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识别处于风险中的安全亚群:评估统计警报与患者亚群风险之间的一致性
Drug Safety ( IF 4.0 ) Pub Date : 2023-05-02 , DOI: 10.1007/s40264-023-01306-3
Olivia Mahaux 1 , Greg Powell 2 , François Haguinet 1 , Paulina Sobczak 3 , Namrata Saini 4 , Allen Barry 5 , Amira Mustafa 5 , Andrew Bate 6, 7
Affiliation  

介绍

识别与药物不良反应 (ADR) 相关的个体特征或潜在病症有助于优化个体的收益风险比。缺乏对使用自发 ADR 报告数据集识别潜在风险亚组的统计方法的系统评估。

目标

在这项研究中,我们旨在评估亚组不相称分数与欧洲药品管理局药物警戒风险评估委员会 (PRAC) 对潜在亚组风险的讨论之间的一致性。

方法

使用美国 FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 从 2004 年到 2021 年第 2 季度的累积数据,将 Sandberg 等人描述的亚组不成比例方法及其变体应用于统计筛选可能增加 ADR 风险的亚组。用于评估一致性的参考集是从 2015 年至 2019 年的 PRAC 会议纪要中手动提取的。其中提到了呈现潜在差异化风险并与 Sandberg 方法重叠的亚组。

结果

包括代表 FAERS 中 1719 个亚组药物事件组合 (DEC) 的 27 个 PRAC 亚组示例。使用 Sandberg 方法,可以检测到 27 个中的 2 个(一个用于年龄,一个用于性别)。未检测到怀孕和基础疾病的亚组示例。使用方法变体,可以检测到 27 个示例中的 14 个。

结论

我们观察到亚组不相称分数与 PRAC 对潜在亚组风险的讨论之间的一致性较低。亚组分析在年龄和性别方面表现更好,而对于 FAERS 中未很好捕获的协变量,例如基础疾病和怀孕,应考虑额外的数据来源。





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更新日期:2023-05-04
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