Resumen de Modelización de las relaciones entre las variables implicadas en el tratamiento del Trastorno por Consumo de Sustancias: Real-world evidence mediante estudios observacionales retrospectivos

Daniel Dacosta Sánchez

• español

  Esta tesis doctoral se centra en modelizar las relaciones entre las variables implicadas en el tratamiento del Trastorno por Consumo de Sustancias. Para ello se profundiza en la nosología del Trastorno por Consumo de Sustancias, sus prevalencias, su tratamiento, el origen y evolución de las historias clínicas, las variables que la literatura especializada nos dice que son importantes para el resultado del tratamiento y en la modelización conceptual de las relaciones entre estas variables. Una vez establecido este marco teórico se han planteado cuatro objetivos específicos: i) determinar cómo afectan los distintos tipos de patología dual a la retención o abandono del tratamiento de pacientes tratados en comunidades terapéuticas; ii) analizar la utilidad de la adherencia y la retención como predictores cuantitativos o dicotómicos del éxito terapéutico entre pacientes con Trastorno por Consumo de Sustancias; iii) identificar perfiles de progreso terapéutico de pacientes con Trastorno por Consumo de Cannabis, basados en la adherencia y la abstinencia para conocer su relación con variables basales y de resultado terapéutico; iv) analizar qué variables presentan mayor capacidad predictiva del éxito terapéutico y la recaída según el Texas Christian University Treatment Process Model entre pacientes con Trastorno por Consumo de Cocaína. Para contrastar estos objetivos se ha aplicado el método observacional retrospectivo a los datos contenidos en las historias clínicas electrónicas del Sistema de Información del Plan Andaluz sobre Drogas y Adicciones. La población objetivo está formada por 96770 pacientes que iniciaron tratamiento en la red de centros asistenciales de atención a las adicciones de Andalucía entre 2015 y 2019. Los resultados principales han mostrado que: - Los pacientes con diagnósticos de policonsumo y trastornos de personalidad del Clúster B presentan menor retención y mayor probabilidad de abandono que los pacientes con otros tipos de patología dual. - La retención y la adherencia a las citas terapéuticas presentan mayor capacidad predictiva sobre el éxito terapéutico cuando se definen como variables cuantitativas de meses en tratamiento y proporción de asistencia a las citas programadas respectivamente. El umbral de tres meses en retención como variable dicotómica explica mejor el éxito terapéutico que el uso de un umbral de retención de seis o más meses. - Se identifican perfiles de progreso relacionados con las características iniciales de los pacientes al entrar en tratamiento y con sus resultados al alta y postratamiento. El perfil de mayor abstinencia/mayor adherencia muestra mayores probabilidades de éxito terapéutico y menores tasas de readmisión, requiriendo mayor tiempo bajo tratamiento. El perfil de menor abstinencia/menor adherencia presenta mayor riesgo de abandono. - En la modelización empírica de relaciones entre variables implicadas en el tratamiento se observa escasa capacidad predictiva de los atributos iniciales de los pacientes sobre las variables de adherencia y retención, implicadas en el proceso terapéutico. La adherencia y el tiempo en tratamiento predicen consistentemente el tipo de alta, y el tiempo en tratamiento predice consistentemente readmisión a los 24 meses de iniciado el tratamiento. Además, el tipo de alta predice de manera relevante la readmisión. La modelización adecuada del proceso terapéutico a partir de datos clínicos electrónicos requiere posicionamientos epistemológicos que avalen el uso correcto de tales datos. Las evidencias aportadas se han agrupado bajo categorías de información en un nuevo modelo que facilita la planificación del tratamiento y la evaluación de resultados terapéuticos. Los atributos iniciales de los pacientes y del programa de tratamiento permiten orientar el proceso terapéutico a medio y largo plazo, pero el enfoque debe centrarse en la relación entre las categorías de proceso y resultados para lograr o predecir el éxito terapéutico.

• English

  This doctoral dissertation focuses on modeling the relationships between the variables involved in treating Substance Use Disorders. To achieve this, the nosology of the Substance Use Disorder, its prevalence, its treatment, the origin and evolution of clinical records are firstly described. Then, the variables that the specialized literature identifies as relevant for the treatment outcome, and the conceptual modeling of the relationships between these variables are detailed in depth. Once this theoretical framework is established in the introductory chapters, four specific objectives are proposed: (i) to determine how dual pathology affects treatment retention or dropout among patients treated in therapeutic communities; (ii) to analyze the utility of adherence and retention indicators as quantitative or dichotomous predictors of therapeutic success among Substance Use Disorder patients; iii) to identify different profiles of therapeutic progress on Cannabis Use Disorder patients, based on adherence and abstinence indicators, to know the relationship between these profiles with baseline and outcome variables; iv) to analyze which variables are more predictive of the therapeutic success and relapse of Cocaine Use Disorder patients according to the Texas Christian University Treatment Process Model. To contrast these objectives, a retrospective observational design was applied, using the data contained in the electronic health records of the Information System of the Andalusian Plan on Drugs and Addictions. The target population consists of 96,770 patients who started treatment in the net of Andalusian addiction care centers between 2015 and 2019. The main results have shown that: Patients with diagnoses of polydrug use and personality disorders in Cluster B have lower retention and a higher probability of dropping out than patients with other types of dual pathology. - Retention and adherence to therapeutic appointments present greater predictive capacity for therapeutic success when defined as quantitative variables such as months in treatment and proportion of attendance to scheduled appointments, respectively. Using retention as a dichotomous variable with a threshold of three months explains therapeutic success better than using a threshold of six or more months. - Progress profiles are identified and related to patients' baseline characteristics at treatment entry and to their discharge and post-treatment outcomes. The highest abstinence/highest adherence profile shows greater probability of therapeutic success and lower readmission rates, requiring more time in treatment. The lowest abstinence/lowest adherence profile shows a higher risk of treatment dropout. - Regarding the empirical modeling of relationships between variables involved in treatment, limited predictive capacity is observed for the baseline attributes of the patients on the adherence and retention variables. Adherence and time in treatment consistently predict the type of discharge, and time in treatment consistently predicts readmission 24 months after starting treatment. In addition, discharge type consistently predicts readmission. Adequate modeling of the therapeutic process using electronic clinical records requires epistemological positions that support the correct use of such data. Evidence provided in the present research has been grouped under categories of information in a new model that ease treatment planning and therapeutic outcomes assessment. The baseline attributes of patients and the treatment program variables can guide the therapeutic process in the medium and long term, but the focus should be on the relationship between process and outcome categories to achieve or predict therapeutic success.