सक्रिय निगरानी स्वतः रिपोर्टिंग से कैसे भिन्न है?

स्वतः रिपोर्टिंग पर्यवेक्षकों के स्वेच्छा से रिपोर्ट करने का इंतजार करती है, जबकि सक्रिय निगरानी जानबूझकर एक परिभाषित आबादी में घटनाओं की तलाश करती है। क्योंकि उजागर आबादी ज्ञात होती है, सक्रिय तरीके यह अनुमान लगा सकते हैं कि एक प्रतिक्रिया कितनी बार होती है, जो स्वतः रिपोर्टिंग नहीं कर सकती।

दवा सुरक्षा के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड या दावों के डेटा का उपयोग क्यों करें?

वे अपने परिणामों के साथ बड़ी संख्या में उपचारित रोगियों को कैप्चर करते हैं, जिससे दवा-परिणाम संघों का तेजी से, बड़े पैमाने पर अनुमान लगाया जा सकता है — हालांकि उनकी गैर-यादृच्छिक प्रकृति का मतलब है कि भ्रम को सावधानीपूर्वक संबोधित किया जाना चाहिए।

सक्रिय फार्माकोविजिलेंस निगरानी

सक्रिय फार्माकोविजिलेंस निगरानी जानबूझकर परिभाषित आबादी में प्रतिकूल घटनाओं की तलाश करती है, बजाय इसके कि उनके स्वेच्छा से रिपोर्ट किए जाने का इंतजार किया जाए। उपचारित रोगियों के समूहों का व्यवस्थित रूप से पालन करके या बड़े स्वास्थ्य सेवा डेटाबेस की जांच करके, इसका उद्देश्य कम रिपोर्टिंग और गुम भाजक (missing denominator) को दूर करना है जो स्वतः रिपोर्टिंग को सीमित करते हैं और यह अनुमान लगाना है कि प्रतिक्रियाएं वास्तव में कितनी बार होती हैं।

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Definition

सक्रिय फार्माकोविजिलेंस निगरानी दवा-सुरक्षा डेटा संग्रह के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण है जिसमें दवा उपयोगकर्ताओं की एक परिभाषित आबादी में प्रतिकूल घटनाओं का व्यवस्थित रूप से पता लगाया जाता है, जिससे घटना की आवृत्ति का अनुमान लगाया जा सकता है और एक भाजक के खिलाफ तुलना की जा सकती है।

Scope

यह प्रविष्टि सक्रिय रूप से सुरक्षा डेटा एकत्र करने के तर्क, मुख्य दृष्टिकोणों — कोहोर्ट इवेंट मॉनिटरिंग, प्रिस्क्रिप्शन-इवेंट मॉनिटरिंग, और बड़े पैमाने पर इलेक्ट्रॉनिक-रिकॉर्ड या दावों-आधारित निगरानी नेटवर्क — और सक्रिय तरीके निष्क्रिय रिपोर्टिंग के पूरक कैसे हैं, को शामिल करती है। यह निगरानी पद्धति का एक संदर्भ अवलोकन है, न कि नैदानिक सलाह।

Core questions

सक्रिय तरीकों से स्वतः रिपोर्टिंग को पूरक क्यों करें?
कोहोर्ट या प्रिस्क्रिप्शन-इवेंट मॉनिटरिंग घटनाओं का पता कैसे लगाती है?
डेटाबेस और प्रहरी नेटवर्क बड़े पैमाने पर निगरानी को कैसे सक्षम करते हैं?
सक्रिय निगरानी क्या अनुमान लगा सकती है जो निष्क्रिय रिपोर्टिंग नहीं कर सकती?

Key concepts

कोहोर्ट इवेंट मॉनिटरिंग
प्रिस्क्रिप्शन-इवेंट मॉनिटरिंग
प्रहरी और वितरित-डेटा नेटवर्क
सामान्य डेटा मॉडल
भाजक और घटना अनुमान
लक्षित (घटना-संचालित) निगरानी
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और दावों का डेटा

Mechanisms

सक्रिय निगरानी दवा उपयोगकर्ताओं की एक आबादी को परिभाषित करती है और फिर इसके भीतर प्रतिकूल घटनाओं का पता लगाती है। प्रिस्क्रिप्शन-इवेंट मॉनिटरिंग और कोहोर्ट इवेंट मॉनिटरिंग में, रुचि की दवा दिए गए रोगियों की पहचान की जाती है और उनका पालन किया जाता है, और घटनाओं को व्यवस्थित रूप से मांगा जाता है (Kasliwal et al., 2008)। डेटाबेस और प्रहरी (sentinel) दृष्टिकोणों में, नियमित रूप से एकत्र किए गए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड या बीमा दावों की क्वेरी की जाती है — अक्सर एक साझा सामान्य डेटा मॉडल के माध्यम से ताकि एक ही विश्लेषण कई डेटा भागीदारों में चल सके — दवा-परिणाम संघों का पता लगाने और उन्हें मापने के लिए (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010)। क्योंकि उजागर रोगियों का भाजक ज्ञात होता है, ये विधियाँ घटना और सापेक्ष जोखिम का अनुमान लगा सकती हैं, जो स्वतः रिपोर्टिंग नहीं कर सकती (Härmark & van Grootheest, 2008)।

Clinical relevance

सक्रिय निगरानी जनसंख्या-स्तर की घटना और जोखिम अनुमान उत्पन्न करती है जो नियामक कार्रवाई को सूचित करते हैं और जो चिकित्सक सुरक्षा संचार में सामना करते हैं। यह प्रविष्टि बताती है कि ऐसे साक्ष्य कैसे एकत्र किए जाते हैं और यह व्यक्तिगत निदान या उपचार निर्णयों का आधार नहीं है।

Epidemiology

संभावित अध्ययन दवा-संबंधी नुकसान के पैमाने को दर्शाते हैं जिसे सक्रिय निर्धारण द्वारा मापा जा सकता है — उदाहरण के लिए, एक बड़े यूके संभावित विश्लेषण ने लगभग 16 अस्पताल में भर्ती में से 1 को प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं (Pirmohamed et al., 2004) के लिए जिम्मेदार ठहराया। आधुनिक वितरित नेटवर्क ऐसे निर्धारण को लाखों रोगियों के रिकॉर्ड तक विस्तारित करते हैं (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010)।

History

सक्रिय तरीके स्वतः रिपोर्टिंग के साथ-साथ इसकी कमियों को दूर करने के लिए विकसित हुए। प्रिस्क्रिप्शन-इवेंट मॉनिटरिंग को 1980 के दशक से यूनाइटेड किंगडम में नई विपणन वाली दवाओं पर रोगियों के समूहों का पालन करने के लिए विकसित किया गया था, और 2000 के दशक के अंत से यूएस सेंटिनल इनिशिएटिव और ऑब्जर्वेशनल मेडिकल आउटकम्स पार्टनरशिप जैसी बड़ी डेटाबेस-संचालित पहलों ने इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य सेवा डेटा के नेटवर्क में सक्रिय निगरानी को औपचारिक रूप दिया (Platt et al., 2009; Stang et al., 2010)।

Debates

डेटाबेस निगरानी में भ्रम (confounding) को कैसे नियंत्रित किया जाना चाहिए?: नियमित रूप से एकत्र किया गया डेटा यादृच्छिक नहीं होता है, इसलिए स्पष्ट दवा-परिणाम संघ यह दर्शा सकते हैं कि दवा क्यों निर्धारित की गई थी न कि इसका प्रभाव; भ्रम नियंत्रण के तरीके और विषम डेटाबेस में स्वचालित सिग्नल स्क्रीनिंग की विश्वसनीयता पर सक्रिय रूप से बहस जारी है।

Key figures

Richard Platt
Saad Shakir
Linda Härmark
Patrick Ryan

Seminal works

platt-2009
stang-2010

Frequently asked questions

सक्रिय निगरानी स्वतः रिपोर्टिंग से कैसे भिन्न है?: स्वतः रिपोर्टिंग पर्यवेक्षकों के स्वेच्छा से रिपोर्ट करने का इंतजार करती है, जबकि सक्रिय निगरानी जानबूझकर एक परिभाषित आबादी में घटनाओं की तलाश करती है। क्योंकि उजागर आबादी ज्ञात होती है, सक्रिय तरीके यह अनुमान लगा सकते हैं कि एक प्रतिक्रिया कितनी बार होती है, जो स्वतः रिपोर्टिंग नहीं कर सकती।
दवा सुरक्षा के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड या दावों के डेटा का उपयोग क्यों करें?: वे अपने परिणामों के साथ बड़ी संख्या में उपचारित रोगियों को कैप्चर करते हैं, जिससे दवा-परिणाम संघों का तेजी से, बड़े पैमाने पर अनुमान लगाया जा सकता है — हालांकि उनकी गैर-यादृच्छिक प्रकृति का मतलब है कि भ्रम को सावधानीपूर्वक संबोधित किया जाना चाहिए।