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Construcción y validación de un modelo de predicción de riesgo del Trastorno por Consumo de Opioides de Prescripción: impacto farmacogenético y del sexo


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Title:
Construcción y validación de un modelo de predicción de riesgo del Trastorno por Consumo de Opioides de Prescripción: impacto farmacogenético y del sexo
Authors:
Escorial García, Mónica
Tutor:
Peiró, María  
Muriel, Javier  
Editor:
Universidad Miguel Hernández de Elche
Department:
Departamentos de la UMH::Farmacología, Pediatría y Química Orgánica
Issue Date:
2023
URI:
https://hdl.handle.net/11000/31544
Abstract:
Introducción: El Dolor Crónico No Oncológico (DCNO) supone un gran impacto en la calidad de vida, siendo la principal causa de uso de opioides. Dos de cada tres personas que lo padecen son mujeres. Es cierto que se han producido esfuerzos en innovación y desarrollo para mejorar el perfil de seguridad de los medicamentos opioides. Sin embargo, el Trastorno por Consumo de Opioides de Prescripción (TCOP) es una patología prevalente que requiere de planes terapéuticos individualizados (PTI) de deprescripción para prevenir el Síndrome de Abstinencia a Opioides (SAO). Más si cabe, cuando la evidencia está aportando marcadores farmacogenéticos trasladables al manejo del DCNO. Objetivo: Analizar los factores individuales, en casos de TCOP, implicados en la efectividad y seguridad a largo plazo de la deprescripción a opioides, focalizando en el impacto de la farmacogenética y en las diferencias por sexo como base para construir y validar un modelo de riesgo de TCOP. Metodología: Se realizaron tres estudios diferentes en pacientes ambulatorios con DCNO de la Unidad del Dolor que habían desarrollado un TCOP: Proyecto 1: Estudio retrospectivo de la efectividad y seguridad a largo plazo de un PTI de deprescripción de opioides (n=119) con análisis farmacogenético (genes del receptor opioide μ (OPRM1) y de la enzima CYP2D6) y subanálisis por sexo; Proyecto 2: Estudio prospectivo del impacto del fenotipo CYP2D6 (metabolizador lento, extensivo o ultrarrápido) sobre los resultados del PTI de deprescripción de opioides (n=138); Proyecto 3: Construcción y validación de un modelo de predicción de riesgo de TCOP (n=229), analizando las diferencias por sexo. Resultados: El PTI de deprescripción ambulatorio fue efectivo a largo plazo en un 49% de los casos, consiguiendo un aumento en el alivio del dolor y una disminución de eventos adversos (EA). Aquí, las mujeres mostraron un mayor nivel de deprescripción, pero con un mayor número de EA que los hombres. Los metabolizadores lentos obtuvieron una reducción significativamente mayor en la dosis de opioide, mientras que los ultrarrápidos presentaron un mayor número de EA y SAO que se correlacionó inversamente con la calidad de vida. El modelo de predicción de riesgo de TCOP ajustado y validado, comprendía 5 factores de riesgos (edad joven, situación laboral pobre y dosis diaria de opioides alta) y proporcionaba nueva información útil sobre otros factores de riesgo (baja calidad de vida, alelo mutante OPRM1 y fenotipos extremos CYP2D6). La validación mostró unos resultados favorables de sensibilidad y especificidad con una discriminación y una bondad de ajuste aceptables. Conclusiones: El PTI de deprescripción fue efectivo a largo plazo en la mitad de los casos TCOP con diferencias interindividuales en relación a los marcadores farmacogenéticos y al sexo. El modelo de predicción de riesgo propuesto podría ayudar a identificar a pacientes que, siendo tratados a largo plazo con opioides, son más vulnerables a desarrollar TCOP.
Introduction: Chronic Non-Cancer Pain (CNCP) has a major impact on quality of life, being the leading cause of opioid use. Here, two out of three sufferers are women. There have been efforts in innovation and development to improve the safety profile of opioids. However, Opioid Use Disorder (OUD) is a prevalent pathology that requires individualized therapeutic programmes (ITP) of deprescription to prevent Opioid Withdrawal Syndrome (OWS). Even more, when the evidence is providing that pharmacogenetic markers can be implemented for pain management. Objective: To analyse the individual factors, in OUD cases, involved in the long-term effectiveness and safety of an opioid deprescription, focusing on the pharmacogenetics impact and sex-differences as a basis for developing and validating an OUD predictive model. Methodology: Three different studies were conducted at the Pain Unit on CNCP outpatients who had developed an OUD: Project 1: Retrospective study of the long-term effectiveness and safety of an opioid deprescribing ITP (n=119) with a pharmacogenetic analysis (μ-opioid receptor (OPRM1) and CYP2D6 enzyme genes) and subanalysis by sex; Project 2: Prospective study of the CYP2D6 phenotype impact (poor, extensive or ultrarapid metabolizer) on the opioid deprescribing ITP outcomes (n=138); Project 3: Development and validation of an OUD predictive model (n=229), analysing differences by sex. Results: The ITP was effective at long term in 49% of cases, achieving a greater pain relief and lower AEs. Here, women showed a higher level of deprescription with a higher number of AEs than men. Poor metabolizers had a significantly greater reduction of opioid dose, while ultrarapid metabolizers had a higher number of AEs and OWS, which were also inversely correlated with quality of life. The adjusted OUD predictive model comprised 5 well-known risk factors (young age, poor employment status and high daily opioid dose) and provided new useful information of other risk factors (low quality of life, OPRM1 mutant allele and extreme CYP2D6 phenotypes). Validation showed favourable sensitivity and specificity results and acceptable discrimination and goodness-of-fit. Conclusions: The ITP was effective at long term in half of the cases with interindividual differences in relation to pharmacogenetic markers and sex. The predictive model proposed could help to identify patients who are more vulnerable to develop OUD.
Notes:
Programa de Doctorado en Bioingeniería
Keywords/Subjects:
Farmacología
Genética humana
Knowledge area:
CDU: Ciencias aplicadas: Medicina: Farmacología. Terapéutica. Toxicología. Radiología
Type of document:
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Access rights:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:
Tesis doctorales - Ciencias e Ingenierías



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