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Última actualización: 19/7/2019
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Montastruc J-L, Sommet A, Bagheri H, Lapeyre-Mestre M. Benefits and strenghts of the disproportionality analysis of identification of adverse drug reactions in a pharmacovigilance database
British Journal of Clinical Pharmacology (Br J Clin Pharmacol)
diciembre 2011
Volumen 72 nº 6 página(s) 905-8

Se revisa y comenta el análisis de desproporciones en las bases de datos de notificaciones espontáneas de sospechas de reacciones adversas a medicamentos.

La primera vez que se aplicó fue en los años ochenta, tras la notificación en Francia de una serie de casos de malformaciones del tubo neural atribuidos a la exposición in utero a ácido valproico. Se comparó la exposición a ácido valproico en 146 mujeres madres de hijos con espina bífida con la exposición en 6.616 madres de niños con otras malformaciones congénitas. Se halló un valor de OR de 20 y p<0,00001. En la publicación correspondiente esta estrategia fue denominada "estudio de casos y controles", pero en realidad hoy se la denominaría estudio caso-no caso.

El segundo ejemplo histórico fue la investigación de un posible riesgo de enfermedad del suero particularmente elevado en relación con cefaclor, comparado con otros antibióticos. Tras la notificación de varios casos a principios de los noventa, Stricker y Tijssen realizaron un "estudio anidado de casos y controles" en la base de datos de notificaciones espontáneas de la OMS, sobre notificaciones de Reino Unido, Estados Unidos, Suecia, Canadá y Alemania en el período 1968-87. Los autores definieron una OR de notificación (reporting odds ratio, ROR) como la razón entre por una parte la razón del número de notificaciones de enfermedad del suero atribuidas a cefaclor y amoxicilina o cefalexina, y por la otra la razón de notificaciones de otras enfermedades atribuidas a los mismos fármacos. Aplicaron esta estrategia caso-no caso y pudieron identificar que el cefaclor se asocia a un riesgo de enfermedad del suero significativamente más elevado que los otros dos fármacos.

Se incluye una tabla de contingencia de 2x2, en la que a es el número de casos notificados de la reacción adversa (RAM) de interés (Y, enfermedad del suero en el ejemplo anterior) atribuidas al fármaco X (cefaclor en el ejemplo anterior), b es el número de otras reacciones adversas al fármaco X (cefaclor), c es el número de reacciones adversas de interés (Y) a otros fármacos de referencia (cefalexina y amoxicilina en el ejemplo anterior) y d es el número de casos de la RAM de interés atribuidos a otros fármacos (cefalexina y amoxicilina en el ejemplo anterior).

Se citan tres ejemplos de análisis de desproporciones en abses de datos de notificación espontánea:

- Un reciente análisis de la relación entre exposición a pioglitazona y cáncer de vejiga, efectuado en la base de datos de notificación espontánea de la FDA de Estados Unidos.

- A finales de 2001 los autores identificaron un riesgo especialmente elevado de trombosis asociado a rofecoxib en la base de datos francesa de notificación espontánea.

- El análisis de la relación entre infecciones necrosantes graves de tejidos blandos y exposición anterior a AINE.

También se cita un análisis realizado con este método sobre cardiomiopatía dilatada en relación con la exposición a antraciclinas y antirretrovirales (una asociación bien conocida), en la que se identificaron riesgos (aparentes) asociados al uso de antipsicóticos, litio, antidepresivos y retinoides. Se califican estos hallazgos de señales que deben ser evaluadas en estudios de mayor fiabilidad metodológica.

Se comenta el estudio de Chavant et al-91872, efectuado en la base de datos de farmacovigilancia de Francia, en el que se identificaron benzodiacepinas, anticonvulsivantes, hipnóticos no benzodiacepínicos (zolpidem, zopiclona), nuevos antiepilépticos, antidepresivos serotoninérgicos, isotretinoína y ciclosporina como causantes de problemas de memoria.

Se cita también el caso de la dependencia causada por pregabalina, que fue identificada en un análisis de este tipo en la base de datos de Suecia.

Se argumenta que esta estrategia es rápida y poco costosa. No obstante, los argumentos son débiles, en parte porque se considera de manera muy superficial la validez del método. Por ejemplo, se dice que el método es adecuado porque sus resultados coincidieron en un caso específico con los de otros estudios observacionales.

También se advierte que el uso de este método para la generación automática de señales puede dar falsas asociaciones.
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