Identificación y Caracterización de Riesgos

La identificación y caracterización de riesgos es la fase inicial de la gestión de riesgos de seguridad de los medicamentos: consiste en detectar que un medicamento puede causar un daño (una señal de seguridad) y luego describir ese daño con la precisión suficiente para actuar en consecuencia —quiénes son los afectados, con qué frecuencia, con qué gravedad y a través de qué mecanismo. Se basa en la notificación espontánea, los métodos estadísticos de detección de señales y la evaluación clínica y epidemiológica.

Definition

La identificación de riesgos es la detección de una posible asociación causal nueva o modificada entre un fármaco y un evento adverso (una señal); la caracterización de riesgos es la descripción subsiguiente de la frecuencia, gravedad, reversibilidad, población afectada y mecanismo plausible de ese riesgo.

Scope

Este tema abarca qué es una señal de seguridad, las fuentes de datos y los métodos de desproporcionalidad y bayesianos utilizados para identificar señales a partir de bases de datos de informes espontáneos, y los pasos de validación, priorización y caracterización de una señal hasta convertirla en un riesgo definido. Se enmarca como una metodología de referencia dentro de la farmacovigilancia, más que como una guía clínica.

Core questions

• ¿Existe alguna señal de que un fármaco pueda causar un evento adverso particular?
• ¿Es probable que la asociación sea causal, o se explica por sesgos, factores de confusión o el azar?
• ¿Con qué frecuencia y gravedad se presenta el riesgo, y quiénes son los más afectados?
• ¿Qué señales deberían priorizarse para una investigación adicional?

Key concepts

• Señal de seguridad
• Sistemas de notificación espontánea
• Análisis de desproporcionalidad (PRR, ROR)
• Métodos bayesianos (BCPNN, EBGM)
• Validación y priorización de señales
• Evaluación de la causalidad
• Riesgo identificado versus potencial

Mechanisms

La mayoría de las señales surgen inicialmente de informes espontáneos de reacciones adversas sospechosas recopiladas en bases de datos nacionales e internacionales. El cribado cuantitativo identifica pares fármaco-evento notificados con más frecuencia de lo esperado: las medidas frecuentistas de desproporcionalidad, como la razón de notificación proporcional (proportional reporting ratio, PRR), comparan la notificación observada con la esperada (Evans et al., 2001), mientras que los enfoques bayesianos, como la red neuronal de propagación de confianza bayesiana (Bayesian confidence propagation neural network, BCPNN), reducen las estimaciones inestables de datos escasos (Bate et al., 1998). La desproporcionalidad estadística solo genera hipótesis; las señales se validan, se evalúa su causalidad y se caracterizan clínica y epidemiológicamente —definiendo la frecuencia, la gravedad, los factores de riesgo y el mecanismo— antes de ser clasificadas como riesgos identificados o potenciales (Wisniewski et al., 2016; Edwards & Aronson, 2000).

Clinical relevance

Los riesgos definidos a través de este proceso se convierten en la información de seguridad en el etiquetado y las comunicaciones que utilizan los médicos y los pacientes. Esta entrada explica cómo se detectan y describen esos riesgos a nivel poblacional y no proporciona asesoramiento diagnóstico o de tratamiento individual.

Epidemiology

La notificación espontánea está sujeta a subnotificación y sesgos de notificación, por lo que las señales de desproporcionalidad reflejan patrones de notificación más que la verdadera incidencia. Por lo tanto, la caracterización a menudo se basa en fuentes adicionales —estudios observacionales, registros y datos de atención médica electrónica— para estimar la frecuencia e identificar factores de riesgo de manera más fiable.

History

La detección sistemática de señales surgió de los esquemas de notificación espontánea establecidos después de la tragedia de la talidomida, como el sistema de Tarjeta Amarilla del Reino Unido y el Programa de la OMS para la Vigilancia Internacional de Medicamentos. Los métodos cuantitativos maduraron a finales de la década de 1990 y en la década de 2000, con el BCPNN (Bate et al., 1998) y las razones de notificación proporcional (Evans et al., 2001) convirtiéndose en herramientas de cribado estándar, consolidadas posteriormente en buenas prácticas de detección de señales (Wisniewski et al., 2016).

Debates

¿Cuánto nos pueden decir las estadísticas de desproporcionalidad?

Las medidas de desproporcionalidad criban eficientemente grandes bases de datos, pero solo generan hipótesis; son sensibles a los sesgos de notificación y a las peculiaridades de las bases de datos y no pueden por sí mismas establecer la causalidad o la verdadera frecuencia.

Key figures

• Andrew Bate
• Stephen J. W. Evans
• I. Ralph Edwards

Seminal works

• bate-1998
• evans-2001
• edwards-aronson-2000

Frequently asked questions

¿Qué es una señal de seguridad?

Una señal es información notificada que sugiere una posible asociación causal nueva o modificada entre un fármaco y un evento adverso que justifica una evaluación adicional; es una hipótesis a investigar, no un riesgo confirmado.

¿Significa una señal de desproporcionalidad que el fármaco causó el evento?

No. La desproporcionalidad señala pares fármaco-evento notificados con más frecuencia de lo esperado, pero la asociación aún debe validarse y evaluarse en cuanto a su causalidad antes de que pueda tratarse como un riesgo real.