MORENO GARCIA, Fernando et al. ¿También somos variables ante la Evidencia?. []. , 3, 1, pp.18-22. ISSN 2386-8201.

^les^aObjetivo: Describir la variabilidad terapéutica entre médicos de Atención Primaria (AP) ante casos clínicos con evidencia respecto a su tratamiento. Diseño: Descriptivo y transversal. Emplazamiento: Área de Salud de Toledo. Participantes: Médicos de familia con contrato estable. Mediciones principales: Encuesta anónima y autocumplimentada con 6 casos clínicos frecuentes: 1) Neumonía típica adquirida en la Comunidad, varón joven sin complicaciones (tratamiento según evidencia: amoxicilina), 2) Herpes zoster oftálmico (antiviral +  paracetamol/codeína), 3) Artrosis en posmenopáusica sin osteoporosis (paracetamol), 4) Cistitis, mujer joven sin complicaciones (amoxicilina-clavulánico, norfloxacino y fosfomicina), 5) gastroprotección en paciente con corticoides (no), 6) Prevención trombosis venosa profunda, varón joven sin factores de riesgo con esguince de tobillo (no heparina de bajo peso molecular). Se recogieron datos del médico (edad, sexo, MIR, años de experiencia) y entorno laboral (contrato, presión asistencial, cupo, distancia al hospital). Resultados: N = 146 (tasa de respuesta 51%). Caso 1: tratamiento según evidencia 6,8% (IC 95%: 4,7-8,9); Caso 2: 31,5% (IC 95%: 27,7-35,3); Caso 3: 80,8% (IC 95%: 77,5-84,1); Caso 4: 90,5% (IC 95%: 88,1-92,9); Caso 5: 15,9% (IC 95%: 12,9-18,9); Caso 6: 72,5% (IC 95%: 68,7-76,2). Las variables sexo, contrato, cupo, distancia al hospital y presión asistencial no se relacionaron con la respuesta. En el caso 2 se encontraron diferencias estadísticamente significativas respecto a edad (p<0,0001) y experiencia (p<0,01). En los casos 1 y 5 sólo para formación MIR (p<0,05 y p<0,005 respectivamente). Conclusiones: Constatamos variabilidad en la prescripción incluso ante situaciones para las que existe evidencia científica. Muchas de las actitudes terapéuticas no coinciden con la mayoría de las recomendaciones. El mejor conocimiento de la práctica clínica es fundamental para aumentar la calidad asistencial, al detectar áreas de mejora para las que priorizar actuaciones.^len^aObjective: To determine treatment variability among Primary Care (PC) doctors using clinical cases with evidence based treatment. Design: Descriptive, cross-sectional study. Setting: Toledo Health Area Participants: General practitioners with a stable contract. Main measurements: Self-complete, anonymous questionnaire on six common clinical cases: 1) Community acquired pneumonia, young maln with no complications (evidence based treatment: amoxicillin), 2) Herpes zoster ophthalmicus (antiviral + paracetamol/codeine), 3) Osteoarthritis in post-menopause without osteoporosis (paracetamol), 4) Cystitis, young woman with no complications (amoxicillin-clavulanic acid, norfloxacin and phosphomycin), 5) gastroprotection in patient taking corticoids (no), 6) Prevention of deep vein thrombosis, young man with no risk factors and a sprained ankle (not low molecular weight heparin). The doctors' characteristics were collected (age, sex, medical residency training (MIR), years of experience) work conditions (contract, attendance pressure, quota, distance from hospital). Results: N = 146 (response rate 51%). Case 1: evidence based treatment 6.8% (95%CI: 4.7-8.9); Case 2: 31.5% (95%CI: 27.7-35.3); Case 3: 80.8% (95%CI: 77.5-84.1); Case 4: 90.5% (95%CI: 88.1-92.9); Case 5: 15.9% (95% CI: 12.9-18.9); Case 6: 72.5% (95% CI: 68.7-76.2). The variables of sex, contract, distance from hospital and attendance pressure were not related to response. In case 2 statistically significant differences were found with respect to age, (p<0.0001) and experience (p<0.01) and in cases 1 and 5 only with respect to MIR (p<0.05 and p<0.005 respectively). Conclusions: We found prescription variability even in clinical situations for which there was scientific evidence. Many of the treatment habits did not coincide with most of the recommendations. Better knowledge of clinical practice is essential to improve healthcare quality. Areas for improvement need to be detected in order to prioritize actions.

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