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Artículo de método

Monitorización longitudinal y modelado predictivo de la adherencia a la medicación en pacientes con ictus isquémico

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DOI:

10.3791/71636

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11 de agosto de 2026

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1Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University/West China School of Nursing, Sichuan University, 2Department of Respiratory Medicine, West China Hospital, Sichuan University

En este artículo

Resumen

Este protocolo describe una evaluación telefónica estructurada de la toma autoinformada de medicación a los 30, 90 y 180 días después del alta, así como el desarrollo interno de un modelo de predicción de seguimiento temprano para supervivientes de ictus isquémico. El protocolo separa la ingesta autoinformada de la PDC basada en farmacia y utiliza predictores demográficos predefinidos y predictores psicosociales del día 30.

Resumen

La adherencia a la medicación es fundamental para la prevención secundaria tras un ictus isquémico, pero la adherencia auto-reportada puede cambiar durante el seguimiento. En este marco longitudinal de un solo centro, se inscribiron 210 participantes y 191 completaron la evaluación de 180 días. La toma de medicación se evaluó mediante una entrevista telefónica estructurada para los días 1–30, 31–90 y 91–180, y se clasificó como buena cuando el porcentaje compuesto ponderado por día de exposición era al menos del 80%. El APGAR chino BMQ-Específico y Familiar se administró en el día 30, día 90 y día 180. Un modelo logístico de cuatro predictores utilizó la residencia, sexo, BMQ-NCD del día 30 y APGAR familiar del día 30, y fue validado internamente con 1.000 muestras bootstrap. Entre los 191 casos completos, la buena adherencia fue del 84,3% (IC 95%, 78,3%–89,1%) al día 30, 77,0% (IC 95%, 70,3%–82,7%) al día 90 y 72,8% (IC 95%, 65,9%–79,0%) al día 180. Residencia urbana, sexo masculino, QM-NCD en el día 30 y puntuación APGAR familiar en el día 30 se asociaron con la adherencia al día 180. El AUC aparente fue de 0,879 (IC 95%, 0,821–0,928), y el AUC corregido por optimismo fue de 0,867. El protocolo proporciona un marco reproducible para la evaluación longitudinal de la adherencia auto-reportada y un modelo de predicción del día 30 validado internamente. Se requieren validaciones externas y medidas objetivas de adherencia antes de la implementación clínica.

Introducción

El ictus sigue siendo una de las principales causas de discapacidad y mortalidad a largo plazo en todo el mundo, lo que requiere una definición clínica refinada que tenga en cuenta tanto la evidencia patológica como la de imagen1. A pesar de los avances en las intervenciones agudas, la carga global del ictus sigue aumentando, siendo el ictus isquémico la gran mayoría delos casos 2. Esta tendencia es especialmente pronunciada en China, donde la prevalencia de factores de riesgo vascular ha alcanzado niveles críticos, lo que supone una enorme presión sobre el sistemasanitario. La evidencia sugiere que los supervivientes de un primer ictus enfrentan un alto riesgo de eventos vasculares recurrentes, con estudios comunitarios que destacan la persistente vulnerabilidad de estapoblación 4. Aunque el manejo de la fase aguda presenta desafíossignificativos 5, la supervivencia a largo plazo y la esperanza de vida de estos pacientes están dictadas principalmente por la eficacia de las estrategias de prevenciónsecundaria 6,7.

La base de la prevención secundaria implica un manejo farmacológico riguroso, incluyendo la reducción de la presión arterial y la terapiaantiplaquetaria 8,9,10. Las directrices internacionales de la Asociación Americana del Corazón (AHA), la Organización Europea de Ictus (ESO) y las Recomendaciones Canadienses de Mejores Prácticas para el Ictus enfatizan que el cumplimiento de estos regímenes es esencial para prevenir larecurrencia 11,12,13,14. No obstante, la utilidad clínica de estas intervenciones suele verse socavada por una mala adherencia a lamedicación 15,16. La adherencia a la medicación es una estructura multidimensional que incluye tanto la iniciación como lapersistencia 15,17. Datos recientes del registro indican que una mayor adherencia a medicamentos secundarios de prevención mejora significativamente la supervivencia y reduce las tasas derecurrencia 17,18. Por ejemplo, la adherencia a las estatinas se ha asociado de forma independiente con un riesgo reducidode recurrencia 19.

A pesar de estos beneficios, los estudios longitudinales observan una significativa "decadencia temporal" en las tasas de adherencia durante el primer año tras elalta. Aunque factores demográficos como las diferencias de sexo y el estatus socioeconómico influyen en lapersistencia 21,22, hay un reconocimiento creciente del papel de los factores psicosociales y cognitivos en la configuración del comportamiento delpaciente 23,24. El Cuestionario de Creencias sobre los Medicamentos (BMQ) ha surgido como una herramienta validada para evaluar la representación cognitiva de la medicación a través del marco "Necesidad-Preocupaciones" 25. Las revisiones sistemáticas han demostrado que las puntuaciones de BMQ son predictores robustos de la adherencia en diversas condiciones crónicas enChina 26. De manera similar, el entorno social, especialmente el funcionamiento familiar, desempeña un papel fundamental. El Índice APGAR Familiar proporciona una medida fiable del apoyo percibido, lo cual es fundamental para los pacientes que navegan por las complejidades de la vida tras unictus 27,28.

Aunque el NIHSS y la Escala de Rankin modificada describen la gravedad neurológica y el resultadofuncional 29,30, no miden directamente las creencias sobre medicación ni el funcionamiento familiarpercibido 31. Se han estudiado servicios de salud móvil y basados en WeChat, ya que la adherenciaapoya a 32,33. Por tanto, el protocolo actual tiene dos objetivos: definir la evaluación de la toma de medicación en el día 30, día 90 y día 180 utilizando terminología consistente, y desarrollar un modelo interpretable de adherencia al día 180 utilizando variables demográficas y psicosociales predefinidas recogidas durante el estudio.

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Protocolo

El protocolo fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación Biomédica del Hospital de China Occidental de la Universidad de Sichuan (Revisión nº 2021 (1303); fecha de aprobación: 8 de noviembre de 2021). Todos los procedimientos reportados se llevaron a cabo de acuerdo con los requisitos del comité y el protocolo aprobado. El conjunto de datos analítico completo se proporciona en el Archivo Suplementario 1.

1. Cribado de pacientes e inscripción basal

  1. Identificar posibles participantes a partir de los registros hospitalarios del Departamento de Neurología. Selecciona a los pacientes diagnosticados con ictus isquémico agudo mediante resonancia magnética (RM) o tomografía computarizada (TC). Registrar el número total de individuos inicialmente evaluados para establecer el grupo base para el diagrama de flujo de participantes.
  2. Examinar a los pacientes según los criterios de inclusión preestablecidos. Incluir a adultos con ictus isquémico agudo confirmado por imagen que puedan realizar la entrevista por sí mismos o a través de un representante legalmente autorizado.
  3. Aplica criterios de exclusión. Excluir a los pacientes con antecedentes de enfermedad mental grave, deterioro cognitivo (determinado por registros clínicos) o una esperanza de vida inferior a seis meses. Documenta las razones exactas y los números correspondientes para cualquier exclusión en esta etapa (por ejemplo, limitaciones de esperanza de vida o negativa a dar consentimiento).
  4. Antes de la inscripción, obtén el consentimiento informado por escrito del paciente o, cuando el paciente no pueda dar su consentimiento, de un representante legalmente autorizado, utilizando el formulario de consentimiento informado aprobado por el comité. Explique el diseño longitudinal del estudio, las evaluaciones telefónicas y el calendario de seguimiento de 180 días antes de la firma. Registrar la identidad y el papel de la persona que consiente, la fecha de consentimiento y el miembro del personal del estudio que obtuvo el consentimiento.
  5. Recopilar datos demográficos y clínicos de referencia en un plazo de 48 horas desde la admisión. Registra edad, sexo, residencia, nivel educativo e ingresos mensuales utilizando un formulario estandarizado de informe de caso.
  6. Al alta, un clínico especializado en ictus administrado el NIHSS chino validado utilizando sus 11 ítems estándar puntuados y un rango total de 0–4229. Registra la puntuación total, el papel del evaluador y el estado de formación, la fecha de la evaluación y la duración de la estancia hospitalaria.
  7. Administrar el BMQ chino autorizado mediante una entrevista presencial estructurada antes de la alta y por teléfono en el día 30, día 90 y día 18025,34.
    NOTA: El instrumento contiene cinco ítems de Necesidad y cinco ítems de Preocupaciones. Puntuar cada ítem del 1 (totalmente en desacuerdo) al 5 (totalmente de acuerdo), y sumar los cinco ítems de cada subescala; Totales de Necesidad y Preocupaciones, por lo que cada uno oscila entre 5 y 25.
  8. Calcular la diferencial de necesidades y preocupaciones (BMQ-NCD) como Necesidad menos Preocupaciones (rango, -20 a 20). Una mayor necesidad y valores más altos de BMQ-NCD indican una mayor percepción de necesidad en relación con las preocupaciones, mientras que un valor de preocupación más alto indica una mayor aprensión.
    NOTA: Exigir las cinco respuestas para cada subescala; de lo contrario, codifica esa subescala y el BMQ-NCD como ausentes. Utiliza el día 30 BMQ-NCD como predictor continuo del modelo. Al mismo tiempo, administrar el APGAR27 de la Familia China.
  9. Puntua Adaptación, Asociación, Crecimiento, Afecto y Determinación como 0 (casi nunca), 1 (a veces) o 2 (casi siempre), y sumar los cinco elementos a un total entero de 0 a 10; puntuaciones más altas indican una mejor percepción de funcionamiento familiar. Si falta algún objeto de APGAR familiar, codifica el total como faltante. Registra las versiones del instrumento, autorización, administrador, encuestado, fecha, respuestas a ítems, totales subescalas y puntuaciones totales en el formulario de informe de caso.

2. Preparación del alta y educación del paciente

  1. Realiza una sesión estandarizada de asesoramiento sobre medicación antes del alta. Proporciona una lista escrita de medicamentos secundarios de prevención prescritos, incluyendo antiplaquetarios, estatinas y antihipertensivos.
  2. Instruye al paciente y a su cuidador principal sobre la importancia de la adherencia a la medicación. Demuestra cómo registrar la toma de medicación si el paciente tiene intención de usar un búnker o un diario de lacte.
  3. Verifica el número de teléfono principal del paciente. Establecer una ventana temporal preferida para futuras llamadas de seguimiento para minimizar la pérdida y asegurar una alta tasa de respuesta.

3. Seguimiento longitudinal posterior al alta (día 30, día 90 y día 180)

  1. Realiza la primera entrevista telefónica estructurada al día 30 tras el alta (ventana objetivo, más o menos 3 días). Para cada clase de medicamentos de prevención secundaria prescrita durante los días 1–30, anota el nombre de la clase, la frecuencia diaria de dosis prescrita, el número de días de exposición y el número autodeclarado de días de admisión a la clase durante los días 1–30.
    1. Registrar al encuestado (paciente o cuidador principal que gestiona la medicación), la fecha de contacto, los cambios en el régimen, las interrupciones temporales dirigidas por el médico y los motivos de la incumplición. En la misma entrevista, administrar el APGAR BMQ-Específico y Familiar y registrar las puntuaciones del día 30
  2. Realiza la segunda entrevista al día 90 (ventana objetivo, más o menos 7 días). Repite las preguntas específicas de la clase sobre medicación durante los días no solapados del intervalo 31–90 y administra el BMQ y el APGAR familiar. No pidas al participante que reconstruya los días 1–30 de nuevo; conservar el registro del día 30 como fuente para ese intervalo.
  3. Realiza la entrevista final en el día 180 (ventana objetivo, más o menos 7 días). Repite las preguntas específicas de la clase para los días no solapados del intervalo 91–180, administra el BMQ y el APGAR familiar, y registra los 180 mRS del día cuando esté disponible.
  4. Utiliza el mismo formulario de entrevista estructurado y la misma regla de entrevistado en las tres consultas de seguimiento. Cuando un paciente no puede responder debido a un deterioro cognitivo, lingüístico o físico, utiliza al cuidador que gestiona el régimen de medicación y registra esa sustitución. No reclames una verificación por recuento de pastillas, diario, farmacia o que cega al entrevistador a menos que esté documentada en los registros de origen.
  5. Registra las visitas ambulatorias solo para seguimiento descriptivo. No incluyas ninguna variable de utilización posterior al altazo en un modelo de predicción destinado a usarse después de la evaluación del día 30.
  6. Define la línea base como la evaluación hospitalaria/alta y etiqueta las evaluaciones de adherencia por hora del calendario (día 30, día 90 y día 180), en lugar de T1, T2 y T3. Esto evita el conflicto previo en el que T1 se refería tanto a la línea base como al día 30.

4. Cuantificación de la adherencia auto-reportada a la medicación

  1. No utilice el término PDC a menos que la adhesión se derive de los registros de dispensación o reposición. Tratar la terapia antitrombótica (antiplaquetario u anticoagulante oral, según sea indicado), la terapia para reducir lípidos, la terapia antihipertensiva y la terapia para reducir la glucosa como clases secundarias separadas de prevención solo cuando se prescriban a ese participante.
    1. Para cada clase prescrita, se define un día de adherencia a la clase como el día en el que, según se informa, se tomó cada dosis programada en esa clase; La omisión de cualquier dosis programada hace que ese día de clase sea no adherente. Las interrupciones, sustituciones y retenciones temporales ordenadas por el médico no se cuentan como exposición esperada días después de la fecha de vigencia documentada.
    2. Calcular el porcentaje compuesto de adherencia autodeclarada por intervalos como 100 multiplicado por la suma de días de adherencia a clase en las clases prescritas dividido por la suma de días esperados de exposición a clase en esas clases. Este cálculo ponderado por día de exposición acomoda diferentes duraciones de prescripción y es equivalente a la media de proporciones específicas de clase solo cuando cada clase se prescribe para el mismo número de días. Utiliza los días 1–30 para el valor del día 30, los días 31–90 para el valor del día 90 y los días 91–180 para el valor del día 180.
  2. En cada seguimiento, clasifica la buena adherencia como una proporción autodeclarada de días adherentes de al menos el 80% y la baja adherencia como inferior al 80%. Considerar como falta las evaluaciones de adherencia que no existen; No los recalces en la categoría de mala adherencia.

5. Integración de datos, análisis longitudinal y modelado predictivo

  1. Realizar el análisis reproducible utilizando el lenguaje de programación Python (versión 3.13.5) con librerías para manipulación de datos, cálculo numérico, análisis estadístico y visualización en un sistema operativo Windows de 64 bits. Establece la semilla aleatoria en 71636 y codifica los valores faltantes como NA. Si el equipo final usa R, sustituye esta sección por la versión ejecutada exacta de R, las versiones de los paquetes, funciones y script; No informes de un flujo de trabajo de software no ejecutado.
  2. Resume las proporciones de buena adherencia en el día 30, día 90 y día 180 con intervalos de confianza exactos Clopper-Pearson de doble lado del 95%. Analizar el cambio general en la adherencia binaria por parejas con la prueba Q de Cochran, seguida de pruebas de McNemar exactas con corrección de Bonferroni.
  3. Analizar BMQ-NCD y APGAR familiar durante el día 30, día 90 y día 180 entre casos completos utilizando la prueba de Friedman. Cuando la prueba omnibus sea significativa, realiza comparaciones de rangos signados de Wilcoxon emparejados con corrección de Bonferroni. Informa de medianas y rangos intercuartiles además de medias y desviaciones estándar. Calcular los totales individuales de la escala a partir de respuestas a nivel de ítem antes del análisis; No analice valores interpolados o suavizados manualmente de cuestionarios.
  4. Defina el resultado del día 180 como una buena adherencia = 1 y una mala adherencia = 0. Reajustar una regresión logística multivariable del día 30 usando cuatro predictores preespecificados: residencia (Urbano = 1; Rural = 0), sexo (Masculino = 1; Mujer = 0), día 30 BMQ-NCD (continuo) y día 30 Puntuación APGAR familiar (continuo). No utilices visitas de seguimiento ambulatorias. Evita describir el cribado univariante o la selección hacia atrás a menos que ese procedimiento se haya ejecutado y documentado en código.
  5. Especificar la ecuación ajustada completa: logit[P(buena adherencia en el día 180)] = -10.3811 + 1.2921(Urbano) - 1.5215(Hombres) + 0.5211(BMQ-NCD) + 0.6887(APGAR Familiar). Genera el nomograma directamente a partir de estos coeficientes no redondeados y utiliza etiquetas orientadas al lector, categorías de referencia, rangos de puntuación y direccionalidad.
  6. Evalúa la discriminación con el AUC de la ROC y un intervalo de confianza del 95% entre percentil y bootstrap. Evalúa el error de predicción global con la puntuación Brier y la calibración con un gráfico de calibración y la pendiente de calibración. Informa el rendimiento aparente por separado del rendimiento corregido por optimismo.
  7. Realiza 1.000 remuestreos exitosos de bootstrap. En cada remuestreo, reajusta el modelo completo de cuatro predictores y estima el optimismo comparando el rendimiento en la muestra bootstrap con el rendimiento en la muestra original. Resta optimismo medio del rendimiento aparente.

6. Confidencialidad del paciente y seguridad de los datos

  1. Asegúrese de que toda la información identificable del paciente se elimine antes del análisis. Almacena el archivo maestro de enlace en un sistema institucional cifrado y protegido con contraseña, accesible solo para el personal autorizado del estudio.
  2. Asignar un ID alfanumérico único a cada participante en la inscripción. Utiliza este ID para todos los formularios de seguimiento y registros digitales posteriores.

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Resultados

Implementación del protocolo estandarizado y estratificación de cohortes

El registro de flujo de participantes informa que se evaluaron 216 individuos, 6 fueron excluidos y 210 fueron inscritos. Se perdieron diecisiete antes de la evaluación del día 90, y dos participantes adicionales se perdieron antes del día 180, dejando 191 casos completos para los análisis longitudinales y de modelización (Figura suplementaria 1). Los 19 ...

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Discusión

Este estudio describe un protocolo telefónico longitudinal estandarizado y desarrolla internamente un modelo de predicción para el día 30 para la adherencia auto-reportada al medicamento al día 180 tras un ictus isquémico. Tres hallazgos son fundamentales. En primer lugar, la proporción clasificada como buena adherencia disminuyó del 84,3% en el día 30 al 77,0% en el día 90 y al 72,8% en el día 180. En segundo lugar, las puntuaciones de BMQ-NCD y APGAR familiar también disminuyeron en la...

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Divulgaciones

Todos los autores no han revelado conflictos de interés.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Analysis ScriptStudy AuthorsJoVE_Analysis_Script.py (Uploaded as supplementary material)
Chinese Beliefs about Medicines Questionnaire-Specific (BMQ-Specific)Original: Prof. Robert Horne.
Chinese validation: Jiang S. et al. / Nie B. et al. (as cited in text)		Authorized Chinese Version. Administered via structured interview. Permission obtained from the original developer/copyright holder.
Chinese Family APGAR IndexOriginal: Dr. Gabriel Smilkstein.
Chinese application: Smilkstein G. et al. (as cited in text)		Validated Chinese translation. Version: 5-item scale. Open access/Public domain for clinical research.
Chinese National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS)Original: National Institutes of Health (NIH).
Chinese validation: Lyden P.D. et al. (as cited in text)		Validated Chinese version. 11-item clinical scale (0-42). Open access.
MatplotlibThe Matplotlib development teamVersion 3.10.6. Open source (https://matplotlib.org/)
NumPyThe NumPy communityVersion 2.3.3. Open source (https://numpy.org/)
PythonPython Software FoundationVersion 3.13.5 (64-bit Windows environment). Open source (https://www.python.org/)
pandasThe pandas development team (NumFOCUS)Version 2.3.3. Open source (https://pandas.pydata.org/)
SciPyThe SciPy communityVersion 1.16.2. Open source (https://scipy.org/)

Referencias

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