Medicalisation of every-day life is one of the problems currently contributing to the massification of visits to Doctors' surgeries or Hospital Emergency Departments, thus making it difficult to provide high quality healthcare and causing frustration for many health professionals. Medicalisation is understood as being the process of turning normal human conditions into medical conditions or diseases and trying to resolve them through medicines. Such conditions are not medical, but social or professional conditions or issues related to interpersonal relationships. Health professionals are both the actors and the victims of this process. The main consequences of medicalisation are: transforming healthy persons into patients, increasing iatrogenic harm and the consumption of healthcare resources and loss of efficacy and efficiency of the same. Amongst the recommended actions we emphasise those directed towards regulating the expectations of the population, restricting the field of action of medicine, encouraging self-care and acting according to current healthcare evidence.

La medicalización de la vida es uno de los problemas que actualmente contribuyen a la masificación de las consultas del Médico de Familia y de los Servicios de Urgencias, provocando, a la vez, dificultades para proporcionar una atención de alta calidad y frustración en una buena parte de los profesionales. Entendemos por medicalización el proceso de convertir situaciones que han sido siempre normales en cuadros patológicos y pretender resolver, mediante la medicina, situaciones que no son médicas, sino sociales, profesionales o de las relaciones interpersonales. Los profesionales sanitarios son, a la vez, actores y victimas de dicho proceso. La medicalización tiene como principales consecuencias la trasformación de personas sanas en enfermos, el aumento de daños iatrogénicos, el consumo de recursos sanitarios y la pérdida de eficacia y eficiencia de los mismos. Entre las actuaciones recomendadas cabe destacar acciones encaminadas a regular las expectativas de la población, delimitar el campo de acción de la medicina, fomentar el autocuidado y actuar de acuerdo con las evidencias sanitarias existentes.

Objective: Clinical assessment and quality of life of the insomniac patient. Design: cross-sectional study. Setting: Primary Health Care. Toledo (Spain). Participants: Patients diagnosed with insomnia before January 2009. Measurements: Medical history review: record of diagnostic and therapeutic activities. Telephone interview: sleep history and EQ-5D questionnaire Results: N = 94. Average age 60.3 ± 14.3 years, 79.8% are women. 73.4% (95%CI 62.0-80.0%) had less than 90% sleep efficiency and 69.1% said they sleep badly. Impact: 76.8% get up feeling tired; in 70.6% insomnia interferes with their activities, in 63.2% it causes distractions and in 39.7% daytime sleepiness. 58.1% have conciliation insomnia, 25.8% have maintenance insomnia, and 8.6% early awakening. 27.8% of patients received advice on sleep hygiene. The most commonly prescribed drugs were lorazepam (47.2%), lormetazepam (23.6%) and zolpidem (19.1%). Median duration of treatment was 32 weeks (RI 58). Currently 24.7% are not taking any treatment, 21.7% of whom said they sleep well. 17.2% of those who were treated and 26.1% of those who were not considered they were in good or very good health. Older patients (r= -0.33; p = 0.001), those who said they sleep badly (55.8 vs 53.2; t = 0, 52; p > 0.05), those with early awakening (F = 3.51; p = 0.01) and those on pharmacotherapy (51.5 vs 61.5; t = 1.93 p = 0.06) had the worst scores in the EQ5D. Conclusions: Most patients with insomnia continue to sleep badly and have poor sleep efficiency, even with pharmacological treatment. The main impact is tiredness, which interferes with their normal activities. Insomnia has a negative effect on the quality of life.

Objetivo: Valoración clínica y de la calidad de vida del paciente insomne. Tipo de estudio: Descriptivo transversal. Emplazamiento: Atención Primaria de Toledo. Población: Pacientes diagnosticados de insomnio antes de enero de 2008. Mediciones: Revisión historia clínica: registro de actividades diagnóstico-terapéuticas y entrevista telefónica para realizar historia del sueño y cuestionario EQ-5D. Resultados: N = 94. Edad media 60,3 ± 14,3 años. 79,8% mujeres. El 73,4% (IC 95%: 62,0-80,0) presentaba eficiencia del sueño ≤ 90%. El 69,1% (IC 95%: 58,6-78,0) refería dormir mal. Repercusiones: 76,8% dice levantarse cansado, interfiere en la actividad del 70,6%; al 63,2% le ocasiona distracciones y al 39,7% somnolencia diurna. El 58,1% sufre insomnio de conciliación, 25,8% de mantenimiento, 8,6% despertar precoz. El 27,8% de pacientes recibió recomendaciones de higiene del sueño. Principios más prescritos: lorazepam (47,2%), lormetazepam (23,6%) y zolpidem (19,1%). Mediana de duración del tratamiento: 32 semanas (RI 58). Actualmente no tomaba tratamiento el 24,7%. De ellos, decía dormir bien el 21,7%. Consideraba su salud buena/muy buena el 17,2% de los tratados y el 26,1% de los no tratados. Presentaban peores puntuaciones en EVA del EQ-5D los de mayor edad (r = -0,33; p = 0,001), los que referían dormir mal (55,8 vs 53,2; t = 0,52; p > 0,05), aquellos con despertar precoz (F = 3,51; p = 0,01) y los tratados farmacológicamente (51,5 vs 61,5; t = 1,93; p = 0,06). Conclusiones: La mayoría de los pacientes insomnes continúa durmiendo mal y presenta mala eficiencia del sueño aún con tratamiento farmacológico. La principal repercusión es el cansancio, que interfiere en su actividad habitual. El insomnio repercute negativamente en la calidad de vida.

Medicalisation of every-day life is one of the problems currently contributing to the massification of visits to the Doctors' surgeries or Hospital Emergency Departments, thus making it difficult to provide high quality healthcare and causing frustration for many health professionals. Medicalisation is understood as being the process of turning normal human conditions into medical conditions and trying to resolve them through medicines. Such conditions are not medical, but social or professional conditions or having to do with interpersonal relationships. Medicalisation is an on-going process that feeds on itself and is steadily growing, aided by a situation in which society is losing all ability of resolution and tolerance. Its origin is multifactorial, and there are several causes and actors implicated (society, the media, the pharmaceutical industry, politicians, managers and health professionals), the health sector playing a key role in this process. Health professionals are both the actors and the victims of this process. We present a reflection on the process of medicalisation of every-day life and the intervening factors.

La medicalización de la vida es uno de los problemas que actualmente contribuyen a la masificación de las consultas del Médico de Familia y de los Servicios de Urgencias, provocando, a la vez, dificultades para proporcionar una atención de alta calidad y frustración en una buena parte de los profesionales. Entendemos por medicalización el proceso de convertir situaciones que han sido siempre normales en cuadros patológicos y pretender resolver, mediante la medicina, situaciones que no son médicas, sino sociales, profesionales o de las relaciones interpersonales. La medicalización es un proceso continuo que se autoalimenta y crece de forma constante, facilitado por una situación en la que la sociedad va perdiendo toda capacidad de resolución y su nivel de tolerancia. Su origen es multifactorial, existiendo diversas causas y actores implicados (sociedad, medios de comunicación, industria farmacéutica, políticos, gestores y profesionales sanitarios), jugando el sector sanitario un papel fundamental en dicho proceso. Los profesionales sanitarios son, a la vez, actores y victimas de dicho proceso. Presentamos en este documento una reflexión sobre el proceso de medicalización de la vida y los factores intervinientes.

Objective: 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.

Objetivo: 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.

Background: Detecting variability in clinical practice is important, given that it may entail the underuse or overuse of resources. This study was aimed at studying the variability of drug prescription in Primary Care in Castile-La Mancha in terms of certain sociosanitary characteristics of each health district. Methods: The prescribing of various therapeutic groups in 2003 was reviewed in 180 health districts, the following variables having been gathered: number of packages having been prescribed per 100 inhabitants, percentage of inhabitants over age 65 in the district, visit rate (visits/1,000 inhabitants), physicians/1,000 inhabitants and distance to the reference hospital. Results: The greatest degree of drug-prescribing variability was found regarding fibrates (42.95% variance factor) and H2-blockers (38.61%). The group showing the closest correlation between its prescription rate and the variables analyzed was that of the angiotensin-converting enzyme inhibitors (mean Spearman r: 0.719); antidepressants however showing a weak correlation (0.324).The percentage of inhabitants over age 65 and the visit rate are the variables arising more significantly in the multiple regression models constructed for each treatment group. The highest determination coefficient was found in the angiotensin enzyme-converting inhibitors (R²=0.761). The mean determination coefficient for all of the groups, weighted on the basis of the prescribing volume, was 0.492. Conclusions: A high degree of drug-prescribing variability was found to exist according to the different districts. Generally speaking, the variables analyzed explain part of this variability.

Fundamento: Detectar la variabilidad en la práctica clínica es importante, ya que puede implicar infra o sobreutilización de recursos. El objetivo del estudio fue estudiar en Castilla la Mancha la variabilidad de la prescripción farmacéutica en Atención Primaria, en función de determinadas características sociosanitarias de cada zona de salud. Métodos: Se revisó en 180 zonas de salud la prescripción en 2003 de varios grupos terapéuticos, recogiendo las siguientes variables: número de envases prescritos por 100 habitantes, porcentaje de mayores de 65 años en la zona, frecuentación (consultas/1.000 habitantes), médicos/1.000 habitantes y distancia al hospital de referencia. Resultados: La mayor variabilidad en la prescripción se encontró en los fibratos (coeficiente de variación de 42,95%) y antiH2 (38,61%). El grupo con mejor correlación entre su tasa de prescripción y las variables analizadas fue el de los inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina (r de Spearman promedio 0,719); por contra, los antidepresivos tuvieron una correlación débil (0,324). El porcentaje de mayores de 65 años y la frecuentación son las variables que más aparecen de forma significativa en los modelos de regresión múltiple construidos para cada grupo terapéutico. El mayor coeficiente de determinación se encontró en el modelo de los inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina (R²=0,761). El coeficiente de determinación promedio de todos los grupos, ponderado en base al volumen de prescripción, fue de 0,492. Conclusiones: Se observa gran variabilidad en la prescripción farmacéutica según las distintas zonas. En general, las variables analizadas explican en parte dicha variabilidad.

Background: Detecting variability in clinical practice is important, given that it may entail the underuse or overuse of resources. This study was aimed at studying the variability of drug prescription in Primary Care in Castile-La Mancha in terms of certain sociosanitary characteristics of each health district. Methods: The prescribing of various therapeutic groups in 2003 was reviewed in 180 health districts, the following variables having been gathered: number of packages having been prescribed per 100 inhabitants, percentage of inhabitants over age 65 in the district, visit rate (visits/1,000 inhabitants), physicians/1,000 inhabitants and distance to the reference hospital. Results: The greatest degree of drug-prescribing variability was found regarding fibrates (42.95% variance factor) and H2-blockers (38.61%). The group showing the closest correlation between its prescription rate and the variables analyzed was that of the angiotensin-converting enzyme inhibitors (mean Spearman r: 0.719); antidepressants however showing a weak correlation (0.324).The percentage of inhabitants over age 65 and the visit rate are the variables arising more significantly in the multiple regression models constructed for each treatment group. The highest determination coefficient was found in the angiotensin enzyme-converting inhibitors (R²=0.761). The mean determination coefficient for all of the groups, weighted on the basis of the prescribing volume, was 0.492. Conclusions: A high degree of drug-prescribing variability was found to exist according to the different districts. Generally speaking, the variables analyzed explain part of this variability.

Fundamento: Detectar la variabilidad en la práctica clínica es importante, ya que puede implicar infra o sobreutilización de recursos. El objetivo del estudio fue estudiar en Castilla la Mancha la variabilidad de la prescripción farmacéutica en Atención Primaria, en función de determinadas características sociosanitarias de cada zona de salud. Métodos: Se revisó en 180 zonas de salud la prescripción en 2003 de varios grupos terapéuticos, recogiendo las siguientes variables: número de envases prescritos por 100 habitantes, porcentaje de mayores de 65 años en la zona, frecuentación (consultas/1.000 habitantes), médicos/1.000 habitantes y distancia al hospital de referencia. Resultados: La mayor variabilidad en la prescripción se encontró en los fibratos (coeficiente de variación de 42,95%) y antiH2 (38,61%). El grupo con mejor correlación entre su tasa de prescripción y las variables analizadas fue el de los inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina (r de Spearman promedio 0,719); por contra, los antidepresivos tuvieron una correlación débil (0,324). El porcentaje de mayores de 65 años y la frecuentación son las variables que más aparecen de forma significativa en los modelos de regresión múltiple construidos para cada grupo terapéutico. El mayor coeficiente de determinación se encontró en el modelo de los inhibidores de la enzima de conversión de la angiotensina (R²=0,761). El coeficiente de determinación promedio de todos los grupos, ponderado en base al volumen de prescripción, fue de 0,492. Conclusiones: Se observa gran variabilidad en la prescripción farmacéutica según las distintas zonas. En general, las variables analizadas explican en parte dicha variabilidad.