Zarządzanie informacjami o ryzyku narkotykowym – co zrobić z tymi wszystkimi nowymi numerami

Pod koniec lat siedemdziesiątych wiele aptek oraz rządowych i prywatnych ubezpieczycieli rozpoczęło elektroniczną rejestrację danych pacjenta z wypełnionych recept, ponieważ lekarze, szpitale i ubezpieczyciele zaczęli przechwytywać skomputeryzowane informacje na temat diagnoz, przyjęć, wizyt w gabinecie i procedur. W połowie lat osiemdziesiątych badacze zaczęli próbować wykorzystać te dane do powiązania ekspozycji na leki z niepożądanymi zdarzeniami1. Od tego czasu liczba, szczegółowość kliniczna i dokładność takich informacji wzrosły dramatycznie, podobnie jak wyrafinowanie metod rozpoznawania wzorców przyczynowość w tych zbiorach danych.2 Pomimo rosnącej dostępności informacji na temat stosowania leków i wyników klinicznych u kilkudziesięciu milionów pacjentów, FDA (Food and Drug Administration) opiera się głównie na analizie indywidualnych przypadków zgłaszanych przez pracowników służby zdrowia lub producentów farmaceutycznych w celu oceny skutków ubocznych zatwierdzonych leków. leki. Krytycy, w tym Instytut Medycyny i Biuro Odpowiedzialności Rządowej, argumentowali, że ta metoda była niewystarczająca dla systematycznego nadzoru bezpieczeństwa po wprowadzeniu na rynek, aw 2007 r. Kongres przyjął ustawę nakazującą FDA opracowanie systemu wykorzystywania terabajtów danych dotyczących ekspozycji na leki i zdarzenia kliniczne, które generuje system opieki zdrowotnej. Prawie 2 lata później FDA poprosiła o propozycję zbudowania takiego systemu Sentinel , który będzie ograniczony do amerykańskich ubezpieczycieli zdrowotnych z sektora prywatnego i będzie finansowany na poziomie od 7 do 120 milionów USD w ciągu 5 lat.
Zgromadzenie tej ilości danych od różnych płatników będzie stanowiło zniechęcające wyzwanie w informatyce i polityce organizacyjnej, ale problemy te będą adresowalne. Jeśli ktoś może udać się do bankomatu w Peru i uzyskać fundusze z banku w Peoria, powinno być możliwe ustalenie, czy osoba, która wypełniła receptę na rozyglitazon, jest tą samą osobą, która została później hospitalizowana z powodu zawału mięśnia sercowego. Konieczne będzie przezwyciężenie trudniejszych przeszkód administracyjnych w celu analizy danych od różnych ubezpieczycieli i ochrony prywatności pacjentów. Ciężka praca, ale nie neurochirurgia.
Po rozwiązaniu tych problemów system szybko zacznie generować sygnały lub wskazywać na wyższe niż oczekiwane wartości poszczególnych zdarzeń niepożądanych po zastosowaniu konkretnych leków – takich jak hospitalizacja z powodu bradykardii u użytkowników blokerów kanału wapniowego, sercowych walwulopatia u pacjentów przepisała pigułkę dietetyczną lub piorunujące działanie hepatotoksyczne u pacjentów z cukrzycą przyjmujących doustny środek hipoglikemizujący. Były to wszystkie zdarzenia niepożądane, które ostatecznie doprowadziły do usunięcia narkotyków z rynku3 i stanowią rodzaj skutków, które nowy system powinien identyfikować szybciej.
Ale każdy taki system może również generować błędne sygnały, które okazują się fałszywymi alarmami. Może się tak zdarzyć, ponieważ inne czynniki, które nie zostały odpowiednio dostosowane, zakłócają widoczny związek. Lekarze zazwyczaj wybierają zabiegi na podstawie subtelności stanu klinicznego pacjenta, a także własnych preferencji dotyczących praktyki. Ponieważ zautomatyzowane algorytmy poszukują powiązań między używaniem leków a zdarzeniami niepożądanymi w dużych zbiorach danych obserwacyjnych, konieczne będą rygorystyczne techniki analityczne, aby zapewnić, że zakłócenia nie powodują fałszywych skojarzeń, które mogłyby generować sygnały bezpieczeństwa ostrzegające przed nieistniejącymi zagrożeniami
[przypisy: rewitalizacja pochwy, endometrioza leczenie, usg żył ]

Powiązane tematy z artykułem: endometrioza leczenie rewitalizacja pochwy usg żył