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Enregistrement W4411363608 · doi:10.1007/s00228-025-03862-2

Trends in adverse drug reaction reporting in eight selected countries after the implementation of new pharmacovigilance regulation in 2012: a joinpoint regression analysis

2025· article· en· W4411363608 sur OpenAlexaboutno aff
Edgaras Stankevıčıus, Edmundas Kaduševičius

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege ter Beoordeling van Geneesmiddelen
Mots-clésPharmacovigilanceDrugDrug reactionPharmacologyAdverse drug reactionMedicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Underreporting of adverse drug reactions (ADRs) remains to be a challenge in modern health care. Major reforms in the EU pharmacovigilance system in 2012 introduced the legal basis for consumers to report suspected ADRs. This study was designed to determine trends in overall ADR reporting, the ratio of health care professional (HCP)-to-consumer ADR reporting, and the ratio of serious-to-nonserious ADR reporting for an 11-year period in the selected non-EU and EU countries that had implemented systems for consumers' reporting before the 2012 EU pharmacovigilance legislation and those that did not have. MATERIALS AND METHODS: The national competent authorities of 15 countries (11 EU countries, former EU member the UK, Australia, Canada, and the USA) were contacted via e-mail and asked to provide the total number of ADR reports, numbers of ADRs reported by consumers and HCPs, numbers of serious and nonserious ADRs, and top 5 medication groups causing ADRs by the Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) classification system during the period of 2012-2022. Eight countries, namely Belgium, Canada, Finland, Lithuania, the Netherlands, Portugal, Sweden, and the UK, responded and provided the data. The trends of ADR reporting were evaluated with the joinpoint regression analysis method. The annual percent change (APC) and the average annual percent change (AAPC) were estimated. RESULTS: Over the study period, the overall rates of ADR reporting increased significantly in all the countries except for Belgium, with the greatest AAPC being in Lithuania (AAPC of 32.34) and the lowest, in Canada (AAPC of 10.3). The ratios of HCP-to-consumer ADR reporting were significantly decreasing in all the countries (AAPC range, -43.7 to -24.9) except for Canada where an opposite significant trend toward an increasing HCP reporting rate (AAPC of 3.9) for 2012-2020 was observed. The ratios of serious-to-nonserious ADR reporting were significantly decreasing in more than half of the countries, namely Canada, Finland, Lithuania, the Netherlands, and Portugal, with the greatest negative AAPC being in Lithuania (AAPC of -32.9) and the smallest, in Canada (AAPC of -6.8). Vaccines (J07), immunosuppressants (L04), antineoplastic agents (L01), antibacterials for systemic use (J01), and antithrombotic agents (B01) were found to be the top 5 most frequently reported medications. CONCLUSIONS: This study shows the significant upward trends in overall ADR reporting not only in the countries that implemented consumer ADR reporting systems after the 2012 EU pharmacovigilance legislation but also in countries that had consumer reporting systems before 2012. Moreover, significant downward trends in the ratios of HCP-to-consumer ADR reporting were documented for all EU countries, confirming increasing consumers' involvement in ADR reporting. Further, larger scale studies with the involvement of more countries are needed to better understand the trends in ADR reporting, and multifaceted interventions are warranted to be installed to enhance ADR reporting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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