title: Arzneimittel-Arzneimittel-Interaktionen bei hospitalisierten Patienten nach Nierentransplantation
Creators: name: Petrak, Julia
Publisher: name: :none
Year: 2015

description: Hintergrund: Die nach Nierentransplantation (NTX) erforderliche Polypharmakotherapie prädestiniert für das Auftreten von Arzneimittel-Interaktionen mit potentiell deletären Konsequenzen. In der klinischen Praxis werden zum Screening von Interaktionen häufig elektronische Datenbanken (DB) verwendet. Ziel der Untersuchung war 1. die qualitative und quantitative Analyse von Medikationsregimen nach NTX, und 2. die Prüfung und Beurteilung potentieller Arzneimittel-Arzneimittel-Interaktionen (pAAI) und deren klinische Relevanz. Methode: Retrospektive, pharmakoepidemiologische Erhebung und Risikobeurteilung (Häufigkeit und klinische Relevanz) aller Arzneimittelinteraktionen, bei Aufnahme (A) und Entlassung (E) internistisch-stationär nachbehandelter NTX-Patienten am AKH Wien zwischen 07/2011- 12/2012, nach Screening in 3 unterschiedlichen Datenbanken (DB) (Micromedex®2.0 (DB1), MEDIS® (DB2), MediQ® (DB3)). Ergebnisse: 104 von 252 (41%) NTX-Patienten (Alter (IQR) 56.5(46–65); 54.8% männlich; 76.9% 1. NTX) wurden postoperativ auch internistisch-stationär nachbetreut. Die Patienten erhielten bei Entlassung signifikant mehr Arzneistoffe als bei Aufnahme (14 ± 3.6 vs. 15 ± 3.9, P = 0.007). 91.3% der Patienten erhielten bei Entlassung eine Immunsuppressiva (IS)-Tripeltherapie mit Tacrolimus, Mycophenolat und Steroid. 80% der Arzneistoffe wurden zur Therapie von Komorbiditäten bzw. zur Infektprophylaxe verordnet. Während des Aufenthaltes (Median (IQR) 19.5 Tage (12–30)) wurde 31 mal (17–50) die Medikation verändert und 5 (3–8) Bedarfsmedikamente/Patient verordnet. Die Anzahl an pAAI/Patient war bei Entlassung signifikant höher (21 ± 11.5 bei E vs. 19 ± 10.0 bei A, P = 0.005). Beispiele für häufige und durch die DB als schwerwiegend beurteilte pAAI sind die veränderte Plasmakonzentration von Tacrolimus als Folge einer CYP3A4-Interaktion mit Prednisolon (A: 61.5%, E: 92.3%) und eine Resorptionshemmung von Mycophenolat durch Pantoprazol (A: 40.4%, E: 39.4%) oder Magnesiumsalze (A: 0%, E: 15.4%). Selten, aber schwerwiegend/kontraindiziert sind laut DB 10 Arzneistoffkombinationen, wovon die Kombination Tacrolimus/Amiodaron am häufigsten (N = 3) war. Das DB-Screening ergab deutliche Varianzen mit durchschnittlich 6 ± 4.3 (DB1), 9 ± 5 (DB2) und 17 ± 9.8 (DB3) pAAI/Patient, wobei die klinische Relevanz meistens als ‚gering’ bis ‚moderat’ klassifiziert wurde. Die DB-Konkordanz ist gering: Nur 10% der pAAI werden von allen 3 DB erfasst. Die Relevanzbeurteilung stimmt nur in 8% überein. Schlussfolgerung: Die große Anzahl an Arzneistoffen und häufige Therapieänderungen führen bei NTX-Patienten zu einer hohen Prävalenz an pAAI. Die Ergebnisse eines elektronischen Interaktionschecks können zwar orientierend Hinweise liefern, für deren Interpretation und Vervollständigung bedarf es aber einer darüber hinausgehenden Medikationsanalyse und einer klinischen Kosten/Nutzen Bewertung.
description: Background: Polypharmacy in kidney transplant recipients (KTRs) is associated with drug-drug interactions (DDI) with potentially fatal consequences. The objectives of this study were to assess the prevalence of pDDIs of hospitalized KTR and to evaluate their clinical relevance. Method: The medication regimens of KTRs between July 2011 and December 2012 in the Vienna General Hospital (AKH) were retrospectively analyzed for pDDI at hospital admission and discharge using three electronic databases (Micromedex®2.0 (DB1), Medis® (DB2), MediQ® (DB3)). Result: 104 out of 252 (41%) NTX patients (age (IQR) 56.5 (46-65); 54.8% male; 76.9% 1. NTX) could be analyzed. Significantly more drugs were prescribed at discharge compared to admission (14±3.6 vs. 15±3.9, P=0.007). At discharge, the most common immunosuppressive drug regimen was a combination of tacrolimus (FK), mycophenolic acid (MPA) and steroids (91.3%). 80% of prescriptions were administered for the treatment of co-morbidities or infectious disease prophylaxis. During hospitalization (median (IQR) 19.5 (12-30) days) the number of medication changes was 31 (17-50), and each patient was prescribed 5 (3-8) PRN drugs. Moreover, the mean number of pDDI/patient was significantly higher at discharge compared to admission (19 ± 10.0 vs. 21 ± 11.5, P = 0.005). Examples for interactions prioritized by risk assessment were the altered plasma concentration of FK as a result of CYP3A4 interaction with prednisolone (A: 61.5%, D: 92.3%) and inhibition of MPA resorption due to pantoprazole (A: 40.4%, D: 39.4%) or magnesium (A: 0%, D: 15.4%). Overall, only 10 different pDDI were judged as “contraindicated” or “life-threatening” by the DB. The combination of tacrolimus and amiodaron was mostly involved (n = 3). The screening revealed significant variations in the number of pDDI/patient with means of 6±4.3 (DB1), 9±5 (DB2) and 17±9.8 (DB3), respectively. The clinical relevance of them was mostly judged as “low” to “moderate”. DB concordance was very low, with only 10% of pDDI detected by all 3 DB. The relevance assessment was consistent in only 8%. Conclusion: We found a very high prevalence of pDDI in pNTX patients due to complex drug regimens and the great number of medication changes. Using a computerized drug-interaction program could help to detect pDDI, but it has to be combined with a comprehensive medication and cost-benefit analysis applying clinical pharmacological experience and expertise.