Aktive Pharmakovigilanz-Überwachung

Die aktive Pharmakovigilanz-Überwachung sucht gezielt nach unerwünschten Ereignissen in definierten Populationen, anstatt auf freiwillige Meldungen zu warten. Durch die systematische Verfolgung von Kohorten behandelter Patienten oder die Abfrage großer Gesundheitsdatenbanken soll die Untererfassung und der fehlende Nenner, die die Spontanberichterstattung einschränken, überwunden und abgeschätzt werden, wie oft Reaktionen tatsächlich auftreten.

Definition

Aktive Pharmakovigilanz-Überwachung ist ein proaktiver Ansatz zur Erfassung von Arzneimittelsicherheitsdaten, bei dem unerwünschte Ereignisse in einer definierten Population von Arzneimittelanwendern systematisch erfasst werden, was die Schätzung der Ereignisfrequenz und den Vergleich mit einem Nenner ermöglicht.

Scope

Der Eintrag behandelt die Gründe für die aktive Erfassung von Sicherheitsdaten, die wichtigsten Ansätze – Kohorten-Ereignis-Monitoring, Verschreibungs-Ereignis-Monitoring und groß angelegte elektronische Aufzeichnungs- oder Abrechnungsdatenbanken – und wie aktive Methoden die passive Berichterstattung ergänzen. Es handelt sich um eine Referenzübersicht zur Überwachungsmethodik, nicht um klinische Ratschläge.

Core questions

• Warum sollte die Spontanberichterstattung durch aktive Methoden ergänzt werden?
• Wie erfassen Kohorten- oder Verschreibungs-Ereignis-Monitoring Ereignisse?
• Wie ermöglichen Datenbank- und Sentinel-Netzwerke eine groß angelegte Überwachung?
• Was kann die aktive Überwachung schätzen, was die passive Berichterstattung nicht kann?

Key concepts

• Kohorten-Ereignis-Monitoring
• Verschreibungs-Ereignis-Monitoring
• Sentinel- und verteilte Datennetzwerke
• Gemeinsames Datenmodell
• Nenner- und Inzidenzschätzung
• Gezielte (ereignisgesteuerte) Überwachung
• Elektronische Gesundheitsakten und Abrechnungsdaten

Mechanisms

Die aktive Überwachung definiert eine Population von Arzneimittelanwendern und erfasst dann gezielt unerwünschte Ereignisse innerhalb dieser Population. Beim Verschreibungs-Ereignis-Monitoring und Kohorten-Ereignis-Monitoring werden Patienten, denen ein interessierendes Medikament verschrieben wurde, identifiziert und verfolgt, und Ereignisse werden systematisch abgefragt (Kasliwal et al., 2008). Bei Datenbank- und Sentinel-Ansätzen werden routinemäßig gesammelte elektronische Gesundheitsakten oder Versicherungsansprüche abgefragt – oft über ein gemeinsames Datenmodell, sodass dieselbe Analyse über viele Datenpartner hinweg durchgeführt werden kann –, um Arzneimittel-Ergebnis-Assoziationen zu erkennen und zu quantifizieren (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010). Da der Nenner der exponierten Patienten bekannt ist, können diese Methoden Inzidenz und relatives Risiko schätzen, was die Spontanberichterstattung nicht kann (Härmark & van Grootheest, 2008).

Clinical relevance

Die aktive Überwachung liefert Inzidenz- und Risikoschätzungen auf Populationsebene, die regulatorische Maßnahmen informieren und denen Kliniker in Sicherheitsmitteilungen begegnen. Dieser Eintrag beschreibt, wie solche Evidenz gesammelt wird, und ist keine Grundlage für individuelle Diagnose- oder Behandlungsentscheidungen.

Epidemiology

Prospektive Studien veranschaulichen das Ausmaß arzneimittelbedingter Schäden, die durch aktive Erfassung quantifiziert werden können – zum Beispiel führte eine große prospektive Analyse in Großbritannien etwa 1 von 16 Krankenhauseinweisungen auf unerwünschte Arzneimittelwirkungen zurück (Pirmohamed et al., 2004). Moderne verteilte Netzwerke erweitern diese Erfassung auf die Aufzeichnungen von zig Millionen Patienten (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010).

History

Aktive Methoden entwickelten sich parallel zur Spontanberichterstattung, um deren blinde Flecken zu beheben. Das Verschreibungs-Ereignis-Monitoring wurde in den 1980er Jahren in Großbritannien entwickelt, um Kohorten von Patienten mit neu auf den Markt gebrachten Medikamenten zu verfolgen, und ab den späten 2000er Jahren formalisierten große datenbankgestützte Initiativen wie die US Sentinel Initiative und die Observational Medical Outcomes Partnership die aktive Überwachung über Netzwerke elektronischer Gesundheitsdaten (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010).

Debates

Wie sollte Confounding in der Datenbanküberwachung kontrolliert werden?

Routinemäßig gesammelte Daten sind nicht randomisiert, daher können scheinbare Arzneimittel-Ergebnis-Assoziationen widerspiegeln, warum ein Medikament verschrieben wurde, und nicht dessen Wirkung; Methoden zur Confounding-Kontrolle und die Zuverlässigkeit der automatisierten Signalerkennung über heterogene Datenbanken hinweg werden weiterhin aktiv diskutiert.

Key figures

• Richard Platt
• Saad Shakir
• Linda Härmark
• Patrick Ryan

Seminal works

• platt-2009
• stang-2010

Frequently asked questions

Wie unterscheidet sich die aktive Überwachung von der Spontanberichterstattung?

Die Spontanberichterstattung wartet darauf, dass Beobachter Berichte freiwillig einreichen, während die aktive Überwachung gezielt Ereignisse in einer definierten Population sucht. Da die exponierte Population bekannt ist, können aktive Methoden abschätzen, wie oft eine Reaktion auftritt, was die Spontanberichterstattung nicht kann.

Warum sollten elektronische Gesundheitsakten oder Abrechnungsdaten für die Arzneimittelsicherheit verwendet werden?

Sie erfassen eine große Anzahl behandelter Patienten mit bereits aufgezeichneten Ergebnissen, was eine schnelle, groß angelegte Schätzung von Arzneimittel-Ergebnis-Assoziationen ermöglicht – obwohl ihre nicht-randomisierte Natur bedeutet, dass Confounding sorgfältig behandelt werden muss.