Pragmatic pharmacoeconomic analyses by using post-market adverse drug reaction reports: an illustration using infliximab, adalimumab, and the Canada vigilance adverse reaction database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prediction of the real-world cost of adverse drug reactions (ADRs) has historically relied on the data from randomized controlled trials (RCT). However, trial conditions do not always reflect the real-world applications of pharmaceutical products; hence, they may not accurately portray the actual risks of ADRs associated with them. The objective of this study is two-fold: (a) demonstrate whether and how post-market and RCT ADR data could lead to different conclusions for a set of drugs of interest, and (b) evaluate the potential economic impact of the post-market ADRs associated with those drugs. METHODS: We selected two TNF-α inhibitor biologics, infliximab and adalimumab, and used the Canada Vigilance Adverse Reaction (CVAR) online database as a source of post-market ADR data. Adverse reaction data from RCTs were obtained from ClinicalTrials.gov . Direct healthcare costs associated with adverse reactions were obtained from Canadian Institute for Health Information (CIHI) or Interactive Health Data Application, Alberta. We calculated post-market ADR rates and compared them with those found in the randomized controlled trials of these two drugs. Using the post-market data, we estimated the costs associated with serious ADRs from three perspectives: patient, health system, and societal. RESULTS: For both drugs, the post-market and RCT data exhibited significantly different adverse reaction rates for several different clinical outcomes. As a general trend, more serious adverse reactions, such as death, appeared to have a higher rate in post-market applications compared to the clinical trials. The estimated average annual economic burden of the severe adverse reaction outcomes ranged from $10 million to $20 million for infliximab and $6 million to $19 million for adalimumab. CONCLUSIONS: The frequency and severity of post-market adverse reactions associated with pharmaceutical products may significantly differ from those detected in the clinical trials. Despite possible methodological differences, this is due to the fact that post-market data reflect the externalities of the real-world that are absent in RCTs. The economic burden of adverse reactions can be substantial, and the cost calculated using post-market data is better reflective of the cost of ADRs in the real-world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».