AN EVALUATION OF COMPUTER-AIDED DISPROPORTIONALITY ANALYSIS FOR POST-MARKETING SIGNAL DETECTION
HP Lehman, J Chen, AL Gould, et al.
Clinical Pharmacology & Therapeutics 2007; 82


Le analisi di disproporzionalità svolte al computer dimostrano sufficiente sensibilità e specificità e si può pensare ad un loro impiego in aggiunta ai metodi convenzionali di individuazione del segnale.

Per comprendere il valore delle analisi di disproporzionalità (DA) svolte al computer, rispetto ai metodi attuali di individuazione del segnale in farmacovigilanza, sono stati valutati in modo retrospettivo 4 prodotti applicando un metodo empirico bayesiano al database di Merck di sicurezza postmarketing. I risultati sono stati poi messi a confronto con ricerche precedenti di eventi avversi presenti in etichetta segnalati nella fase di postmarketing. I rapporti di disproporzionalità (valori del parametro statistico batesiano EBGM calcolato con il metodo MGPS*) sono stati generati per coppie prodotto-evento.
Complessivamente (dati 1993-2004, EBGM05Z2, termini individuali) i risultati dell'individuazione dei segnali utilizzando DA rispetto alle metodologie standard erano sensibili (31,1%), specifici (95,3%) e predittivi (19,9%). Usando gruppi di termini sinonimi riportati in etichetta la sensibilità migliorava (40,9%). La maggior parte degli eventi avversi individuati con entrambi i metodi erano scoperti più precocemente impiegando DA e con i gruppi di termini (rispetto ai termini isolati). Le proprietà diagnostiche sono risultate simili anche applicandole ai dati degli anni 1939-2004.
I metodi DA applicati al database Merck dimostrano una sufficiente sensibilità e specificità per cui si può pensare ad un loro impiego in aggiunta ai metodi convenzionali di individuazione del segnale.

(*) L'algoritmo MGPS (Multi-Item Gamma Poisson Shrinker) è stato sviluppato ed utilizzato da alcune agenzie regolatorie ed aziende farmaceutiche per rilevare potenziali segnali in ambito di sicurezza dai database delle schede di segnalazione spontanea. Il parametro statistico utilizzato da questo metodo è l'EBGM (Empirical Bayesian Geometric Mean), ossia il rapporto aggiustato delle segnalazioni osservate vs le attese per le combinazioni di ogni coppia farmaco-evento. Il punteggio EBGM05, definito come il limite più basso dell'intervallo di confidenza al 95% dell'EBGM, è usato per screenare le disproporzionalità relative che potrebbero indicare la presenza di segnali di allarme. Quando viene impiegato come metodo di segnalazione attiva, si usa la soglia di 2, che significa che se una coppia farmaco-evento ha un valore di disproporzione superiore a 2, viene considerata come un potenziale segnale che richiede valutazioni e conferme.