能動的ファーマコビジランスサーベイランス

能動的ファーマコビジランスサーベイランスは、自発的な報告を待つのではなく、特定の集団における有害事象を意図的に探索します。治療を受けた患者のコホートを体系的に追跡したり、大規模な医療データベースを照会したりすることで、自発報告を制限する過少報告や分母の欠如を克服し、実際に反応がどのくらいの頻度で発生するかを推定することを目指しています。

Definition

能動的ファーマコビジランスサーベイランスは、医薬品使用者からなる特定の集団において有害事象が体系的に確認され、事象の頻度推定と分母との比較を可能にする、医薬品安全性データ収集への積極的なアプローチです。

Scope

この項目では、安全性データを能動的に収集する根拠、主なアプローチ（コホートイベントモニタリング、処方箋イベントモニタリング、大規模な電子記録または請求に基づくサーベイランスネットワーク）、および能動的方法が受動的報告をどのように補完するかについて説明します。これはサーベイランス方法論の参照概要であり、臨床的な助言ではありません。

Core questions

• なぜ自発報告を能動的方法で補完するのか？
• コホートまたは処方箋イベントモニタリングはどのように事象を確認するのか？
• データベースおよびセンチネルネットワークはどのように大規模サーベイランスを可能にするのか？
• 能動的サーベイランスが受動的報告では推定できないことは何か？

Key concepts

• コホートイベントモニタリング
• 処方箋イベントモニタリング
• センチネルおよび分散データネットワーク
• 共通データモデル
• 分母と発生率の推定
• ターゲット型（イベント駆動型）サーベイランス
• 電子健康記録と請求データ

Mechanisms

能動的サーベイランスは、医薬品使用者の集団を定義し、その中で有害事象を意図的に確認します。処方箋イベントモニタリングおよびコホートイベントモニタリングでは、対象となる薬剤を処方された患者が特定され、追跡され、事象が体系的に求められます（Kasliwal et al., 2008）。データベースおよびセンチネルアプローチでは、日常的に収集される電子健康記録または保険請求が照会され、多くの場合、共通データモデルを通じて、同じ分析を多くのデータパートナー間で実行できるようにすることで、薬剤とアウトカムの関連性を検出および定量化します（Platt et al., 2009; Stang et al., 2010）。曝露された患者の分母が既知であるため、これらの方法は、自発報告では不可能な発生率と相対リスクを推定できます（Härmark & van Grootheest, 2008）。

Clinical relevance

能動的サーベイランスは、規制措置に情報を提供し、臨床医が安全性に関する情報で遭遇する、集団レベルの発生率とリスク推定値を生み出します。この項目は、そのようなエビデンスがどのように収集されるかを説明するものであり、個々の診断または治療の決定の根拠となるものではありません。

Epidemiology

前向き研究は、能動的確認が定量化できる薬物関連有害事象の規模を示しています。例えば、英国の大規模な前向き分析では、入院の約16分の1が薬物有害反応に起因するとされています（Pirmohamed et al., 2004）。現代の分散型ネットワークは、このような確認を数千万人の患者の記録にまで拡大しています（Platt et al., 2009; Stang et al., 2010）。

History

能動的方法は、自発報告の盲点を解決するために、自発報告と並行して発展しました。処方箋イベントモニタリングは、新しく市販された薬剤を使用する患者のコホートを追跡するために1980年代から英国で開発され、2000年代後半からは、米国のSentinel InitiativeやObservational Medical Outcomes Partnershipなどの大規模なデータベース主導型イニシアチブが、電子医療データネットワーク全体で能動的サーベイランスを体系化しました（Platt et al., 2009; Stang et al., 2010）。

Debates

データベースサーベイランスにおいて交絡はどのように制御されるべきか？

日常的に収集されるデータはランダム化されていないため、見かけの薬剤とアウトカムの関連性は、その薬剤が処方された理由を反映している可能性があり、その効果を反映しているとは限りません。交絡制御の方法や、異種データベース間での自動シグナルスクリーニングの信頼性については、活発な議論が続いています。

Key figures

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

Seminal works

• platt-2009
• stang-2010

Frequently asked questions

能動的サーベイランスは自発報告とどう違うのか？

自発報告は観察者が自発的に報告するのを待つのに対し、能動的サーベイランスは特定の集団で意図的に事象を探索します。曝露された集団が既知であるため、能動的方法は反応がどのくらいの頻度で発生するかを推定できますが、自発報告ではできません。

なぜ医薬品安全性に電子健康記録や請求データを使用するのか？

これらは、アウトカムがすでに記録されている多数の治療患者を捕捉し、薬剤とアウトカムの関連性を迅速かつ大規模に推定できます。ただし、その非ランダムな性質上、交絡に慎重に対処する必要があります。