Monitoring Efek Samping Obat

1. Monitoring Efek Samping Obat • Bencana thalidomide yang menyebabkan hampir 10000 bayi lahir cacat memicu perkembangan sistem untuk memonitor Efek Samping Obat (adverse drugreactions/ADRs). • Alasan monitoring terhadap keamanan obat yang telah dipasarkan : karena uji klinik pra-marketing lebih difokuskan pada efikasi.

2. Keterbatasan uji pramarketing dalam hal safety • Jumlah pasien kecil • Durasi pendek, sehingga sulit mendeteksi munculnya ADR yang jarang atau latensi lama. • Dosis pada uji klinik pra-marketing bisa berbeda dengan dosis terapi sesungguhnya • Populasi tertentu diekslusikan dari sampel uji klinis, seperti : pediatri, geriatri, wanita hamil & menyusui, membatasi resiko ADR yang muncul pada kelompok beresiko tinggi.

3. PRESCRIPTION-EVENT MONITORING (PEM) • PEM secara sistematik memonitor keamanan obat baru secara cohort terhadap 10.000–15.000 pasien dan bisa digunakan untuk menindaklanjuti laporan spontan ES yang dicurigai • Metode PEM bisa digunakan untuk menyusun maupun menguji hipotesis • PEM memberikan kemungkinan untuk penghitungan yang lebih baik terhadap ESO dan mengkarakterisasi ESO yang tidak dideteksi selama premarketing, tapi tidak bisa dihitung menggunakan laporan spontan ESO. • Analisis klinik dan kuantitatif bisa dilakukan bersama dan digunakan untuk mengetahui keamanan obat •

4. PRESCRIPTION-EVENT MONITORING Penentuan obat yang akan dipelajari Dokter meresepkan obat pada pasien Farmasis memberikan obat pada pasien & melaporkan resep pada Komite MESO Komite MESO memberikan kuesioner pada dokter penulis resep Dokter mengembalikan kuesioner pada Komite MESO Komite MESO mendata dan mereview kejadia n ESO Data ESO diisikan dalam data base Kehamilan  kuesioner dikirim ulang ke dr Meninggal  penyebab kematian Kejadian tertentu

5. Kejadian Efek samping parah yang jarang terjadi

6. Kejadian Efek samping parah yang jarang terjadi

7. Kejadian Efek samping paling sering terjadi

8. CONTOH FORM PEM Celebrex (celecoxib)

9. CONTOH FORM PEM (cont.)

10. CONTOH KASUS : PEM KONTRASEPSI ORAL LATAR BELAKANG : • “Yasmin”merupakan kontrasepsi oral mengandung ethinyloestradioldan drospirenone; dilaunching May 2002. • Ada asosiasi antara kontrasepsi oral dengan thromboembolism vena (VTE). Karena resiko VTE jarang terjadi sehingga sulit ditentukan dengan uji klinis. • Informasi awal : belum diketahui bagaimana Yasminmempengaruhi resiko VTE dibandingkan dengan kontrasepsi oral lain.

11. CONTOH KASUS : PEM KONTRASEPSI ORAL MASALAH : • Bagaimana PEM membantu mengevaluasi resiko VTE dari “Yasmin”. PENDEKATAN : • Mendapatkan data peresepan • Mendapatkan outcome (laporan efek samping dari dokter) • Melaksanakan metode kualitatif dan kuantitatif untuk menyusun dan menguji hipotesis.

12. CONTOH KASUS : PEM KONTRASEPSI ORAL HASIL : • Studi PEM mengidentifikasi 13 kasus (deepvein thrombosis 5; pulmonary embolism 8) dari 15 645 wanita yang menggunakn Yasmin, dengan crude incidence rate : 13.7 kasus/10 000 wanita muda . •Masing-masing kasus mempunyai satu atau lebih faktor resko VTE. KEKUATAN : • Studi PEM memungkinkan akses langsung terhadap resiko.

13. CONTOH KASUS : PEM KONTRASEPSI ORAL KETERBATASAN : • Walaupun incidence rate sudah dihitung, tidak ada kelompok kontrol dan tidak bisa dihitung confounding. • Semua kasus mempunyai faktor resiko untuk VTE, bisa jadi kejadian ES tidak berkaitan dengan obat. KESIMPULAN : • Studi PEM menyatakan perlunya pertimbangan khusus bagi wanita dengan faktor resiko VTE sebelum menggunakan Yasmin.

14. DETEKSI TANDA-TANDA EFEK SAMPING OBAT • Deteksi tanda-tanda dan evaluasi efek samping obat sangat penting dalam farmakoepidemiologi. • Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk mendeteksi tanda-tanda potensi efek samping obat

15. 1.Asessment efek samping penting Evaluasi awal dilakukan oleh peneliti terhadap formulir MESO, meliputi : • hubungan waktu antara paparan dengan reaksi; • karakteristik klinik dan patologik dari reaksi efek samping; • rasionalitas farmakologis berdasarkan pemahaman yang sudah ada dari obat dan kelas terapi yang sesuai; • apakah reaksi ES sebelumnya sudah pernah dilaporkan pada penggunaan klinis?

16. 1. Asessment efek samping penting • adanya kemungkinan pengaruh obat lain yang digunakan bersama atau telah digunakan sebelumnya • adanya pengaruh penyakit yang diderita terhadap reaksi ES • adanya efek penggantian obat atau penurunan dosis • adanya pengaruh penggunaan kembali obat atau peningkatan dosis • karakteristik pasien, termasuk riwayat pengobatan sebelumnya, riwayat alergi obat, ada tidaknya kerusakan hati atau ginjal, dsb. • kemungkinan terjadi interaksi obat

17. 2. Tinjauan Medis Reaksi ES Pengkajian secara medis tentang jenis reaksi ES yang terjadi : • Efek samping parah yang jarang terjadi • Efek samping paling sering terjadi

18. 3. Alasan penghentian obat • Form isian untuk dokter termasuk alasan penghentian obat • Alasan klinis mengapa obat dihentikan diranking berdasarkan jumlah laporan, • Data di atas bisa menjadi sumber informasi potensi efek samping obat • Contoh , dari data alasan penghentian obat teridentifikasi drowsiness/sedation dan peningkatan BB, akibat pemakaian antidepresan mirtazapine • Hal ini didukung dengan data assesment ES penting penting yang juga berkorelasi

19. 4. Analisis tingkat kejadian ESO

20. 4. Analisis tingkat kejadian ESO

21. 4. Analisis tingkat kejadian ESO Tabel-tabel seperti di atas dapat memberikan informasi : • Tentang perbandingan keamanan obat dari kelas yang sama • Bahwa efek samping tipe A (pharmacologicallyrelated) cenderung terjadi pada awal studi (walaupun efek samping yang muncul cepat bisa juga disebabkan efek tertunda dari pemakaian obat sebelumnya). • Pada obat dengan efek samping tertunda, jumlah laporan meningkat setelah beberapa lama).

22. Meranking tingkat kejadian ESO Tingkat kejadian ES selama waktu pemberian tertentu dihitung dengan rumus : Nt IDt = x 1000 Dt • Ntadalah jumlah laporan ES selama bulan t • Dt adalah jumlah pasien yg diterapi selam bulan t • Tingkat kejadi n (ID, incidence density) , dinyatakan dalam : per 1000 pasien dalam bulan paparan

23. Meranking tingkat kejadian ESO • Hasilnya diranking untuk tiap kejadian pada bulan pertama paparan • Selanjutnya ID pada bulan kedua & bulan-bulan berikutnya juga dihitung dengan rumus yang sama

24. Contoh : ID meloksikam

25. Contoh : ID meloksikam