基于H省药品不良反应真实世界数据对信号检测方法的比较研究

目的:比较3种信号检测方法对H省药品不良反应(adverse drug reaction,ADR)监测系统数据进行信号检测的灵敏度差异,以期探索适用于我国ADR数据库的方法。方法:对2016年1月至2020年12月H省ADR数据库20个季度的ADR数据按季度分组,并依次累加处理,分别使用报告比值比(reporting odds ratio,ROR)法、英国药品和保健产品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency,MHRA)综合标准法、贝叶斯置信传播神经网络(Bayesian confidence propagation neural network,BCPNN)法,对各个累加季度中西咪替丁注射制剂、阿米卡星注射剂等国家药监局于2021~2022年公示的10种修订说明书的药品进行信号检测,比较采用3种方法发现的20个累加季度后的ADR信号数量、各个信号最早被检测出来的时间,以及明确各个信号被最早检测出时所用的方法。结果:经数据处理后得到有效报告569843份。采用ROR法检测出的信号数量最多,其检测出的信号总数量在药品说明书中平均占比29.79%;采用MHRA法与BCPNN法检测出的信号总数量在药品说明书中平均占比均为24.24%。采用这3种方法检测出的新信号数量平均占比分别为21.92%、21.85%、18.70%。采用3种方法检测产生时间差异的信号数量平均占比59.15%,没有产生时间差异的信号数量平均占比40.85%。ROR法是最早检测出信号的方法,MHRA法次之,BCPNN法最晚。结论:在上述3种方法中,采用ROR法检测出的总信号数量与新信号数量最多,检测出信号的时间最早,且灵敏度最高,因此ROR法可能更适用于H省现阶段ADR信号检测工作。

基于真实世界数据的清开灵注射液不良反应信号挖掘与分析

目的 通过对清开灵注射液的不良反应(adverse reaction,ADR)信号进行挖掘与评价,为临床合理用药和药品上市许可持有人上市后研究提供参考与指导。方法 对河南省不良反应数据库中2016年1月—2020年12月收集到的清开灵注射液的ADR报告进行数据处理、统计,使用报告比值比法(reporting odds ratio,ROR)、综合标准法(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency,MHRA)和贝叶斯置信传播神经网络法(Bayesian confidence propagation neural network,BCPNN)分别对清开灵注射液进行ADR信号挖掘,并对挖掘出的ADR信号进行分析与评价。结果 共提取出以清开灵注射液为怀疑药品的ADR报告3855例,数据处理后共得到6111例次ADR,共涉及15个系统器官分类(systematic organ classification,SOC)。ADR报告中女性患者数量多于男性患者,45~64岁的患者用药后发生的ADR例数最多,患者原患疾病最多的为呼吸系统疾病(88.02%),91.05%的患者用药疗程为1 d,95.62%的患者用药当天即发生了ADR,99%的患者ADR转归良好。3种信号检测方法分别挖掘出35、20、29个清开灵注射液ADR信号,其中新的ADR信号分别为11、9、9个。哮喘是3种信号检测方法均挖掘出来的信号强度最高的已知ADR,体温升高、感到寒冷、胸部不适是3种信号检测方法均挖掘出来的信号强度较高的新ADR。结论 通过3种信号检测方法对清开灵注射液进行信号挖掘,可促进清开灵注射液药物警戒信号的深入研究,有利于临床合理用药,提高清开灵注射液的安全性。