Elaboration et validation d'une nouvelle méthode d'imputabilité en pharmacovigilance

Calibration and Validation of a New Method of Causality Assessment in Adverse Drug Reaction

• Auteur / Autrice : Yannick Arimone
• Direction : Mathieu Molimard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences biologiques et médicales. Épidémiologie et intervention en santé publique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Bordeaux 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Probabilités

Médecine

Médicaments -- Effets secondaires

Pharmacovigilance

Résumé

Nous proposons une nouvelle approche pour évaluer la responsabilité d'un médicament dans la survenue d'un événement indésirable. Cette approche est basée sur la fonction logistique, dans laquelle 7 critères d'imputabilité sont pondérés dans un modèle de régression utilisant un consensus d'expert comme référence. Un échantillon de 30 observations d'événements indésirables (32 couples médicament-effet indésirable) a été sélectionné dans les données de la base de la Pharmacovigilance Française. La probabilité de responsabilité de chaque médicament a été évaluée par un premier groupe d'experts (référence). Un second groupe d'experts a évalué les sept critères d'imputabilité. La pondération statistique a été réalisée en utilisant un modèle de régression linéaire avec le logit(p) comme variable dépendante et les critères d'imputabilité comme variables explicatives. Après s'être assuré de la validité et de la fiabilité de la nouvelle méthode, une version finale et opérationnelle a été proposée.

We propose a new approach for the assessment of adverse drug reactions (ADRs), based on the logistic function, in which seven operational criteria were weighted in a regression model by using a consensus of experts as gold standard. A sample of 30 ADRs involving to 32 suspect drugs was randomly selected from the French pharmacovigilance database. The probability of drug causation was assessed by consensus by a first group of five senior experts using global introspection. This probability was used as gold standard. A second group of five senior experts assessed the seven criteria for each case. The statistical weighting was performed by using a multi-linear regression with logit(p) as dependent variable and the 7 seven judgement as independent variables. After assessment of the validity and reliability of the new method, a final and operational version was retained and proposed as routine tool.