Penilaian dan Atribusi Kausalitas

Penilaian kausalitas adalah proses terstruktur di mana farmakovigilans menilai seberapa besar kemungkinan suatu obat tertentu menyebabkan kejadian tidak diinginkan tertentu pada pasien atau laporan tertentu. Karena satu kasus jarang membuktikan kausalitas, bidang ini mengandalkan kriteria transparan — waktu, dechallenge dan rechallenge, penjelasan alternatif, dan pengetahuan sebelumnya tentang obat — untuk menilai kekuatan hubungan obat-kejadian yang dicurigai.

Definition

Penilaian kausalitas adalah evaluasi probabilitas bahwa produk obat yang dicurigai bertanggung jawab atas kejadian tidak diinginkan yang diamati, yang dinyatakan sebagai kemungkinan berjenjang (misalnya pasti, mungkin, bisa jadi, tidak mungkin) berdasarkan bukti temporal, farmakologis, dan klinis dalam satu kasus atau laporan.

Scope

Area ini mengarahkan pembaca pada logika atribusi kejadian tidak diinginkan pada obat pada tingkat laporan kasus individual. Ini mencakup keluarga metode utama (introspeksi global ahli, algoritma terstruktur, dan pendekatan probabilistik), kriteria yang mereka bagikan, dan kategori kemungkinan standar yang digunakan untuk menyatakan putusan. Ini memperlakukan penilaian kausalitas sebagai topik referensi metodologis dalam farmakovigilans dan bukan sebagai panduan klinis untuk mengelola pasien individual mana pun.

Sub-topics

• Alternative Causes and Differential Diagnosis
• Dechallenge and Rechallenge Assessment
• Naranjo Causality Algorithm
• Temporal Relationship and Event Timing

Core questions

• Bagaimana kontribusi suatu obat terhadap kejadian tidak diinginkan dapat dinilai dari satu kasus daripada dari studi populasi?
• Kriteria apa yang membedakan pendekatan introspeksi global ahli, algoritmik, dan probabilistik (Bayesian) untuk penilaian kausalitas?
• Bagaimana waktu, dechallenge, rechallenge, dan pengecualian penyebab alternatif digabungkan menjadi kategori kemungkinan?
• Mengapa metode penilaian yang berbeda seringkali tidak setuju pada kasus yang sama, dan apa implikasinya terhadap reproduktifitas?

Key concepts

• Kategori imputabilitas dan kemungkinan (pasti, mungkin, bisa jadi, tidak mungkin, tidak dapat diklasifikasikan)
• Introspeksi global ahli
• Algoritma terstruktur (misalnya, algoritma Naranjo)
• Penilaian kausalitas probabilistik dan Bayesian
• Hubungan temporal antara paparan dan kejadian
• Dechallenge dan rechallenge
• Pengecualian penyebab alternatif
• Reproduktifitas antar-penilai dari penilaian
• Laporan keamanan kasus individual (ICSR)

Mechanisms

Metode penilaian kausalitas terbagi dalam tiga keluarga besar. Introspeksi global ahli mengandalkan penilaian klinis dari satu atau lebih penilai yang mempertimbangkan semua informasi yang tersedia tanpa skema penilaian tetap, yang fleksibel tetapi sulit direproduksi. Algoritma terstruktur mengubah kriteria berulang — plausibilitas temporal, respons terhadap penghentian obat (dechallenge), respons terhadap pemberian ulang (rechallenge), keberadaan penyebab alternatif, dan laporan reaksi sebelumnya — menjadi pertanyaan eksplisit dengan jawaban berbobot yang menghasilkan kategori kemungkinan; algoritma Naranjo adalah contoh yang paling banyak digunakan. Metode probabilistik, termasuk pendekatan Bayesian, menyatakan penilaian sebagai peluang posterior bahwa obat, bukan alternatif, yang menyebabkan kejadian tersebut, menggabungkan prior berdasarkan epidemiologi latar belakang dengan kemungkinan fitur kasus yang diamati. Di ketiga keluarga tersebut, blok bangunan yang sama adalah waktu, dechallenge dan rechallenge, serta pengecualian penjelasan yang bersaing.

Clinical relevance

Penilaian kausalitas mendasari deteksi sinyal, pelaporan regulasi, dan pelabelan obat, sehingga memahami logikanya adalah bagian dari penilaian bukti dalam ilmu farmasi dan kesehatan. Ini menjelaskan bagaimana keterkaitan obat dari suatu kejadian tidak diinginkan dinilai dan dicatat; ini mengkarakterisasi bagaimana bukti keamanan dihasilkan dan bukan merupakan dasar untuk keputusan diagnostik atau pengobatan individual.

Evidence & guidelines

Perbandingan sistematis dari metode yang dipublikasikan telah menemukan bahwa tidak ada teknik tunggal yang dapat dianggap sebagai standar emas, bahwa metode tersebut seringkali tidak setuju ketika diterapkan pada kasus yang sama, dan bahwa reproduktifitas dan validitas tetap terbatas; algoritma terstruktur meningkatkan konsistensi dibandingkan penilaian ahli yang tidak terstruktur tetapi tidak menyelesaikan ketidakpastian yang mendasari inferensi kasus tunggal (Agbabiaka 2008; Hutchinson & Lane 1989). Kategori kemungkinan World Health Organization Uppsala Monitoring Centre dan alat terstruktur seperti algoritma Naranjo adalah kerangka kerja referensi konvensional untuk menyatakan dan menstandardisasi putusan.

History

Kekhawatiran terhadap atribusi kejadian tidak diinginkan pada obat tumbuh setelah tragedi thalidomide pada awal 1960-an dan konsolidasi sistem pelaporan spontan nasional dan internasional. Seruan Karch dan Lasagna pada tahun 1977 untuk definisi operasional reaksi obat yang merugikan membingkai masalah perpindahan dari kesan ke kriteria eksplisit, dan algoritma Naranjo dan rekan-rekannya pada tahun 1981 menawarkan skema penilaian yang dapat direproduksi yang menjadi referensi standar. Dekade-dekade berikutnya menghasilkan banyak metode terstruktur dan probabilistik, dan tinjauan sistematis kemudian mendokumentasikan baik proliferasi maupun ketidaksepakatan yang persisten.

Debates

Apakah ada metode standar emas untuk penilaian kausalitas?

Tinjauan sistematis menemukan bahwa banyak metode yang tersedia — introspeksi global, algoritma, dan pendekatan Bayesian — berbeda dalam putusan mereka pada kasus yang sama dan bahwa tidak ada yang dapat dianggap valid secara definitif, menyisakan pilihan metode sebagai penilaian metodologis yang berkelanjutan.

Key figures

• Cesar A. Naranjo
• I. Ralph Edwards
• Jeffrey K. Aronson
• Louis Lasagna
• Fred E. Karch
• Thomas A. Hutchinson

Seminal works

• naranjo-1981
• karch-lasagna-1977
• agbabiaka-2008

Frequently asked questions

Apa itu penilaian kausalitas dalam farmakovigilans?

Ini adalah penilaian terstruktur tentang seberapa besar kemungkinan suatu obat tertentu menyebabkan kejadian tidak diinginkan tertentu dalam laporan individual, yang dinyatakan sebagai kemungkinan berjenjang seperti pasti, mungkin, bisa jadi, atau tidak mungkin.

Mengapa metode penilaian kausalitas terkadang tidak setuju?

Metode yang berbeda memberikan bobot yang berbeda pada kriteria yang sama — waktu, dechallenge dan rechallenge, dan penyebab alternatif — dan satu kasus jarang mengandung informasi yang cukup untuk menjadi penentu, sehingga tinjauan sistematis tidak menemukan satu metode pun sebagai standar emas.