S'abonner

Uses of pharmacovigilance databases: An overview - 11/03/20

Doi : 10.1016/j.therap.2020.02.022 
Kévin Bihan a, , Bénédicte Lebrun-Vignes a, Christian Funck-Brentano b, Joe-Elie Salem b
a Regional pharmacovigilance center, department of pharmacology, Pitié-Salpêtrière hospital, 47/83, boulevard de l’Hôpital, 75013 Paris, France 
b INSERM, CIC Pitié-Salpêtrière (CIC-1901), Sorbonne université, faculty of medicine, AP-HP, Pitié-Salpêtrière hospital, department of pharmacology and clinical investigation center, UNICO-GRECO Cardio-oncology program, 75013 Paris, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 11 March 2020
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Summary

Over the past decades, assessment of drug safety and of their benefits harms balance has been profoundly modified by the availability of large databases and computerized automated statistical approaches. Improvement of digital data storage capacity has been applied to pharmacovigilance reports. VigiBase, the international pharmacovigilance database, is now aggregating over 21 million individual case safety reports in 2020. Identification and investigation of drug safety signals – concerning notably rare and unknown adverse drug reactions – is one of the major tasks in pharmacovigilance that can be amplified by automated signal detection. Several quantitative statistical methods exist, each with its own strengths and limits. Integrating signal detection, pharmacovigilance databases can be used for a wide variety of retrospective observational studies illustrated here by concrete examples. Confirming these signals by orthogonal validation using pre-clinical platforms and prospective trials is helpful. Pharmacovigilance databases represent a considerable source of information. However, the quality of signal detection and of pharmacoepidemiology studies in the field of adverse drug reaction closely depends on the quality of the individual data recorded.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Pharmacovigilance, Database, Datamining, Adverse event, Pharmacology


Plan


© 2020  Société française de pharmacologie et de thérapeutique. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.