Minería de datos ayuda a detectar reacciones adversas a medicamentos
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 03 Jul 2013 |
Un estudio reciente sugiere que la información contenida en las historias clínicas electrónicas (EMR) permite validar las reacciones adversas a los medicamentos (RAM) notificadas previamente y reportar las nuevas.
Investigadores del Instituto Tecnológico de Nueva Jersey (NJIT, Newark, EUA) examinaron la información de 12 años de las EMR del Centro Médico de la Universidad Vanderbilt (VUMC, Nashville, TN, EUA) y revisaron de forma retrospectiva las órdenes de medicación y los resultados de laboratorio documentados en las EMRs de los pacientes hospitalizados, con el fin de identificar las RAM. Luego, los investigadores evaluaron los méritos relativos de seis medidas de farmacovigilancia utilizadas en los sistemas de notificación espontánea: relación proporcional de informes (PRR), informes OR (ROR), redes de Q de Yule (YULE), prueba de chi-cuadrado, las redes neurales de propagación de confianza bayesiana (BCPNN) y un reductor gamma de Poisson (GPS).
Los investigadores luego evaluaron sistemáticamente los seis métodos con dos conjuntos de datos estándar de referencia, construidos independientemente, con pares de eventos con fármacos. El primero fue el conjunto de datos de Yoon et al, que contiene 470 pares de eventos con fármacos (10 medicamentos y 47 anomalías de laboratorio). El segundo conjunto de datos fue creado usando las EMR del VUMC y contiene 378 pares de eventos con fármacos (9 medicamentos y 42 anomalías de laboratorio). Después de la evaluación, CHI, ROR, PRR y YULE, tenían la misma puntuación F (62%). Cuando se utilizó el estándar de referencia de Yoon et al, ROR tuvo la mejor puntuación F de 68%, con 77% de precisión y 61% de rellamado. El estudio fue publicado en la edición de mayo de 2013 de la revista Journal of American Medical Informatics Association.
“La seguridad con los medicamentos requiere que cada fármaco sea supervisado durante toda su permanencia en el mercado puesto que la detección precoz de reacciones adversas a los fármacos puede conducir a las alertas que evitan daños a los pacientes”, dijo el autor principal, el científico de informática Mei Liu, PhD. “Las EMR han creado un recurso sin precedentes para los estudios de observación, ya que no sólo contienen información detallada de los pacientes, sino también grandes cantidades de datos clínicos longitudinales”.
La farmacovigilancia es la ciencia farmacológica relacionada con la recolección, detección, evaluación, monitoreo y prevención de reacciones adversas, las cuales se definen como cualquier respuesta a un medicamento que sea nociva o no esperada, como la falta de eficacia, que se produce a las dosis utilizadas normalmente para la profilaxis, el diagnóstico o el tratamiento de la enfermedad o para la modificación de funciones fisiológicas. Las RAM son una de las principales causas de fracaso en el desarrollo de medicamentos y las reacciones adversas graves que no se detectan hasta la fase posterior a la comercialización de un medicamento a menudo conducen a la morbilidad del paciente, como se ejemplifica en numerosos retiros de medicamentos.
Enlace relacionado:
New Jersey Institute of Technology
Investigadores del Instituto Tecnológico de Nueva Jersey (NJIT, Newark, EUA) examinaron la información de 12 años de las EMR del Centro Médico de la Universidad Vanderbilt (VUMC, Nashville, TN, EUA) y revisaron de forma retrospectiva las órdenes de medicación y los resultados de laboratorio documentados en las EMRs de los pacientes hospitalizados, con el fin de identificar las RAM. Luego, los investigadores evaluaron los méritos relativos de seis medidas de farmacovigilancia utilizadas en los sistemas de notificación espontánea: relación proporcional de informes (PRR), informes OR (ROR), redes de Q de Yule (YULE), prueba de chi-cuadrado, las redes neurales de propagación de confianza bayesiana (BCPNN) y un reductor gamma de Poisson (GPS).
Los investigadores luego evaluaron sistemáticamente los seis métodos con dos conjuntos de datos estándar de referencia, construidos independientemente, con pares de eventos con fármacos. El primero fue el conjunto de datos de Yoon et al, que contiene 470 pares de eventos con fármacos (10 medicamentos y 47 anomalías de laboratorio). El segundo conjunto de datos fue creado usando las EMR del VUMC y contiene 378 pares de eventos con fármacos (9 medicamentos y 42 anomalías de laboratorio). Después de la evaluación, CHI, ROR, PRR y YULE, tenían la misma puntuación F (62%). Cuando se utilizó el estándar de referencia de Yoon et al, ROR tuvo la mejor puntuación F de 68%, con 77% de precisión y 61% de rellamado. El estudio fue publicado en la edición de mayo de 2013 de la revista Journal of American Medical Informatics Association.
“La seguridad con los medicamentos requiere que cada fármaco sea supervisado durante toda su permanencia en el mercado puesto que la detección precoz de reacciones adversas a los fármacos puede conducir a las alertas que evitan daños a los pacientes”, dijo el autor principal, el científico de informática Mei Liu, PhD. “Las EMR han creado un recurso sin precedentes para los estudios de observación, ya que no sólo contienen información detallada de los pacientes, sino también grandes cantidades de datos clínicos longitudinales”.
La farmacovigilancia es la ciencia farmacológica relacionada con la recolección, detección, evaluación, monitoreo y prevención de reacciones adversas, las cuales se definen como cualquier respuesta a un medicamento que sea nociva o no esperada, como la falta de eficacia, que se produce a las dosis utilizadas normalmente para la profilaxis, el diagnóstico o el tratamiento de la enfermedad o para la modificación de funciones fisiológicas. Las RAM son una de las principales causas de fracaso en el desarrollo de medicamentos y las reacciones adversas graves que no se detectan hasta la fase posterior a la comercialización de un medicamento a menudo conducen a la morbilidad del paciente, como se ejemplifica en numerosos retiros de medicamentos.
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New Jersey Institute of Technology
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