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Vol. 146. Núm. 8.
Páginas 339-345 (Abril 2016)
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Vol. 146. Núm. 8.
Páginas 339-345 (Abril 2016)
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Factores predictivos de las interacciones farmacológicas clínicamente significativas en los pacientes tratados con regímenes basados en inhibidores de proteasa, inhibidores de transcriptasa inversa no nucleósidos y raltegravir
Predictive factors of clinically significant drug-drug interactions among regimens based on protease inhibitors, non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors and raltegravir
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Miguel Cervero
Autor para correspondencia
mcerveroj@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Rafael Torres, Juan José Jusdado, Susana Pastor, Jose Luis Agud
Departamento de Medicina Interna, Hospital Universitario Severo Ochoa , Leganés, Madrid, España
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Tabla 1. Características basales y de tratamiento en los participantes de la cohorte
Tabla 2. Regímenes antirretrovirales administrados
Tabla 3. Número y tipo de interacciones
Tabla 4. Probabilidad de presentar interacciones farmacológicas clínicamente significativas
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Resumen
Fundamento y objetivo

Determinar la prevalencia y los tipos de interacciones farmacológicas clínicamente significativas (IFCS) en los regímenes farmacológicos de los pacientes infectados por VIH que están recibiendo un tratamiento antirretroviral, y desarrollar una herramienta diagnóstica que pueda predecir la posibilidad de una IFCS.

Material y métodos

Diseño: revisión retrospectiva de bases de datos. Centro: Hospital Universitario Severo Ochoa, Unidad de Infecciosas. Participantes: 142 participantes seguidos por uno de los autores fueron seleccionados desde enero de 1985 hasta diciembre de 2014. Recogida de datos: recogimos en la última visita disponible de los participantes información relacionada con la infección VIH, las comorbilidades, los datos demográficos y los fármacos que estuvieran recibiendo, tanto los antirretrovirales como aquellos no relacionados con la infección VIH. Se definió la existencia de IFCS por la información de la ficha técnica y/o la base de datos de interacciones de fármacos antirretrovirales de la Universidad de Liverpool (http://www.hiv-druginteractions.org). Mediante el modelo de análisis multivariable de regresión logística y con la estimación de la curva de rendimiento diagnóstico obtenida identificamos una herramienta que nos pudiera predecir la existencia de interacciones farmacológicas.

Resultados

De 142 pacientes, 39 (29,11%) tenían algún tipo de IFCS y en 11,2% se detectaron 2 o mas interacciones. Solo en un paciente la combinación de los fármacos estaba contraindicada (este paciente estaba recibiendo darunavir/r y quetiapina). En el análisis multivariable, los factores predictores de IFCS fueron el que estuvieran recibiendo un régimen basado en IP o ITINAN y la presencia de 3 o más fármacos no antirretrovirales (AUC 0,886, IC 95% 0,828-0,944; p=0,0001). El riesgo fue 18,55 veces en aquellos que recibían ITINAN y 27,95 veces en los que recibían IP con respecto a aquellos que tomaban raltegravir.

Conclusiones

Las interacciones farmacológicas, incluyendo aquellas definidas como clínicamente significativas, son frecuentes en pacientes infectados por VIH tratados con antirretrovirales, y este riesgo es mayor en los regímenes basados en IP. Prescribiendo regímenes basados en raltegravir, especialmente en pacientes que reciben al menos 3 fármacos no relacionados con el VIH, se podrían evitar interacciones.

Palabras clave:
Virus de inmunodeficiencia humana
Interacciones farmacológicas
Tratamiento antirretroviral
Abstract
Background and objective

To determine the prevalence and types of clinically significant drug-drug interactions (CSDI) in the drug regimens of HIV-infected patients receiving antiretroviral treatment.

Material and methods

Design: retrospective review of database. Centre: Hospital Universitario Severo Ochoa, Infectious Unit. Participants: one hundred and forty-two participants followed by one of the authors were selected from January 1985 to December 2014. Data collection: from their outpatient medical records we reviewed information from the last available visit of the participants, in relation to HIV infection, comorbidities, demographics and the drugs that they were receiving; both antiretroviral drugs and drugs not related to HIV infection. We defined CSDI from the information sheet and/or database on antiretroviral drug interactions of the University of Liverpool (http://www.hiv-druginteractions.org) and we developed a diagnostic tool to predict the possibility of CSDI. By multivariate logistic regression analysis and by estimating the diagnostic performance curve obtained, we identified a quick tool to predict the existence of drug interactions.

Results

Of 142 patients, 39 (29.11%) had some type of CSDI and in 11.2% 2 or more interactions were detected. In only one patient the combination of drugs was contraindicated (this patient was receiving darunavir/r and quetiapine). In multivariate analyses, predictors of CSDI were regimen type (PI or NNRTI) and the use of 3 or more non-antiretroviral drugs (AUC 0.886, 95% CI 0.828 to 0.944; P=.0001). The risk was 18.55 times in those receiving NNRTI and 27,95 times in those receiving IP compared to those taking raltegravir.

Conclusions

Drug interactions, including those defined as clinically significant, are common in HIV-infected patients treated with antiretroviral drugs, and the risk is greater in IP-based regimens. Raltegravir-based prescribing, especially in patients who receive at least 3 non-HIV drugs could avoid interactions.

Keywords:
HIV
Drug-drug interactions
Antiretroviral treatment

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