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Grandes bases de datos clínicas para estudiar los efectos de los medicamentos y su aplicación en Farmacovigilancia Prof. Francisco J. de Abajo Catedrático de Farmacología Dpto CC. Biomédicas- Universidad de Alcalá Unidad de Farmacología Clínica - H.U. Príncipe de Asturias XIII Congreso de AMIFE, Madrid 20 a 30 Noviembre, 2018

Grandes bases de datos clínicas para estudiar los efectos ...€¦ · Datos secundarios (datos existentes) • Bases de datos automatizadas 5. 6 Método tradicional (estudios de

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Grandes bases de datos clínicas paraestudiar los efectos de los medicamentos

y su aplicación en Farmacovigilancia

Prof. Francisco J. de Abajo

Catedrático de FarmacologíaDpto CC. Biomédicas- Universidad de Alcalá

Unidad de Farmacología Clínica - H.U. Príncipe de Asturias

XIII Congreso de AMIFE, Madrid 20 a 30 Noviembre, 2018

Page 2: Grandes bases de datos clínicas para estudiar los efectos ...€¦ · Datos secundarios (datos existentes) • Bases de datos automatizadas 5. 6 Método tradicional (estudios de

Sinopsis

La Farmacovigilancia y sus fuentes de información

Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo

Aplicaciones de las BBDD en FV

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Marco operativo de la farmacovigilancia*

IdentificaciónCuantificación (Estimación)

Evaluación

Minimización y prevenciónComunicación

Evaluación de la efectividad de las medidas

DATOS

DECISIONES

ACCIONES

Toma de decisiones

Análisis de riesgos

Gestión de riesgos

* De Abajo FJ. Int J Pharm Med 2005; 19: 209-218

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Marco operativo de la farmacovigilancia*

IdentificaciónCuantificación (Estimación)

Evaluación

Minimización y prevenciónComunicación

Evaluación de la efectividad de las medidas

DATOS

DECISIONES

ACCIONES

Toma de decisiones

Análisis de riesgos

Gestión de riesgos

* De Abajo FJ. Int J Pharm Med 2005; 19: 209-218

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Fuentes de información en FV

Datos primarios (clínica; estudios de campo)• Notificación espontánea• Registros de casos• Registros de expuestos• Estudios posautorización (de seguimiento prospectivo)• Ensayos clínicos (pre- como post-autorización)

Datos secundarios (datos existentes)• Bases de datos automatizadas

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Método tradicional (estudios de campo)

Ventajas - Información clínica detallada

- Validación de los casos- Información ad hoc no habitual

- Muestras biológicas- Variables no se recogen en la práctica clínica

Inconvenientes - Consume muchos recursos- Validez limitada de ciertos diseños

- Estudios de casos y controles- Ineficientes si RA infrecuentes

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EXPOSURE (# persons)

3,000 30,000 300,000 3,000,000300

1:100

1:1,000

1:10,000

1:100,000

1:1,000,000

Acute Myocardial InfarctionHip fractureUpper GI bleeding

Acute Liver Injury

Guillain-Barré Syndrome

Blood discrasiasSCARs

Frequency of serious adverse drug reactions

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Prof. Hershel JickFundador del Boston CollaborativeDrug Surveillance Program(BCDSP) y pionero del uso de bases de datos en farmacoepidemiología

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Ventajas - Gran número de sujetos- Condiciones reales de uso- Menos costosos- Menos tiempo- Menor exposición a ciertos sesgos

- Sesgo de memoria- Sesgos de selección

Inconvenientes- Muy dependiente de la calidad del registro- Información no disponible de algunas variables

- Dieta, ejercicio, otras que no sean práctica clínica habitual- Medicamentos OTC / Medicamentos hospitalarios

Métodos modernos: bases de datos automatizadas

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Grandes bases de datos

EE.UU.• Group Health Cooperative of Puget Sound• Kaiser Permanente• Medicaid

Canadá• Saskatchewan

Reino Unido• GPRD (CPRD)• THIN

80´s

90´s

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Grandes Bases de Datos

Dinamarca• National health databases Holanda

• ICPI• Mondriann Italia

• Pedianet• Friuli-Venezia-Giulia España

• BIFAP (9 CC.AA.)• SIDIAP (Cataluña)

2000´s

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Sinopsis

La Farmacovigilancia y sus fuentes de información

Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo

Aplicaciones de las BBDD en FV

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Tipos de bases de datos sanitarias

Bases de datos administrativas (Claims databases)• Objetivo: Administrativo (facturación)• Son las que predominan en Norteamérica

Bases de datos de registros sanitarios• Objetivo: Gestión clínica • Son las que predominan en Europa

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Bases de datos de enlace (Record-linkage)• Requiere un identificador único por paciente

- Problemas con protección de datos- Múltiples registros de gran calidad

• Prescripciones, atención primaria, hospital, cáncer etc.

• Son las habituales en los países nórdicos

Bases de datos integrales• Se pueden anonimizar (seudonimizar) a los pacientes

- Mayores garantías con protección de datos• Típicamente las basadas en registros de atención primaria

- CPRD, THIN, IPCI, BIFAP

Tipos de bases de datos sanitarias

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Prescripciones

Diagnósticos

Especialistas

Hospitalizaciones

DemográficosExploraciones

Muerte

Hábitos

Base de datos integrales

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BIFAPBase de datos para la Investigación

Farmacoepidemiológica en Atención Primaria

16Contiene información doblemente anonimizada

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BIFAPBase de datos para la Investigación

Farmacoepidemiológica en Atención Primaria

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9,4 millones de HC

67,9 millones de años-persona

1.246 millones de prescripciones

204 millones de problemas de salud

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37,5% 74,8%

46,2%100%

20,2%

24,7%

*

* Canary Island & La Rioja autonomous regions: Data pending of final colaboration agreement.

Cobertura poblacional BIFAP (Año 2016)

Cobertura poblacional (España): 17,0%Cobertura CC.AA participantes: 55,5%

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Consejería de Sanidad

BIFAP

Anonimización en origen

Anonimización en BIFAP

Dataset del investigador

Extracción de las variables

AEMPSOrganismos

públicos

H. Clínica de AP

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BIFAP : Producción científica

> 50 publicaciones internacionales

> 30 proyectos nacionales de distintos equipos de investigación (ámbito público; financiación pública)

7 proyectos europeos (financiados con fondos públicos)

Fuente: http:// ww.bifap.org21

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BIFAP

Ventajas• Gran volumen de información clínica• Base poblacional (representativa)• Información en texto libre

Inconvenientes• Escasa granularidad del diccionario médico (ICPC)• Necesidad de una validación de los diagnósticos

- Cuello de botella de los estudios• No información de la dispensación

- No información medic. OTC ni de medic. hospitalarios• No conexión con diagnósticos hospitalarios• No registro de la causa de la muerte

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Sinopsis

La Farmacovigilancia y sus fuentes de información

Bases de datos sanitarias: tipos• Bifap como ejemplo

Aplicaciones de las BBDD en FV

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Marco operativo de la farmacovigilancia

Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional

Generar señales

Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)

Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos

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Generación de señales con BB.DD. sanitarias

Problemas:- Difícil manejo de la mutiplicidad de asociaciones resultantes

• Genera muchos falsos positivos- Anula la base de datos para confirmar el riesgo

• Partición de la base de datos• Uso secuencial de distintas bases de datos

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EU-ADR Group

Exploring and understanding adverse drug reactions by integrativemining of clinical records and biomedical knowledge

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23 acontecimientos adversos a incluir en un programa de generación de señales en bases de datos

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Marco operativo de la farmacovigilancia

Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional

Generar señales

Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)

Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos

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2011

AINE e infarto agudo de miocardio

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Years after launch

Johansson S, Wallander M, De Abajo FJ, García-Rodríguez LA. Drug Safety 2010; 33: 223- 232

Captación de usuarios de nuevos medicamentos en una base de datos de atención primaria (THIN)

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Networking concept

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Annual Medical Pilgrims Meeting - Real Academia Nacional de Medicina

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European Multi-Database Projects

Vaccines – to set up a datalink for vaccinessurveillance (7 countries)• VAESCO (ECDC)• ADVANCE (Innovative Medicines Initiative)

Safety of drugs used in diabetes (CV, pancreatic) (5 countries – 7 databases)• SAFEGUARD (VII Framework Program)

Consistencies and discrepancies of across differentdatabases using the same protocol (and differentdesigns)(5 countries – 7 databases)• PROTECT (Innovative Medicines Initiative)

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Marco operativo de la farmacovigilancia

Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional

Generar señales

Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)

Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos

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CARACTERIZACIÓN DE LA POBLACION DIANAy los componentes de la RBR

COHORTE NO EXPUESTARiesgos basales

GENERAR ACONTEMIENTOS Y MUERTES

Modelo de simulación para generar un seguimiento

NÚMERO DE ACONTECIMIENTOS

COHORTE EXPUESTASe aplican los riesgos relativos obtenidos en

los estudios

GENERAR ACONTEMIENTOS Y MUERTES

Modelo de simulación para generar un seguimiento

NÚMERO DE ACONTECIMIENTOS

COMPARACIÓN

Asignar riesgos de acontecimientos adversos y de muerte a cada paciente

Se repite la simulación 1000 veces

Maguire A. Tesis Doctoral. UAH 2017

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Marco operativo de la farmacovigilancia

Cuantificación de riesgos- Evaluar la relación de causalidad- Cuantificar el impacto poblacional

Generar señales

Evaluación de la RBR (métodos cuantitativos)

Evaluación de la Efectividad de las medidas de minimización de riesgos

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Evaluación de la efectividad de una medida de minimización de riesgos

Indicadores de proceso• Estudios de utilización de medicamentos

Indicadores de resultado• Estudios epidemiológicos específicos• Simulaciones en bases de datos

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Uso de la simulación en BB.DD. para evaluar el impacto de una contraindicación (A. Maguire)

1. Evaluación de la RBR

Target patientsTrt A Events

Trt B EventsTarget patients

Target patients

Trt B

Target patientsTrt A

Trt A

Events

Events

2.- Introducción de una contraindicación

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Conclusiones

Las BB.DD. sanitarias constituyen una fuente de información de uso creciente en farmacovigilancia

Tradicionalmente han servido para realizar estudios epidemiológicos destinados a confirmar señales de farmacovigilancia y cuantificar el riesgo poblacional

Empiezan a tener aplicaciones en otras áreas como la generación de señales, la cuantificación de la RBR y la evaluación de la efectividad de las medidas de minimización de riesgos

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