)
<18,5  5 (3) 
18,5–25  44 (23) 
25 a 30  73 (38) 
≥30  69 (36) 
PT, n(%)
P<5  11 (6) 
P 5–95  128 (63) 
p≥95  63 (31) 
PMB, n(%)
P<5  45 (22) 
P 5–95  152 (75) 
p≥95  5 (3) 

DM: diabetes mellitus; FEVI: fracción de eyección ventricular izquierda; HTA: hipertensión arterial; IMC: índice de masa corporal; PMB: perímetro muscular del brazo; PT: pliegue tricipital; RI: rango intercuartílico.

Tabla 2.

Características clínicas en función del IMC

  Bajo peso  Peso normal  Sobrepeso  Obesidad 
Edad, mediana (RI)  79(72–84)  75(68–83)  71(64–79)  73 (64–80)  0,12 
Varones (%)  20  57  70  42  0,03 
Etiología isquémica (%)  20  36  43  36  0,69 
Diabetes (%)  40  52  63  58  0,57 
HTA (%)  60  66  78  78  0,35 
Beta-bloqueantes (%)  20  66  74  74  0,06 
FEVI<45% (%)  60  61  61  42  0,08 
Indice de Charlson, mediana (RI)  4(3–6)  4(2–7)  4(3–6)  4 (2–5)  0,87 
Anemia,% (Hb<12gr/dl)  60  41  53  45  0,51 
ClCr<30ml/min, (%)  80  32  13  12  <0,001 

ClCr: aclaramiento de creatinina; FEVI: fracción de eyección de ventrículo izquierdo; Hb: hemoglobina; HTA: hipertensión arterial; RI: Rango intercuarílico.

El IMC como variable continua se asoció de forma significativa con la mortalidad: a mayor IMC menor mortalidad, con una reducción de la tasa de mortalidad en un 7% por cada aumento en una unidad del IMC (Odds Ratio=0,93 [0,88–0,98], p=0,009).

Al comparar las curvas de supervivencia actuarial de los diferentes grupos de IMC se pudieron observar diferencias significativas entre el grupo de bajo peso y el resto, pero no entre estos últimos entre sí (mortalidad al año en el grupo de bajo peso, normopeso, sobrepeso y obesidad del 80%, 32,6%, 21,6% y 17,9%, respectivamente, p=0,002; fig. 1). Resultados superponibles se obtuvieron al analizar las curvas de supervivencia en función del pliegue tricipital, de tal manera que fueron los pacientes con un percentil por debajo de cinco los que presentaron el peor pronóstico, sin diferencias entre aquéllos con p5–95 y p≥95 (mortalidad al año del 64,3%, 19,1% y 25,4%, respectivamente, p=0,007; fig. 2). Sin embargo, no existieron diferencias pronósticas entre los diferentes grupos establecidos en función del PMB (fig. 3).

Figura 1.

Curva de supervivencia de Kaplan-Meier de los distintos grupos de índice de masa corporal.

(0,13MB).
Figura 2.

Curva de supervivencia de Kaplan-Meier de los distintos grupos en función del percentil de pliegue tricipital.

(0,12MB).
Figura 3.

Curva de supervivencia de Kaplan-Meier de los distintos grupos en función del percentil del perímetro muscular del brazo.

(0,13MB).

Tras ajustar por sexo, hipertensión arterial, diabetes mellitus, etiología, insuficiencia renal, tratamiento con beta-bloqueantes, fracción de eyección de ventrículo izquierdo e índice de Charlson, el IMC permaneció como factor pronóstico independiente (tabla 3). Lo mismo resultó de aplicar dicho modelo de Cox al pliegue tricipital (hazard ratio 0,97 [0,95–0,99], p=0,04), manteniéndose este como factor pronóstico a diferencia de la masa magra corporal (p=0,33 para PMB).

Tabla 3.

Análisis multivariante de Cox

Variables que permanecen en el modelo  HR  IC del 95% 
IMC  0,95  0,89–0,98 
Diabetes  2,13  1,11–4,22 
Beta-bloqueantes  0,56  0,31–0,96 
Indice de Charlson  1,23  1,15–1,41 
Enfermedad renal (ClCr<30ml/min)  2,15  1,32–4,18 

ClCr: aclaramiento de creatinina estimado; HR: hazard ratio; IC: intervalo de confianza; IMC: índice de masa corporal;

Variables introducidas pero que no permanecen en el modelo: sexo, HTA y FEVI conservada.

Discusión

El IMC es la medida antropométrica más empleada y de elección en la evaluación inicial del sobrepeso y la obesidad en personas adultas. Su principal inconveniente es que no distingue masa grasa o masa magra (masa no-grasa), y algunos individuos muy musculados pueden ser clasificados como obesos sin serlo6. Varios estudios observacionales han puesto de manifiesto una asociación inversa entre IMC y mortalidad en el paciente con IC establecida. Dicha asociación mediante la cual los pacientes de mayor peso tienen una menor mortalidad no solo se limita a la IC, sino también a algunas enfermedades crónicas como la insuficiencia renal terminal en diálisis, los pacientes de edad avanzada y algunas neoplasias en estadios terminales9–13. También se ha observado que pacientes obesos tras un infarto de miocardio no tenían peor pronóstico que los de peso normal durante el seguimiento15. En estudios previamente publicados16, como los subanálisis del estudio (DIG)17,18Digitalis Investigation Group trial se ha analizado la relación entre el IMC y la mortalidad en los pacientes afectos de insuficiencia cardiaca crónica estable. En ese estudio, con más de 7.000 pacientes, se objetivó que entre los que tenían un peso normal (IMC≥18,5 a<25) había mayor mortalidad que entre los que tenían sobrepeso (IMC≥25 a<30) y en estos, mayor mortalidad que los obesos (IMC≥30), todo ello con características clínicas y demográficas similares entre los grupos. También el análisis de 5.010 pacientes del Valsartan Heart Failure Trial19 objetivó que la menor mortalidad observada era la de los pacientes obesos (IMC>30) y que el riesgo de muerte por insuficiencia cardiaca en los pacientes de bajo peso era 4 veces el de los obesos. Cuando se comparaba a los grupos de pacientes con peso normal, con sobrepeso y obesos, todos tenían menor riesgo de muerte que los de bajo peso, independientemente de la función ventricular, los síntomas y el tratamiento con bloqueadores beta, entre otros factores. En nuestro estudio, objetivamos mayor mortalidad a menor IMC de forma progresiva durante un seguimiento a un año. Nuestro grupo de pacientes obesos difirió significativamente en algunos aspectos del resto de los grupos (mayor porcentaje de varones, mejor función renal y una clara tendencia a un porcentaje más elevado de beta-bloqueantes respecto al grupo de bajo peso; tabla 2). En el análisis multivariable, en el que se incluyeron todos estos factores, el IMC continuó mostrando una relación estadísticamente significativa con la mortalidad. El riesgo de muerte por cualquier causa, tras el ajuste por las otras variables, disminuyó un 7% por cada aumento de 1 punto en el IMC. Igualmente el hallazgo en nuestro estudio de una elevadísima tasa de mortalidad en el grupo de bajo peso es consistente con los hallazgos reflejados en estudios previos13. Algunos trabajos han señalado otro tipo de relación entre el IMC y la mortalidad en los pacientes con insuficiencia cardiaca, de manera que esta relación podría tener una curva en forma de U14. Así, tanto los valores más bajos de IMC, que corresponderían a los pacientes con caquexia, como los valores más altos, que serían los pacientes con obesidad mórbida, conllevarían un peor pronóstico20. En nuestra población no hemos encontrado que la relación entre el IMC y la mortalidad tuviera la mencionada forma en U. Igualmente debemos señalar como a pesar de realizar la medición del peso en la situación más estable posible previa al alta, no se trata de pacientes ambulatorios en situación estacionaria con las consiguientes diferencias en el peso que pueden existir.

A pesar de los numerosos estudios que abordan la compleja asociación entre IMC y pronóstico de la IC, ninguno de ellos determina si el aparente efecto protector de la obesidad es debido a un incremento de la masa grasa o magra corporal9–13. Mediante la determinación antropométrica del PT y del PMB, ambos indicadores del compartimento graso y proteico corporal respectivamente, hemos querido resolver esta cuestión. En nuestro trabajo, los pacientes con un PT bajo (

Finalmente añadir como a diferencia de gran parte de los estudios realizados en este campo, el nuestro realiza una distribución de los pacientes en función del IMC según las directrices que la Organización Mundial de la Salud tiene al respecto6. Esto facilita la aplicatividad de los resultados así como la comparación y estandarización de los mismos, algo de reconocido valor a la hora de realizar un trabajo de investigación21.

Conclusión

En nuestro estudio el IMC es un factor de riesgo independiente en IC debido exclusivamente al grupo de pacientes con bajo peso, sin que hayamos encontrado diferencias pronósticas entre el resto de grupos de IMC. La pobre supervivencia del grupo de pacientes con bajo peso está asociada con una distribución anómala de la composición corporal, caracterizada por una disminución de la masa grasa corporal.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Bibliografía
[1]
S. Kenchaiah, J.C. Evans, D. Levy.
Obesity and the risk of heart failure.
N Engl J Med, 347 (2002), pp. 305-313
[2]
K. Kalantar-Zadeh, G. Block, T. Horwich, G. Fanarow.
Reverse epidemiology of conventional cardiovascular risk factors in patients with chronic heart failure.
J Am Coll Cardiol, 43 (2004), pp. 1439-1444
[3]
P. Imbearlt, A. Tremblay, J. Simoneau, D. Joanisse.
Weight loss-induced rise in plasma pollutant is associated with reduced skeletal muscle oxidative capacity.
Am J Physiol Endocrinol Metab, 282 (2002), pp. E574-E579
[4]
M. Weber, J.M. Neutel, D.H.G. Smith.
Contrasting clinical properties and exercise responses in obese and lean hypertensive patients.
J Am Coll Cardiol, 37 (2001), pp. 169-174
[5]
K. Dicksteint, A. Cohen, G. Filippatos.
Guía de práctica clínica de la Sociedad Europea de Cardiología para el diagnóstico y tratamiento de la insuficiencia cardiaca.
Rev Esp Cardiol, 61 (2008), pp. 1329.e1-1329.e70
[6]
Comité de Expertos de la OMS sobre la obesidad: Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO consultation on obesity. WHO technical report series, 894. Ginebra (Suiza): Organización Mundial de la Salud, 2000.
[7]
A.R. Frisancho.
New norms of upper limb fat and muscles areas for assessment of nutricional status.
Am J Clin Nutr, 34 (1981), pp. 2540-2545
[8]
M. Esquius, J. Schwartz, A.L. López Hellín, E. García.
Parámetros antropométricos de referencia de la población anciana.
Med Clin (Barc), 100 (1993), pp. 692-698
[9]
J. Butler, R. Howser, P.M. Portner, R. Pierson.
Body mass index and outcomes after left ventricular assist device placement.
Ann Thorac Surg, 79 (2005), pp. 66-73
[10]
C. Lavie, A. Osman, R. Milani, R. Mehra.
Body composition and prognosis in chronic systolic heart failure: the obesity paradox.
Am J Cardiol, 91 (2003), pp. 891-894
[11]
T. Horwich, G.C. Fonarow, M.A. Hamilton, W. McLellan, M. Woo, J. Tillisch, et al.
The relationship between obesity and mortality in patients with heart failure.
J Am Coll Cardiol, 38 (2001), pp. 789-795
[12]
K. Kalantar-Zadeh, J.D. Kopple.
Obesity paradox in patients on maintenance dialysis.
Contrib Nephrol, 151 (2006), pp. 57-69
[13]
E. Zamora, J. Lupón, A. Urrutia.
¿El índice de masa corporal influye en la mortalidad de los pacientes con insuficiencia cardiaca?.
Rev Esp Cardiol, 60 (2007), pp. 1127-1134
[14]
A. Habbu, N.M. Lakkis, H. Dokainish.
The obesity paradox: fact or fiction?.
Am J Cardiol, 98 (2006), pp. 944-948
[15]
F. López-Jimenez, S.J. Jacobsen, G.S. Reeder, S.A. Weston, R.A. Meverden, V.L. Roger.
Prevalence and secular trends of excess body weight and impact on outcomes after myocardial infarction in the community.
Chest, 125 (2004), pp. 1205-1212
[16]
T.B. Horwich, G.C. Fonarow, M.A. Hamilton, W.R. MacLellan, M.A. Woo, J.H. Tillisch.
The relationship between obesity and mortality in patients with heart failure.
J Am Coll Cardiol, 38 (2001), pp. 789-795
[17]
B. Bozkurt, A. Deswal.
Obesity as a prognostic factor in chronic symptomatic heart failure.
Am Heart J, 150 (2005), pp. 1233-1239
[18]
J.P. Curtis, J.G. Selter, Y. Wang, S.S. Rathore, I.S. Jovin, F. Jadbabaie, et al.
The obesity paradox: body mass index and outcomes in patients with heart failure.
Arch Intern Med, 165 (2005), pp. 55-61
[19]
M. Cicoira, A.P. Maggioni, R. Latini, et al.
Body mass index, prognosis and mode of death in chronic heart failure: Results from the Valsartan Heart Failure Trial.
Eur J Heart Fail, 9 (2007), pp. 397-402
[20]
A. Habbu, N.M. Lakkis, H. Dokainish.
The obesity paradox: fact or fiction?.
Am J Cardiol, 98 (2006), pp. 944-948
[21]
D. Moher, K.F. Schulz, D.G. Altman.
The CONSORT statement: revised recommendations for improving the quality of reports of parallel-group randomized trials.
Lancet, 357 (2001), pp. 1191-1194

Este manuscrito recibió uno de los Premios a Comunicaciones presentadas por Residents del XLIV congreso de la S.A.C. de 2009.

Copyright © 2010. SAC
Opciones de artículo
Herramientas
es en pt

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?

Você é um profissional de saúde habilitado a prescrever ou dispensar medicamentos

es en pt
Política de cookies Cookies policy Política de cookies
Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación. Si continua navegando, consideramos que acepta su uso. Puede cambiar la configuración u obtener más información aquí. To improve our services and products, we use "cookies" (own or third parties authorized) to show advertising related to client preferences through the analyses of navigation customer behavior. Continuing navigation will be considered as acceptance of this use. You can change the settings or obtain more information by clicking here. Utilizamos cookies próprios e de terceiros para melhorar nossos serviços e mostrar publicidade relacionada às suas preferências, analisando seus hábitos de navegação. Se continuar a navegar, consideramos que aceita o seu uso. Você pode alterar a configuração ou obter mais informações aqui.