信号检测在药品不良反应监测系统中的应用

信号检测是一种能筛选大量数据的、系统的、自动化的、操作性较强的方法,可充分挖掘和利用各类药物安全性数据库,比传统评价方法更快捷、更精确地鉴别潜在的安全性问题。国家药品不良反应监测系统中采用了信号检测方法来挖掘药品不良反应数据库,辅助发现药品安全性信号。通过解释信号检测原理、方法,介绍信号检测方法在不良反应监测中的实施及应用,以期为有关人员理解和运用信号检测方法及工具提供参考。     

药物警戒信号检测的新工具——不相称性测定技术

进入新世纪来,数据发掘(data mining)方法成了药物流行病学和药物警戒专业人员的热门话题。到目前为止的研究表明,数据发掘方法是能较快筛选数据库中有关数据的一种有用的工具。而我国药品不良反应监测系统成立以来,国家药品不良反应监测中心及各省市中心已逐步建立起相关数据库并拥有了一定数量的不良事件数据。药品不良反应监测的基本目的是尽快发现药物在上市前的试验中未能发现的安全性问题。如何从数据库众多的报告中尽快提取出安全性问题的信号,为药品监督管理的决策提供依据并向医务人员及时传递相关信息,正是我国药品监管部门所面临并迫切需要解决的课题。     

本期学术视野：药物流行病学专题——药物警戒信号检测的新工具——不相称性测定技术

进入新世纪来，数据发掘（data mining）方法成了药物流行病学和药物警戒专业人员的热门话题。到目前为止的研究表明，数据发掘方法是能较快筛选数据库中有关数据的一种有用的工具。而我国药品不良反应监测系统成立以来，国家药品不良反应监测中心及各省市中心已逐步建立起相关数据库并拥有了一定数量的不良事件数据。药品不良反应监测的基本目的是尽快发现药物在上市前的试验中未能发现的安全性问题。如何从数据库众多的报告中尽快提取出安全性问题的信号，为药品监督管理的决策提供依据并向医务人员及时传递相关信息，正是我国药品监管部门所面临并迫切需要解决的课题。     

中药不良反应信号检测系统的建立

目的:探讨适合我国中药不良反应监测体系的信号检测方法,实现对中药不良反应病例报告的快速分析。方法:比较分析了报告比值比、比例报告比值比、卡方法、MHRA法、Yule’sQ、序贯概率比检验等6种常用的信号检测方法,利用PHP和MySQL数据库建立中药不良反应病例数据库与标准名称数据库,并编写了信号检测等相关模块。结果:建立了具有数据规整、数据查询、统计分析、不良反应信号检测和病例对照研究等功能的中药不良反应信号检测系统。结论:中药不良反应信号检测系统能对中药不良反应信息进行有效分析,发掘中药不良反应预警信号,提高中药不良反应监测工作效率。     

熵权法在药品不良反应信号筛选及综合风险评价中的应用

目的：在运用经典方法对药品不良反应信号进行检测后,对信号进行再筛选并评价药品的综合风险。方法：以江苏省药品不良反应监测网络数据库为资料来源,SQLserver为后台数据库,Matlab为算法主要实现工具,运用熵权法结合专家评分,对BCPNN方法检测出的信号进行再调整和评级。结果：运用综合权重进行调整后,发现不同药品不良反应信号的强弱发生了一定的变化。其中,氟喹诺酮类药品中的加替沙星导致低血糖、呼吸困难等药品不良反应的风险较信号评级之前有所增加,需要专家在评审时更为留意。结论：将熵权法运用在药品不良反应信号的监测中,可使信号更接近客观筛选和主观判断的平衡值,部分罕发但严重的药品不良反应信号得到发现和重视,并能方便地研究药物引起的多种药品不良反应的综合风险。     

基于医疗机构信息系统的卡培他滨致手足综合征不良反应主动监测

目的 探索卡培他滨致手足综合征主动监测方法。方法 对2020年10月1日至2021年9月30日北京医院住院并使用卡培他滨的患者进行回顾性风险信号挖掘。对可疑卡培他滨致手足综合征病例进行人工因果关系评价与筛选,并对获得的卡培他滨致手足综合征阳性病例的临床特点、治疗药物、处理及转归进行分析。结果 设定时间内共有257例住院患者使用了卡培他滨,经主动监测系统的信号挖掘,检出35例患者存在手足综合征的风险信号。通过人工筛选及因果关系评价,最终得到卡培他滨致相关性药源性手足综合征患者14例。卡培他滨致手足综合征发生率为5.45%,主动监测系统识别正确率为40.0%。结论 主动监测可有效提高药品不良反应监测的敏感性,早期发现轻症不良反应。     

简述分析几种信号监测方法在药物不良事件中的应用

目的分析国内外用于药物不良反应信号监测的几种监测算法。方法运用文献分析法和系统分析法,阐述国内外针对药物不良反应信号的提取采取的一系列算法。结果我国逐步开始引用不同的信号监测算法来发现药物不良反应(ADR)信号。结论安全用药是当今和今后仍需要密切关注的问题,而药品安全性监测主要是通过对药品上市后不良信号监测来实现的。我们概括分析了目前国内外使用的有关信号监测的不同数据挖掘算法,为我国药品不良反应信号的处理提供参考,从而做好药物的安全警戒。     

广东省药品不良反应监测数据库的信号检测

对广东省自发呈报的药品不良反应系统数据库进行信号检测。方法应用贝叶斯判别可信区间递进神经网络模型比值失衡测量法，对广东省2002年4月28日到2007年7月10日上报的所有数据，进行信号检测。结果信号检测方法能发现9144条药品／药类一不良事件／不良事件类组合，其中2529条有信号，56条是强信号。结论信号检测有助于发现新的药品不良反应信号，及突出的药品安全性问题，可以极大地提高药品不良反应监测工作的效率，是将来药物警戒的研究重点之一。     

瑞戈非尼的不良反应信号挖掘与评价

目的运用数据挖掘的方法检测瑞戈非尼的不良反应信号,为其临床的合理应用提供参考。方法采用比例失衡法中的报告比值比法(ROR)与比例报告比值法(PRR)对美国FDA不良事件报告系统(FAERS)中2012年第四季度至2018年第三季度共24个季度的报告进行关于瑞戈非尼的数据挖掘。结果使用ROR法和PRR法均得到瑞戈非尼的不良反应信号304个,二次筛选并去除考虑肿瘤治疗无效引起的ADR信号后,两种方法得到197个完全重合信号。其中新的不良反应信号149个,主要集中在胃肠系统(36个)、肝胆系统(24个)、皮肤及皮下组织(24个)和肾脏及泌尿系统(10个)。结论通过ROR、PRR信号检测方法,发现瑞戈非尼药品说明书未涉及的新的不良反应信号149个,建议临床用药时考虑其可能引起的不良反应合理用药。     

5种信号挖掘方法在药物不良反应检测中的分析和应用

目的:采取不同的药物不良反应信号挖掘方法对宿州市立医院呈报的1 146例不良反应报告的数据进行分析。方法:使用ROR,PRR,χ2,BCPNN,MGPS五种方法,收集宿州市市立医院2010年1月-2011年12月的药物不良反应报告的原始数据进行处理,同时使用SPSS17.0软件对数据进行处理。结果:1 146例药物不良反应报告中,有70对药物-药物不良反应配对,ROR,PRR,χ2,BCPNN,MGPS分别发现了52个(4.53%),56个(4.88%),54个(4.71%),11个(0.96%),6个(0.52%)信号。结论:PRR、χ2和ROR方法发现的信号相对较多,而BCPNN和MGPS方法发现信号较少,且发现的信号有不同程度的重叠,不同的数据挖掘方法能够监测到上市后药物不良反应的可疑信号。     

不同信号检测方法在我国药品不良反应自发呈报系统中的应用

目前,国家药品不良反应监测中心的自发呈报系统收集到的药品不良反应数据量已经具备筛选信号的规模。通过对广东、上海、江苏3个省级中心药品不良反应数据库采用的不同信号检测方法进行比较和分析,旨在为我国药品不良反应信号检测及预警系统的建设提供参考。     

Detecting adverse drug reactions on paediatric wards: intensified surveillance versus computerised screening of laboratory values.

BACKGROUND: Adverse drug reactions (ADRs) contribute significantly to patient morbidity and mortality, as well as to costs for healthcare systems. Our aim was to evaluate the type and incidence of ADRs in a paediatric hospital population, comparatively ascertained by two different methodological approaches. METHODS: Our prospective study enrolled all patients admitted to two of the general children wards (46 beds) and the paediatric intensive care unit (6 beds) at the HELIOS Klinikum Wuppertal teaching hospital in Germany, over the study period of 3 months. We used two methods to detect ADRs. The intensified surveillance system relied on a trained physician conducting ward rounds and assessing patient charts. The computer-assisted screening of pathological laboratory parameters used values slightly below or above the age-specific normal range as a trigger signal for a potential ADR, which was subsequently assessed by trained personnel. RESULTS: By applying both methods simultaneously we observed that 14.1% of children experienced an ADR while they were hospitalised and 2.7% of children were admitted to hospital because of the ADR. Intensified surveillance resulted in the detection of 101 ADRs in 11.9% of patients, predominantly presenting with gastrointestinal symptoms, skin and CNS disorders; computer-assisted screening identified 45 ADRs in 5.7% of patients, mainly with drug-induced blood dyscrasia and liver damage. Furthermore, the ADRs detected by the intensified method were more severe, affected younger children and showed a closer causal attributability to the reaction than the ADRs observed by the computerised method. The spectra of drugs involved were similar, with the anti-infectives being suspected most frequently. The sensitivities of the intensified surveillance system and the computerised surveillance screening came to 67.2% and 44.8%, respectively, with computer-assisted screening having a specificity of 72.8%. The mean positive predictive value of the pathological laboratory values under surveillance by computer-assisted screening was 18.6%. Approximately 25% of ADR-related drugs administered were used for off-label indications. CONCLUSION: Using the published literature for comparison, we found that ADRs occur as frequently in paediatric patients as in adult patients. Intensified surveillance and computerised surveillance applied in the paediatric setting show substantial differences in their detection specificities. A higher number of and more severe ADRs can be detected by intensified surveillance than by computerised surveillance, but require higher personnel resources.     

哌柏西利的安全警戒信号检测与评价

目的：运用数据挖掘的方法检测哌柏西利的不良反应信号,为其临床合理应用提供参考。方法：采用比例失衡法中的报告比值比法（ROR）和比例报告比值法（PRR）对美国FDA不良事件报告系统（FAERS）中2015年第一季度至2019年第三季度共19个季度的报告进行关于哌柏西利的数据挖掘。结果：使用ROR法和PRR法均得到哌柏西利的不良反应信号283个,二次筛选并去除考虑肿瘤治疗无效引起的ADR信号后,2种方法得到208个完全重合信号。其中新的不良反应信号159个,主要集中在胃肠系统疾病（30个）、各类检查（26个）、呼吸系统、胸及纵隔疾病（22个）、各类神经系统疾病（15个）和皮肤及皮下组织类疾病（n=14个）。信号强度排名前五中有4个为血液及淋巴系统疾病。结论：通过ROR、PRR信号检测方法,发现哌柏西利药品说明书未涉及的新的不良反应信号159个,建议临床用药时考虑其可能引起的不良反应进行合理用药。     

基于FAERS数据库利拉鲁肽不良反应信号挖掘与分析

目的： 通过对利拉鲁肽不良反应信号的挖掘分析,为临床合理安全用药提供依据。方法： 采用比例失衡法中的报告比值比法（ROR）和比例报告比值比法（PRR）对美国FDA不良事件报告系统（FAERS）利拉鲁肽2010年一季度至2019年一季度共37个季度的不良反应报告进行数据挖掘及分析。结果： 共收集到56 396条药品不良反应（Adverse Drug Reaction,ADR）报告,合并同义词后使用ROR与PRR法,经过二次筛选,得到ADR信号87个,主要集中于胃肠道系统损害、代谢和营养障碍、用药部位损害、内分泌紊乱等方面。结论： 对利拉鲁肽ADR信号进行挖掘和分析,为临床安全用药提供参考,采取相应的预防措施,或避免应用于高风险人群。     

药品不良反应信号检测中混杂因素的控制方法

上市后药品不良反应监测无法实现用药人群的随机化,因此无法控制药品不良反应信号检测中数据的混杂偏倚。通过介绍三种运用较为广泛的混杂因素控制方法,简单分析了各个方法的优缺点和在药品不良反应数据中的应用情况,以期为上市后药品不良反应的准确监测提供借鉴。     

Sensitivity and specificity of three methods of detecting adverse drug reactions

The sensitivity and specificity of three methods of detecting adverse drug reactions (ADRs) were determined. Minimal use of a voluntary ADR reporting program prompted this investigation of three ADR detection methods, as follows: screening of laboratory reports, pharmacist screening of medication orders, and voluntary reporting. A total of 98 patients who were receiving oral or i.v. digoxin therapy, oral or i.v. theophylline therapy, or i.v. gentamicin therapy were randomly selected and monitored for possible ADRs. A physician reviewed the charts of patients with suspected ADRs using the Naranjo algorithm to assess causality. The chart review served as the reference method to which the other three methods were compared. Thirteen "true" (i.e., confirmed by the Naranjo algorithm) ADRs were identified in 11 different patient charts, resulting in a 13.3% ADR incidence rate for the 98 sampled patients. For the three ADR detection methods, the decreasing order for level of sensitivity was screening of laboratory reports, pharmacist screening of medication orders, and voluntary reports; however, only the difference between laboratory reports and voluntary reports was significant. For level of specificity, the decreasing order for the three methods was voluntary reports, pharmacist screening of medication orders, and pharmacist screening of laboratory reports; the differences among all three methods were significant. Screening of laboratory reports and pharmacist screening of medication orders are two detection methods that appear to exhibit an appropriate combination of sensitivity and specificity for identifying ADRs; trials with larger sample sizes are needed to confirm the results of this study.     

数据挖掘在药物警戒中的应用

信号的产生与分析是药品不良反应监测的关键环节。随着自发呈报系统数据库中数据的逐步增多,现有的常规分析方法已暴露出其局限性。因此,引入新的数据挖掘技术对药品不良反应信号的生成十分必要。目前各国普遍使用的数据挖掘方法主要有频数法与贝叶斯法。通过介绍两种方法的原理、产生信号的标准、在各种组织中的应用现状及其相互比较,以期为药品不良反应监测提供技术支持。     

A team approach to adverse drug reaction surveillance: success at a tertiary care hospital

A retrospective adverse drug reaction (ADR) reporting system has been in place at Cedars-Sinai Medical Center for 7 years. Initially, the system identified 300 to 400 ADRs per year. After adding a checklist, that number increased to 750 to 850 per year, an ADR rate of about 2% of total patient admissions. To increase the ADR reporting rate, we initiated a concurrent surveillance program in conjunction with the retrospective system. In the first year of the program, the combined systems identified 1,174 ADRs. In addition, the ADR rate per 100 patient days increased to between 0.5 and 0.7, and the ADR per admission rate increased to 4%. As a result of the more effective ADR surveillance program, the P & T Committee has additional data from which to develop guidelines and educational programs to increase ADR awareness and prevention, and thus, to improve patient outcomes.