Federica Pizzolato, Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica, Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica, Università degli Studi di Padova, Padova, Italia
federica.pizzolato@ubep.unipd.it
Pietro Belloni, Dipartimento di Scienze Statistiche, Università degli Studi di Padova, Padova, Italia
- Categoria Primaria: Farmacoepidemiologia
- Categoria Secondaria: Metodi epidemiologici e biostatistici
Introduzione: Lo sviluppo di un farmaco richiede che le aziende farmaceutiche conducano studi clinici e attività di sorveglianza post-marketing per valutarne la sicurezza e identificare gli effetti avversi (Adverse Drug Effects, ADEs). Tuttavia, la farmacovigilanza pediatrica rimane un campo poco esplorato. La popolazione pediatrica (0-21 anni) presenta cambiamenti nella crescita che possono influenzare la risposta ai farmaci e spesso non è adeguatamente rappresentata negli studi clinici. Obiettivi: Questo studio mira a identificare e confrontare le associazioni farmaco-ADE (segnali) nella popolazione pediatrica attraverso l’analisi dei dati presenti nel database di segnalazione spontanea FAERS (FDA Adverse Event Reporting System). Sono stati utilizzati metodi di disproporzionalità ad hoc, dato che la maggior parte dei metodi descritti in letteratura non considera misure aggiustate per l’età. Metodi: Si è utilizzato il database open source KidSIDES, ottenuto estraendo e formattando le segnalazioni di eventi avversi registrate in FAERS fino al terzo trimestre del 2019 per soggetti di età 0-21 anni. L’età è stata classificata nelle sette fasi dello sviluppo infantile. Le associazioni farmaco-ADE sono state analizzate utilizzando il modello empirico bayesiano Regression-adjusted gamma-Poisson shrinkage (RGPS), che permette di correggere per l’effetto dovuto all’età e alla politerapia. I risultati sono stati poi confrontati con i metodi Proportional Reporting Ratio (PRR), il Reporting Odds Ratio (ROR), il Reporting Odds Ratio aggiustato per età (RORadj) e Gamma-Poisson Shrinkage model (GPS). Per ogni coppia farmaco-ADE si è esaminata la stima puntuale e il relativo intervallo di confidenza (IC) al 90%. Risultati: Per valutare le prestazioni del modello RGPS sono state selezionate 74 coppie farmaco-ADE con evidenze epidemiologiche pediatriche (Global Research in Pediatrics). I risultati indicano che RGPS seleziona i segnali con maggiore precisione rispetto agli altri modelli, anche con pochi eventi avversi segnalati per un determinato farmaco, e identifica coppie farmaco-ADE mascherate dall’effetto dell’età, o significative solo se considerata l’età. Ad esempio, per la coppia Ibuprofene-Reazione anafilattica, RGPS fornisce una stima puntuale di 1.35 (IC 90%: 1.14-1.57), inferiore a quella dei modelli ROR (2.13; 1.81-2.52), PRR (2.13; 1.81-2.51), RORadj (2.15; 1.83-2.53) e GPS (2.07; 1.75-2.41). Conclusioni: I risultati ottenuti evidenziano le migliori prestazioni del modello RGPS nell’identificazione dei segnali. A differenza dei modelli tradizionali, RGPS permette di considerare e correggere le stime per l’età dei soggetti, di fondamentale importanza nel caso di pazienti pediatrici. Questa procedura per cui potrebbe essere di grande aiuto per migliorare il monitoraggio della sicurezza dei farmaci e supportare le decisioni regolatorie a tutela della popolazione pediatrica.