फार्माकोएपिडेमियोलॉजी और औषधि सुरक्षा में प्रगति

अमूर्त

ओरल बिसफ़ॉस्फ़ोनेट थेरेपी के एक्सपोज़र गलत वर्गीकरण और उससे जुड़े फ्रैक्चर जोखिम की जांच: एक कोहोर्ट अध्ययन

बर्डन ए.एम., ग्रुनेइर ए., पैटरसन जे.एम. और कैडारेट एस.एम.

परिचय: फार्मेसी दावों के डेटा का उपयोग करके हमने पहले फार्मेसी दावों के डेटा में जोखिम गलत वर्गीकरण की पहचान की थी जो मौखिक बिसफ़ॉस्फ़ोनेट अनुपालन को कम करके आंकते थे, विशेष रूप से दीर्घकालिक देखभाल (एलटीसी) में। इस अध्ययन में हमने ऑस्टियोपोरोसिस फ़ार्माकोथेरेपी और हिप फ्रैक्चर का उपयोग करके दवा की प्रभावशीलता के अनुमानों पर फार्मेसी दावों के डेटा में जोखिम गलत वर्गीकरण के प्रभाव की जांच की।

विधियाँ: हमने ओंटारियो दावों के डेटा का उपयोग करके 66 या उससे अधिक वर्ष की आयु के मौखिक बिसफ़ॉस्फ़ोनेट्स के नए उपयोगकर्ताओं की पहचान की। अनुपालन को कवर किए गए दिनों के अनुपात (PDC) द्वारा निर्धारित किया गया था और 365-दिन की निर्धारण अवधि के दौरान समूहों में वर्गीकृत किया गया था। PDC की गणना प्रेक्षित और साफ किए गए दिनों की आपूर्ति मूल्यों का उपयोग करके की गई थी। हिप फ्रैक्चर दरों की गणना कॉक्स आनुपातिक जोखिम मॉडल का उपयोग करके की गई थी, जिसे व्यवहारिक और फ्रैक्चर जोखिम कारकों के लिए समायोजित किया गया था। कम अनुपालन (PDC < 20%) संदर्भ था। विश्लेषण समुदाय और LTC सेटिंग्स में रोगियों के लिए समग्र और अलग-अलग पूरा किया गया था।

परिणाम: हिप फ्रैक्चर की दर LTC (2.4/100 रोगी-वर्ष) में समुदाय (1.0/100 रोगी-वर्ष) की तुलना में अधिक थी। डेटा क्लीनिंग के बाद, एक्सपोज़र गलत वर्गीकरण के लिए समायोजित करने के लिए, फ्रैक्चर की रोकथाम पर उच्च अनुपालन (PDC ≥ 80%) का अनुमानित लाभ (HRobserved = 0.74, 95% CI = 0.66-0.83; HRcleaned = 0.65, 95% CI = 0.57-0.74) बढ़ गया। समुदाय में रहने वाले मरीजों के बीच जोखिम अनुमान समान थे (एचआर देखा गया = 0.68, 95% सीआई = 0.60–0.77; एचआर साफ किया गया = 0.65, 95% सीआई = 0.56–0.75), फिर भी एलटीसी में काफी भिन्नता थी (एचआर देखा गया = 0.96, 95% सीआई = 0.73–1.26; एचआर साफ किया गया = 0.64, 95% सीआई = 0.46–0.91)।

निष्कर्ष: एक्सपोज़र गलत वर्गीकरण दवा की प्रभावशीलता के अनुमानों को प्रभावित कर सकता है। जबकि सामुदायिक सेटिंग में न्यूनतम परिवर्तन देखा गया, जहाँ अधिकांश अध्ययन पूरे किए गए, LTC में बड़े अंतर देखे गए जहाँ फ्रैक्चर का जोखिम सबसे अधिक था। ये परिणाम फार्माकोएपिडेमियोलॉजी में डेटा विश्लेषण से पहले एक्सपोज़र गलत वर्गीकरण की संभावना को समझने और जांचने के महत्व को उजागर करते हैं , खासकर जब LTC सेटिंग्स शामिल हों।