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Grandes bases de datos clínicas paraestudiar los efectos de los medicamentos
y su aplicación en Farmacovigilancia
Prof. Francisco J. de Abajo
Catedrático de FarmacologíaDpto CC. Biomédicas- Universidad de Alcalá
Unidad de Farmacología Clínica - H.U. Príncipe de Asturias
XIII Congreso de AMIFE, Madrid 20 a 30 Noviembre, 2018
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Sinopsis
La Farmacovigilancia y sus fuentes de información
Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo
Aplicaciones de las BBDD en FV
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Marco operativo de la farmacovigilancia*
IdentificaciónCuantificación (Estimación)
Evaluación
Minimización y prevenciónComunicación
Evaluación de la efectividad de las medidas
DATOS
DECISIONES
ACCIONES
Toma de decisiones
Análisis de riesgos
Gestión de riesgos
* De Abajo FJ. Int J Pharm Med 2005; 19: 209-218
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Marco operativo de la farmacovigilancia*
IdentificaciónCuantificación (Estimación)
Evaluación
Minimización y prevenciónComunicación
Evaluación de la efectividad de las medidas
DATOS
DECISIONES
ACCIONES
Toma de decisiones
Análisis de riesgos
Gestión de riesgos
* De Abajo FJ. Int J Pharm Med 2005; 19: 209-218
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Fuentes de información en FV
Datos primarios (clínica; estudios de campo)• Notificación espontánea• Registros de casos• Registros de expuestos• Estudios posautorización (de seguimiento prospectivo)• Ensayos clínicos (pre- como post-autorización)
Datos secundarios (datos existentes)• Bases de datos automatizadas
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6
Método tradicional (estudios de campo)
Ventajas - Información clínica detallada
- Validación de los casos- Información ad hoc no habitual
- Muestras biológicas- Variables no se recogen en la práctica clínica
Inconvenientes - Consume muchos recursos- Validez limitada de ciertos diseños
- Estudios de casos y controles- Ineficientes si RA infrecuentes
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7
EXPOSURE (# persons)
3,000 30,000 300,000 3,000,000300
1:100
1:1,000
1:10,000
1:100,000
1:1,000,000
Acute Myocardial InfarctionHip fractureUpper GI bleeding
Acute Liver Injury
Guillain-Barré Syndrome
Blood discrasiasSCARs
Frequency of serious adverse drug reactions
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Prof. Hershel JickFundador del Boston CollaborativeDrug Surveillance Program(BCDSP) y pionero del uso de bases de datos en farmacoepidemiología
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Ventajas - Gran número de sujetos- Condiciones reales de uso- Menos costosos- Menos tiempo- Menor exposición a ciertos sesgos
- Sesgo de memoria- Sesgos de selección
Inconvenientes- Muy dependiente de la calidad del registro- Información no disponible de algunas variables
- Dieta, ejercicio, otras que no sean práctica clínica habitual- Medicamentos OTC / Medicamentos hospitalarios
Métodos modernos: bases de datos automatizadas
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Grandes bases de datos
EE.UU.• Group Health Cooperative of Puget Sound• Kaiser Permanente• Medicaid
Canadá• Saskatchewan
Reino Unido• GPRD (CPRD)• THIN
80´s
90´s
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Grandes Bases de Datos
Dinamarca• National health databases Holanda
• ICPI• Mondriann Italia
• Pedianet• Friuli-Venezia-Giulia España
• BIFAP (9 CC.AA.)• SIDIAP (Cataluña)
2000´s
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Sinopsis
La Farmacovigilancia y sus fuentes de información
Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo
Aplicaciones de las BBDD en FV
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Tipos de bases de datos sanitarias
Bases de datos administrativas (Claims databases)• Objetivo: Administrativo (facturación)• Son las que predominan en Norteamérica
Bases de datos de registros sanitarios• Objetivo: Gestión clínica • Son las que predominan en Europa
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Bases de datos de enlace (Record-linkage)• Requiere un identificador único por paciente
- Problemas con protección de datos- Múltiples registros de gran calidad
• Prescripciones, atención primaria, hospital, cáncer etc.
• Son las habituales en los países nórdicos
Bases de datos integrales• Se pueden anonimizar (seudonimizar) a los pacientes
- Mayores garantías con protección de datos• Típicamente las basadas en registros de atención primaria
- CPRD, THIN, IPCI, BIFAP
Tipos de bases de datos sanitarias
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Prescripciones
Diagnósticos
Especialistas
Hospitalizaciones
DemográficosExploraciones
Muerte
Hábitos
Base de datos integrales
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BIFAPBase de datos para la Investigación
Farmacoepidemiológica en Atención Primaria
16Contiene información doblemente anonimizada
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BIFAPBase de datos para la Investigación
Farmacoepidemiológica en Atención Primaria
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9,4 millones de HC
67,9 millones de años-persona
1.246 millones de prescripciones
204 millones de problemas de salud
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37,5% 74,8%
46,2%100%
20,2%
24,7%
*
* Canary Island & La Rioja autonomous regions: Data pending of final colaboration agreement.
Cobertura poblacional BIFAP (Año 2016)
Cobertura poblacional (España): 17,0%Cobertura CC.AA participantes: 55,5%
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Consejería de Sanidad
BIFAP
Anonimización en origen
Anonimización en BIFAP
Dataset del investigador
Extracción de las variables
AEMPSOrganismos
públicos
H. Clínica de AP
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BIFAP : Producción científica
> 50 publicaciones internacionales
> 30 proyectos nacionales de distintos equipos de investigación (ámbito público; financiación pública)
7 proyectos europeos (financiados con fondos públicos)
Fuente: http:// ww.bifap.org21
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BIFAP
Ventajas• Gran volumen de información clínica• Base poblacional (representativa)• Información en texto libre
Inconvenientes• Escasa granularidad del diccionario médico (ICPC)• Necesidad de una validación de los diagnósticos
- Cuello de botella de los estudios• No información de la dispensación
- No información medic. OTC ni de medic. hospitalarios• No conexión con diagnósticos hospitalarios• No registro de la causa de la muerte
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Sinopsis
La Farmacovigilancia y sus fuentes de información
Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo
Aplicaciones de las BBDD en FV
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Marco operativo de la farmacovigilancia
Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional
Generar señales
Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)
Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos
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Generación de señales con BB.DD. sanitarias
Problemas:- Difícil manejo de la mutiplicidad de asociaciones resultantes
• Genera muchos falsos positivos- Anula la base de datos para confirmar el riesgo
• Partición de la base de datos• Uso secuencial de distintas bases de datos
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EU-ADR Group
Exploring and understanding adverse drug reactions by integrativemining of clinical records and biomedical knowledge
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23 acontecimientos adversos a incluir en un programa de generación de señales en bases de datos
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Marco operativo de la farmacovigilancia
Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional
Generar señales
Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)
Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos
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2011
AINE e infarto agudo de miocardio
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Years after launch
Johansson S, Wallander M, De Abajo FJ, García-Rodríguez LA. Drug Safety 2010; 33: 223- 232
Captación de usuarios de nuevos medicamentos en una base de datos de atención primaria (THIN)
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Networking concept
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Annual Medical Pilgrims Meeting - Real Academia Nacional de Medicina
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European Multi-Database Projects
Vaccines – to set up a datalink for vaccinessurveillance (7 countries)• VAESCO (ECDC)• ADVANCE (Innovative Medicines Initiative)
Safety of drugs used in diabetes (CV, pancreatic) (5 countries – 7 databases)• SAFEGUARD (VII Framework Program)
Consistencies and discrepancies of across differentdatabases using the same protocol (and differentdesigns)(5 countries – 7 databases)• PROTECT (Innovative Medicines Initiative)
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Marco operativo de la farmacovigilancia
Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional
Generar señales
Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)
Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos
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CARACTERIZACIÓN DE LA POBLACION DIANAy los componentes de la RBR
COHORTE NO EXPUESTARiesgos basales
GENERAR ACONTEMIENTOS Y MUERTES
Modelo de simulación para generar un seguimiento
NÚMERO DE ACONTECIMIENTOS
COHORTE EXPUESTASe aplican los riesgos relativos obtenidos en
los estudios
GENERAR ACONTEMIENTOS Y MUERTES
Modelo de simulación para generar un seguimiento
NÚMERO DE ACONTECIMIENTOS
COMPARACIÓN
Asignar riesgos de acontecimientos adversos y de muerte a cada paciente
Se repite la simulación 1000 veces
Maguire A. Tesis Doctoral. UAH 2017
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Marco operativo de la farmacovigilancia
Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional
Generar señales
Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)
Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos
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Evaluación de la efectividad de una medida de minimización de riesgos
Indicadores de proceso• Estudios de utilización de medicamentos
Indicadores de resultado• Estudios epidemiológicos específicos• Simulaciones en bases de datos
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Uso de la simulación en BB.DD. para evaluar el impacto de una contraindicación (A. Maguire)
1. Evaluación de la RBR
Target patientsTrt A Events
Trt B EventsTarget patients
Target patients
Trt B
Target patientsTrt A
Trt A
Events
Events
2.- Introducción de una contraindicación
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Conclusiones
Las BB.DD. sanitarias constituyen una fuente de información de uso creciente en farmacovigilancia
Tradicionalmente han servido para realizar estudios epidemiológicos destinados a confirmar señales de farmacovigilancia y cuantificar el riesgo poblacional
Empiezan a tener aplicaciones en otras áreas como la generación de señales, la cuantificación de la RBR y la evaluación de la efectividad de las medidas de minimización de riesgos
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