Fig. 1: Algoritmos para el análisis a escala poblacional de la seguridad de los medicamentos en pacientes. a, Nuestro enfoque algorítmico detecta señales de seguridad de medicamentos asociadas con la pandemia al aprovechar un conjunto de datos a gran escala de informes de eventos adversos (EA) sobre medicamentos y sus reacciones adversas asociadas. En la población general de pacientes, identifica 64 tipos significativos de eventos adversos, de 7.761. b, Estimación de la desproporcionalidad. Eventos adversos con P0.8 enriquecido en mujeres. El número total de reportes durante la pandemia aumentó en un 28,1 % con respecto a antes de la pandemia en mujeres y solo en un 7,7 % en hombres, lo que implica una mayor disparidad de género. La diferencia entre las longitudes de los flujos de entrada y salida en mujeres y hombres se debe a informes con edad desconocida. AR(2), modelo autorregresivo de segundo orden (Métodos). Crédito: DOI: 10.1038/s43588-021-00138-4
La pandemia de COVID-19 ha reformado la salud y la medicina de maneras tanto dramáticas como sutiles. Algunos de los cambios menos obvios solo pueden surgir del análisis de millones de datos de registros de pacientes, notas médicas e informes de encuentros clínicos.
Tomados de forma aislada, estos puntos de datos pueden ofrecer anécdotas tentadoras. Analizados juntos, pueden ofrecer una vista panorámica de interacciones interesantes y revelar tendencias importantes, lo que brinda a los médicos y expertos en salud pública pistas valiosas que pueden informar tanto la prevención como la intervención.
Marinka Zitnik, profesora asistente de informática biomédica en el Instituto Blavatnik de la Escuela de Medicina de Harvard, utiliza ciencia de datos y métodos de aprendizaje automático para recopilar información que oculta a simple vista el desarrollo y la progresión de la enfermedad, los resultados terapéuticos y la respuesta al tratamiento.
La última investigación de Zitnik, un estudio publicado 5 de octubre en Nature Computational Science, analiza patrones en eventos adversos de medicamentos antes y durante la pandemia.
En el estudio, Zitnik y los coautores Xiang Zhang, investigador postdoctoral en HMS, y Marissa Sumathipala, un investigador graduado de la Universidad de Harvard, utilizó más de 1,4 millones de informes médicos relacionados con 2821 medicamentos.
Los investigadores encontraron que 54 tipos de eventos adversos aumentaron en frecuencia ncia durante la pandemia, aunque en general, la cantidad de eventos adversos de medicamentos se redujo un poco. Además, el análisis reveló diferencias reveladoras de género y edad en la probabilidad de eventos adversos.
Los resultados, dicen los investigadores, tienen implicaciones importantes para el uso seguro de medicamentos y pueden informar mejores formas de estratificar a los pacientes por perfil de riesgo para prevenir, o al menos minimizar, la desigualdad en la atención médica durante las emergencias sanitarias.
Zitnik habló sobre sus hallazgos con Harvard Medicine News.
HMNews: ¿Qué se propuso lograr con este estudio?
Zitnik: Los eventos adversos por el uso de medicamentos y medicamentos recetados representaron más de 110 000 muertes en los Estados Unidos en 2019. La motivación principal detrás de nuestro estudio fue comprender hasta qué punto la pandemia y las interrupciones resultantes podrían han desafiado la capacidad de los sistemas de atención de la salud para garantizar el uso seguro de los medicamentos. Queríamos saber si hubo desigualdades entre los diferentes grupos de pacientes que se exacerbaron, si hubo eventos adversos que superaron o disminuyeron lo que hubiéramos esperado si no hubiera ocurrido la pandemia.
Para responder a estas preguntas , observamos patrones de eventos adversos de medicamentos que se remontan a siete años antes de la pandemia. Observamos las tendencias históricas de cada medicamento y cada evento adverso capturado en nuestra base de datos para predecir lo que se esperaría en 2o20. Luego comparamos esa expectativa con lo que realmente vimos en 2020. La diferencia entre lo que hubiéramos esperado y lo que ocurrió nos dio una pista sobre el efecto de la pandemia.
HMNews: ¿Cuáles fueron algunas de las ¿hallazgos clave?
Zitnik: En primer lugar, encontramos una variación sustancial de los eventos adversos de los medicamentos antes y durante la pandemia. Identificamos 64 tipos de eventos adversos cuyos patrones habían cambiado considerablemente en relación con los niveles previos a la pandemia. Lo sorprendente fue que 54 de los 64 eventos adversos aumentaron durante la pandemia. ¿Por qué es esto sorprendente? Debido a que su expectativa podría ser que, dado que el acceso a los sistemas de salud era limitado y los pacientes no podían ir al hospital e informar eventos adversos, uno esperaría que tales informes se redujeran. De hecho, ese fue el caso.
El volumen total de informes de eventos adversos de medicamentos se redujo en un 4,4 por ciento, en comparación con los niveles previos a la pandemia. La parte sorprendente fue que 54 eventos adversos de medicamentos aumentaron en la tasa de incidencia durante la pandemia. Número dos, encontramos que la diferencia de género previa a la pandemia en los defectos adversos de los medicamentos se exacerbó durante la pandemia. Descubrimos que las mujeres sufrieron más eventos adversos que los hombres, en relación con los niveles previos a la pandemia, y esas diferencias de género persistieron en todos los grupos de edad.
Eso, para mí, fue sorprendente. Solo puedo imaginar cuáles habrían sido las diferencias entre los grupos étnicos y raciales si tuviéramos acceso a tales datos. Número tres, encontramos diferencias clínicas relevantes en los efectos secundarios de los medicamentos entre los grupos de edad. Los efectos secundarios como la ansiedad y el insomnio aumentaron desproporcionadamente en mujeres y ancianos, lo que sugiere que estos son grupos de pacientes en riesgo.
Tomados en conjunto, podemos identificar ciertos eventos adversos que modifican el riesgo o eventos adversos que el riesgo de que se ve alterado por una interrupción externa, en este caso COVID-19.
HMNews: ¿Cuáles son las ventajas de usar big data y análisis computacional para estudiar los cambios durante una emergencia de salud pública?
Zitnik: Muchas de las observaciones que hicimos y las conclusiones a las que llegamos solo fueron posibles debido a la gran cantidad de datos que analizamos. Extrajimos más de 10 millones de informes de una base de datos nacional de informes de eventos adversos para el período comprendido entre enero de 2013 y septiembre de 2020, y analizamos toda la gama de medicamentos aprobados.
Hay una gran cantidad de investigaciones previas sobre eventos adversos de medicamentos en entornos de laboratorio centrados en la caracterización molecular de medicamentos durante los ensayos clínicos antes de su aprobación. Los estudios de seguridad del paciente realizados durante la pandemia también fueron muy limitados y se restringieron a una pequeña cantidad de medicamentos para el tratamiento de COVID-19 o afecciones relacionadas, una pequeña cantidad de informes y rangos de tiempo estrechos.
Qué significa este gran análisis de datos nos permitió hacer fue desentrañar estas intrincadas dependencias entre el efecto de la pandemia, el efecto de los medicamentos y las características del paciente. Nos permitió identificar cambios en el panorama de eventos adversos durante una emergencia de salud pública. Nos permitió ver cómo se manifiestan estos cambios en diferentes poblaciones de pacientes, definidas por sexo, edad y otros datos demográficos.
Este es un ejemplo: el medicamento remdesevir, que había estado en el mercado antes de la pandemia y se reutilizó para el tratamiento de COVID-19, se asoció con riesgo de hipoxia o niveles bajos de oxígeno. La hipoxia se informó como un nuevo evento adverso en los ensayos clínicos de remdesevir para el tratamiento de COVID-19, pero no se conocía antes. Por lo tanto, en este caso, nuestro análisis destaca cómo los modelos algorítmicos utilizados a escala poblacional pueden identificar eventos sutiles y poco frecuentes que no surgen hasta que un gran número de personas comienzan a tomar un medicamento.
Dicho análisis puede ayudar a la vigilancia farmacológica para tratamientos, incluidos aquellos que reciben aprobaciones de emergencia o reutilizados para COVID-19, como fue el caso de remdesevir. Claramente, este tipo de análisis a escala de población no está equipado para revelar las causas detrás de las observaciones y el por qué detrás del qué.
Sin embargo, este enfoque es valioso porque es un estudio de todo el sistema que nos permite ampliar salir y ver el bosque por los árboles. Queríamos entender qué sucede cuando observa la escala de todo el país de los Estados Unidos y observa a los pacientes del mundo real que toman una variedad de medicamentos diferentes y tienen una variedad de enfermedades para capturar las complejas interdependencias entre todas estas variables, incluidas las no -factores médicos, como la edad, el sexo y el lugar donde viven.
HMNews: ¿Cuáles son sus próximos pasos?
Zitnik: La parte que más me emociona es que este El trabajo proporciona un modelo de cómo podemos comparar COVID-19 con otras emergencias de salud pública. Nos interesaría mucho comparar los efectos de la COVID-19 en el uso seguro de medicamentos con los de la crisis de opioides o los huracanes y las emergencias de incendios forestales que pueden interrumpir de manera similar el acceso a la atención médica.
¿Hay algo que aprendamos? del COVID-19 que podemos trasladar a otras emergencias de salud pública? ¿Podemos, en base a estos, formular una guía anticipada para las autoridades de salud pública? La esperanza es que tales conocimientos puedan ayudar a informar las prácticas de prescripción de medicamentos y mejorar la seguridad del paciente al señalar a las personas o grupos de pacientes que podrían tener un mayor riesgo de eventos adversos durante una emergencia de salud pública.
Estos conocimientos pueden identificar a los pacientes que podrían verse afectados de manera desproporcionada por ciertas desigualdades prevenibles y proporcionar pautas a los expertos en salud pública para identificar las comunidades a las que deben llegar y luego tal vez diseñar herramientas que puedan preguntar automáticamente a los pacientes qué tipo de situaciones adversas eventos que están experimentando, qué tipo de medicamentos están tomando sin que los pacientes necesariamente vengan al hospital, lo cual es un gran desafío durante una pandemia.
A largo plazo, este tipo de análisis a gran escala puede proporcionar suficiente información granular datos que nos ayuden a alejarnos del enfoque único para todos y nos permitan estratificar el riesgo de efectos adversos de los medicamentos por paciente en función de una amplia gama de características.
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Las nuevas advertencias de la vacuna COVID-19 significan que el sistema para informar los efectos secundarios está funcionando Más información: Xiang Zhang et al, Identificación a escala de población de eventos adversos diferenciales antes y durante una pandemia, Nature Computational Science (2021). DOI: 10.1038/s43588-021-00138-4 Información de la revista: Nature Computational Science
Proporcionado por Harvard Medical School Cita: Efectos adversos de los medicamentos durante la pandemia de COVID-19 pandemia (2021, 14 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-adverse-drug-effects-covid-pandemic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.