La UCO diseña una herramienta que permite a las farmacias identificar la calidad de vida de pacientes crónicos

CÓRDOBA 6 May. (EUROPA PRESS) -

Investigadoras del Departamento de Enfermería, Farmacología y Fisioterapia de la Universidad de Córdoba (UCO) han diseñado una herramienta basada en redes neuronales que permite a las farmacias identificar las variables que influyen en la calidad de vida de personas con enfermedades crónicas.

Tal y como ha indicado la institución universitaria en una nota, las farmacias comunitarias son aquellas que tienen vocación de servicio a la comunidad en el ámbito no hospitalario. Son las farmacias de pueblo y de barrio que constituyen la puerta de acceso al sistema sanitario. La disponibilidad, la cercanía y las relaciones de confianza que se crean dan lugar a una asistencia que va más allá de la simple dispensación de medicamentos. En pacientes con enfermedades crónicas, que acuden rutinariamente a retirar su medicación, la farmacia comunitaria puede ser un punto de control determinante para su enfermedad y su calidad de vida.

En este contexto, las investigadoras del Departamento de Enfermería, Farmacología y Fisioterapia de la UCO María José Reyes y Vanesa Cantón junto con el investigador de Ingeniería Electrónica y de Computadores de la UCO y miembro del instituto de investigación DaSCI José Luis Ávila y la investigadora de la Universidad de Jaén María Pilar Carrera han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo para identificar, desde las farmacias, cuáles son las variables que más influyen en la calidad de vida de estos pacientes.

"El estudio se desarrolló con información de 347 pacientes crónicos, patologías cardiovasculares como hipertensión arterial, cardiopatías o arritmias; diabetes tipo II, artrosis, artritis reumatoide o patologías mentales como depresión y ansiedad. Los datos se recogieron en las dos farmacias comunitarias de Espejo (Córdoba), incluyendo 257 variables distintas a partir de datos socio demográficos, historias clínicas, analíticas o diferentes diagnósticos de los pacientes y se hizo un seguimiento a lo largo de nueve meses", explica María José Reyes, autora principal del trabajo.

Con estos datos se probaron cinco modelos predictivos distintos y se obtuvo "el mejor desempeño con un modelo basado en aprendizaje profundo que combina las respuestas de cinco redes neuronales", señala José Luis Ávila. Para hacer frente a la condición de caja negra de estos modelos (dan un resultado de salida a partir de los datos de entrada pero sin explicación de cómo ha funcionado el modelo), se aplicaron una serie de técnicas de explicabilidad que permiten saber qué ocurre dentro del modelo y por qué da esas respuestas. Esto es determinante para que el personal sanitario pueda verificar los resultados.

Los resultados del modelo demostraron que el dolor, la movilidad limitada, el uso de determinados tratamientos farmacológicos como los betabloqueantes, los síntomas emocionales y las dificultades para realizar las actividades diarias fueron los factores más influyentes en la percepción de la calidad de vida de los pacientes con enfermedades crónicas.

En este sentido, para la investigadora Vanesa Cantón "el objetivo era tratar de explicar qué variable determina que un paciente tenga calidad de vida". A veces se cree "que puede ser la patología o la severidad de la misma pero hay cuestiones que se consideran más secundarias, pero que cobran mayor protagonismo como puede ser el dolor o la movilidad. Eso deja ver que la interferencia que tenga la patología en su vida diaria es lo que repercute en la visión que tienen de su calidad de vida".

La predicción de la calidad de vida de los pacientes así como del factor más influyente en la misma que da como resultado el modelo se comparó con los datos reales obtenidos en el estudio con esos pacientes crónicos a partir de cuestionarios de autopercepción de la calidad de vida, demostrando así la viabilidad del modelo.

Así, este modelo se erige como una potencial herramienta de apoyo al personal farmacéutico con el objetivo de poner el foco en esas variables que están afectando a la calidad de vida de esos pacientes y poder caminar hacia una atención más personalizada, utilizando esta información para cambiar las actuaciones sanitarias y favorecer que estos pacientes no empeoren o adquieran más patologías.

"Este trabajo se encuadra en un contexto en el que la farmacia comunitaria comienza a cobrar mucho protagonismo en el control del paciente y ofrece una herramienta para conocer cuál es la calidad de vida del paciente", ha apostillado Vanesa Cantón.

Reforzando la idea de que, a pesar de la complejidad de las patologías de estos pacientes, el bienestar físico y emocional es fundamental, con este trabajo se contribuye a poner el foco en la medicina personalizada aprovechando las redes de confianza, la disponibilidad y la humanización de la atención que se dan en las farmacias comunitarias.