《流行病学——药物不良反应》-课件.pptVIP

药物不良反应的判断及测量指标 卫生部制定的原则： 1．开始用药时间与可疑药物不良反应的出现有无合理的时间先后关系。 2．可疑药物不良反应是否符合该药品已知的药物不良反应。 3．可疑药物不良反应能否用药物的药理作用、病人的临床状况或其他疗法的影响来解释。 4．停药或减量后可疑药物的不良反应是否消失或减轻。 5．再次接触同样药品后同样的反应是否重新出现。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 评分标准： ≥9分者为肯定 5～8分一很可能 1～4分一可能 ≤0分一可疑 暨南大学医学院流行病学教研室 * 暨南大学医学院流行病学教研室 * 瑞典国家ADR监察中心制定的原则： ①不良反应是在服药后还是在服药同时发生的； ②是否符合该种药物的不良反应类型； ③停药后是否有所改善； ④再次使用时是否重复出现和得到再次治疗； ⑤反应能否用已知疾病的特征和其他治疗解释。将符合以上五项条件的多少，判断为“肯定”、“很可能”、“可能”、“可疑”和“否定” 暨南大学医学院流行病学教研室 * 暨南大学医学院流行病学教研室 * 判断药物不良反应的方法 (一)泊松(Poisson)分布判断法 如果某种药物不良反应的出现频率小于1％，这时可用泊松(Poisson)分布来判断某种不良反应究竟是否由某种药物所引起。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 例如：用某种药物治疗40例病人，其中1人出现精神抑郁症，这种抑郁症既可能因药物所引起，也可能在不吃药物的人群中出现。判断的方法是先假设这1例抑郁症是在不吃药物的人群中出现的，然后计算其概率有多大，再根据此概率的大小检验该假设是被接受还是被拒绝，就可得出结论。例如，据了解过去抑郁症在人群中的发生率为0.1‰。，故本例可适用泊松分布来进行判断。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 利用泊松分布的概率密度函数： 暨南大学医学院流行病学教研室 * 然后以1-00此概率代表出现1例及以上的总概率。这个总概率0.005，根据统计知识知道这个概率太小，说明这1例在不吃药的人群中出现的概率太小，假设被拒绝。因而可以认为40例服药人中出现1例抑郁症与服药有关，应停止临床应用该药物。 暨南大学医学院流行病学教研室 * (二)横断面研究 在某人群某时点上描述该人群暴露于药物后发生不良反应的分布状态，其特点为不设对照组，依靠事件发生频率与样本量的优势提示为某种可能性，为进一步研究打下基础。 例如，要求处方者报告1个月内所见病例的详细病情及所用药物，以求同时发现用药与出现病情的关系，并获得“发生率”数据。上市后药物监测中，处方事件监测(prescription-event monitoring)就属于一种横断面研究，它要求医师在一定时间内对使用某些药的病例随访较长(如半年)时间，记录一切病情与意外，然后再汇总分析。 暨南大学医学院流行病学教研室 * (三)病例对照研究 用于某一药物不良反应的发生频率大大超过正常发生频率和强度的情况下，可用病例对照研究方法分析药物与反应之间的联系。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 抗精神病药与髋部骨折有一定的联系(OR＝2．05)，但为消除年龄的混杂因素影响，进行年龄分层分析比较见表14—11。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 经年龄分层后，分析亦说明病例和对照抗精神病服药史的差异有显著性，提示服用抗精神病药物和股骨近端骨折有关，且随年龄增加OR值有下降趋势。 暨南大学医学院流行病学教研室 * (四)队列研究 适用于研究某暴露因素作用后短期内就出现不良反应的结局。 Strom和Carson用回顾性队列研究方法研究了非甾体类抗炎药物(NSAID)和上消化道(UGZ)出血的关系(见表14－12)。 在这类药物上市前的研究中已知这类药物可引起上消化道出血症状，但未进行这类药物和临床上明显的上消化道出血之间关联的研究。 1980年进行了回顾性队列研究，结果47 136例服药者中有155例出现上消化道出血，44 634例未服药者96例出现上消化道出血，RR为1.5。 暨南大学医学院流行病学教研室 * 结果提示服用NSAID组患上消化道出血的发生率显著高于未服药组，差异有显著性。 暨南大学医学院流行病学教研室 * (五)再激发试验 当患者暴露于某种药物出现了可疑的药物不良反应时，为了验证药物和其不良反应之间的因果关系，可根据情况选用激发试验(诱发试验)，就是再给患者用一次药，以观察不良反应是否出现，这一过程叫做再暴露即再激发。 驱虫药与脑炎的因果关系研究中就应用了激发试验，对“脑炎”病例进行了长期的跟踪随访，观察再发情况