Sesin N.6 Causalidad

Resea N. 5: Los mtodos para la evaluacin de la causalidad de las reacciones adversas a los medicamentos: una revisin sistemtica.ngel Fernando Santamara Morales Cdigo: 01125345Reacciones adversas a medicamentos y farmacovigilancia, Facultad de Medicina Universidad Nacional de Colombia

Existen una serie de numerosos e importantes mtodos para la evaluacin de la causalidad de las reacciones adversas a medicamentos (RAM) muy utilizados en la ciencias encargadas de velar por la calidad y seguridad de la salud tales como la ciencias mdicas y farmaceutas adems de los organismo legales control permiten realizar diferentes estudios que permiten llegar a importantes conclusiones sobre este la razn de origen de estos fenmenos para esto es de destacar que la causalidad puede ser vista o clasificada en tres grande grupos que permiten hacer un estudio ms detallado y profundo y estos son reacciones adversas de tipo: Definitivo, Probable, Posible e Improbable/dudosa.Bsicamente el fin u objetivo de este llamativo artculo fue darnos una idea a nivel muy general acerca de una serie de mtodos matemticos muy relacionados entre s para poder entender de forma ms clara y contundente acerca de este tema y as proporcionar una visin objetiva de los principios de estos mtodos y discutir sus puntos fuertes y dbiles.Segn lo observado la utilizacin de diferentes fuentes de informacin ms que todo en revistas cientficas de gran auge e importancia en el medio cientfico para as poder realizar bsquedas electrnicas en MEDLINE (va PubMed), EMBASE y en las bases de datos Cochrane para encontrar todos los mtodos de evaluacin y de esta manera obtener esta diversidad de informacin tan valiosa que nos permite acercarnos un poco ms al tema como tal.Entre otras visualizamos ms de una decena de mtodos diferentes, cayendo en tres grandes categoras: opiniones de expertos, introspeccin global, algoritmos y mtodos probabilsticos.En donde las opiniones de expertos son evaluaciones individuales basadas en conocimientos previos y experiencia en el campo utilizando y as llegar a conclusiones con respecto a la causalidad.Los algoritmos son conjuntos de preguntas especficas con puntajes correspondientes para el clculo de la probabilidad de una relacin causa-efecto.Enfoques bayesianos utilizan hallazgos especficos en un caso para transformar la estimacin previa de la probabilidad en una estimacin posterior de probabilidad de causalidad de drogas. La probabilidad a priori se calcula a partir de la informacin epidemiolgica y la probabilidad posterior combina esta informacin de fondo con la evidencia en el caso individual para llegar a una estimacin de la causalidad.Como resultado de los problemas de reproducibilidad y validez, hay un mtodo nico es universalmente aceptada.Diferentes categoras de causalidad se adoptan en cada mtodo, y las categoras que se determina utilizando diferentes criterios.Debido a que los mtodos de evaluacin tambin son no del todo carentes de juicios individuales, entre los calificadores fiabilidad puede ser baja.En definitiva podemos decir, que en la actualidad todava no existe un mtodo universalmente aceptado para la evaluacin de la causalidad de las RAM pero nos hace ver que si se est trabajando en este tema y que avecinan futuros muy prometedores.