有害事象：特徴と例 - 薬 - 2025

有害事象は、臨床フォロー最も重要な変数の一つです - アップ研究は薬物や外科的手技に行われています。有害事象は、医療処置の実行中または治療の実施中に発生するあらゆる状況であると理解されています。

手順の安全性とリスクの結果は、副作用やセンチネルイベントに加えて、有害イベントで収集されたデータに大きく依存します。これらの3つの概念は、重複する可能性があるため混乱を招きますが、実際には同じではないか、セキュリティに同じ影響があります。

有害事象は予測可能または予測不可能である可能性があり、実施される治療または手順の直接的な結果である場合もあればそうでない場合もあります。この意味で、すべての有害事象-薬物または手順との因果関係がないように見えるものであっても-を報告する必要があります。

蓄積された事件の評価だけが、それを必要とする人々の健康を危険にさらす可能性のある状況であるかどうかを確定することができます。

有害事象と有害反応の違い

すでに述べたように、有害事象とは、薬物の投与または治療手順の実行中に発生する、それに直接関連する、または直接関連しない状況です。

この意味で、有害事象と有害反応を区別することは非常に重要です。

副作用は一種の有害事象です

副作用では、薬物または手順と臨床結果の間に因果関係があります。

有害事象はさまざまです

有害なイベントにはあらゆる種類があります。有害反応に加えて、特定の実験室パラメーターの変化の場合のように、多くの場合気付かれない可能性のあるスーパーベンディングイベントも含まれます。

さらに、有害事象は併存症（治療中に出現する二次的疾患）や、転倒などの日常生活の状況でさえ考慮されます。

これは明らかに重要ですが、理解するのは困難です。この概念を理解しやすくするために、いくつかの例を示して説明します。

例

貧血の治療に使用されるMED-X薬物の臨床試験中に、20名の患者のグループが10か月間追跡され、有害事象の詳細な記録を保持していると想像してください。

この間、レジストリは次の結果を返しました。

-1人の患者に高血圧の危機があった。

-3人が腹痛を報告しました。

-結腸癌手術中に患者が死亡した。

-5人の患者が自分の足で転倒した。

-喘息発作のために一人が入院を必要としました。

-個人の8人はトランスアミナーゼレベルの上昇を示しました。

蓄積された症例の分析

すべての有害事象は、病態生理学的観点（事象の原因）と統計的観点から分析する必要があることを考慮することが重要です。

最初の分析は理論的概念であり、監視の基礎を築くことができます。その部分では、2番目は数学的であり、後で見られるように、最終的には分類を変更する有害なイベントにつながる可能性があります。

MED-Xの有害事象の概念的な理論的分析に進みましょう。

-高血圧の危機

MED-X薬は貧血の治療に使用される鉄化合物であり、その既知の作用機序は高血圧の危機に関与するシステムにまったく影響を与えません。したがって、高血圧の危機は予期せぬ有害事象であり、薬物とは関係ありません。

-腹痛

3人の患者が腹痛（症状）を示し、最終的に1人の患者が胆管に結石があり、1人が胃腸炎を患っており、3人が原因不明の腹痛を患っていたため、薬物を中止したときに治まりました。

これらの特定のケースでは、同じ有害事象（腹痛）は、シナリオに応じて2つの方法で分類できます。

最初の2人の患者（胆嚢結石および胃腸炎）では、これは予期せぬ有害事象であり、薬物の投与とは関係ありません。その部分では、最後のイベント（原因不明の痛み）は、おそらく薬物の投与に関連する予期しない有害事象です。

この単語は、複数の個人の間での単一のケースであるため、おそらく強調されますが、統計的な観点から因果関係を確立することはできません。したがって、後で見られるように、長期的な数学的分析の重要性。

-大腸癌手術による死亡

この場合、結腸癌は薬物を開始する前に存在し、手術は薬物の独立変数であったため、それは薬物とは関係のない予期しない有害事象であることは非常に明らかです。

-滝

5人の患者が自分の足で転倒しました。MED-Xは筋力、中枢神経系、バランスまたは反射に影響を及ぼさないため、最初は予期せぬ有害事象であり、薬物とは関連がありません。

しかし、それが患者の25％に影響を与えたのは印象的であり、このため、この有害事象の長期フォローアップについてアラートを生成する必要があります。このイベントは、後で説明するように、その特性を変える可能性があります。

-喘息発作のための入院

この場合、それは、MED-X治療の開始前から重度の再発性喘息の診断を受けた患者であり、彼の基礎疾患のために月に1回または2回の入院歴があった。

これを考慮に入れると、喘息発作の入院は予想される有害事象であり（患者の病歴があれば）、投薬とは関係ありません。

-トランスアミナーゼの上昇

この時点で、MED-Xは肝臓の初回通過代謝を持つことが知られています。さらに、実験動物で実施された研究では、大型哺乳動物（犬）ではトランスアミナーゼレベルが増加することが示されている。

この情報を念頭に置き、研究した患者の40％（20人中8人）に影響を与えたのは有害事象であることを考慮すると、MED-Xとトランスアミナーゼの上昇との間に因果関係を確立する可能性は大いにあります。したがって、この場合、それは薬物に関連して予想される有害事象です。

有害事象の分類

この瞬間まで、実行された分析から、有害事象を分類するには少なくとも2つの方法があると推定できます。有害事象の発生を予測する可能性と、それらが薬物に関連しているかどうかです。

したがって、基本的な分類は次のとおりです。

-予期または予期しない。

-薬物または手順に関連するか、関連しない。

最初は、この分類は時間的および因果関係を確立するのに役立ちますが、安全性研究の基本である重大度を決定することはできません。

したがって、以下に示すように、すべての有害事象（薬剤に関連する予期される、予期しない、関連する、または関連しない）は、その重症度に基づいて分類できます。

-有害事象（AE）グレード1または軽度。

-ADグレード2または中程度。

-ADグレード3または重度。

-ADグレード4または無効化/生命を脅かす。

-EAグレード5または死を引き起こす可能性がある。

見てわかるように、副作用の記録、分類、分析は複雑な作業であり、同時に治療手順の安全性にとって不可欠です。そしてこれは、これまでのところ彼らの分析の一部しか研究されていないことを考慮して。

次に、有害事象が統計的に処理される方法を確認します。

有害事象の分析（蓄積データ）

最初の説明と登録に加えて、有害事象の統計分析を行うことが重要です。ケースが蓄積するにつれ、この分析は、以前には確立されていなかった予期しない発見や因果関係につながる可能性があります。

MED-X薬に関連する転倒のケースをモデルにすると、薬剤を使用した人々の転倒の割合が高く（25％）、一般集団の転倒の割合（10- 15 ％）。

この傾向が続く場合、治療安全監視を担当するスタッフは、「転倒とMED-Xの使用の間に因果関係はあるのか」という仮説を立てることができます。

この質問に対する答えを見つけるために、臨時の二重盲検対照試験を設計して、薬物の副作用を評価することができます。

この研究では、あるグループの患者がMED-Xに割り当てられ、別のグループがプラセボに割り当てられ、特定の期間、たとえば12か月間評価されます。

研究の終わりに、MED-Xを投与されたグループの転倒率が対照群（プラセボを投与されたグループ）よりも有意に高かった場合、仮説に対する答えは因果関係があるということです。そうでなければ、その可能性は否定されます。

因果関係が成立したとき

因果関係が確立されたとします。この時点で、2つのことが起こり得ます。薬物が市場から撤退し（すでに販売されている場合）、低下の理由が調査されるか、代わりに添付文書に警告が表示され、安全上の推奨事項が作成されます。販売のために保管されましたが、まだ勉強していました。

2番目のシナリオに従って続行する場合、アドホック研究が実行され、MED-Xが投与されたときに、薬物の代謝が血液脳関門を通過し、小脳レベルの受容体と相互作用する活性代謝物を誘導すると最終的に決定されたとします。 、調整を変更します。

この時点で、有害事象は有害な薬物反応になります。これは、当初は薬物とは無関係である有害事象と、所定の薬物の投与との間に因果関係が確立されたためです。

このプロセスは継続的で、すべての治療手順と医療処置に対して一定です。したがって、フォローアップ疫学調査が実施されるにつれて、所与の状況はカテゴリーを変える可能性があります。

これらの研究は何十年にもわたる傾向があり、最新のすべての治療の安全性プロファイルを最適化できるデータを提供しています。

参考文献

1. Nebeker、JR、Barach、P.&Samore、MH（2004）。薬物有害事象の明確化：専門家による用語、文書化、および報告のガイド。内科の年報、140（10）、795-801。
2. Andrews、LB、Stocking、C.、Krizek、T.、Gottlieb、L.、Krizek、C.、Vargish、T.、&Siegler、M.（1997）。医療における有害事象を研究するための代替戦略。ランセット、349（9048）、309-313。
3. 栄枝哲夫、多門明、角山和夫、奥野裕（2013）。FDA有害事象報告システムの公開バージョンのデータマイニング。国際医学ジャーナル、10（7）、796。
4. Harpaz、R.、DuMouchel、W.、LePendu、P.、Bauer-Mehren、A.、Ryan、P.、&Shah、NH（2013）。ファーマコビジランス信号のパフォーマンス-FDA有害事象報告システムの検出アルゴリズム。臨床薬理学および治療学、93（6）、539-546。
5. エルダー、ノースカロライナ、およびドベイ、SM（2002）。プライマリーケアにおける医療過誤および予防可能な有害事象の分類：文献の統合。Journal of Family Practice、51（11）、927-932。
6. ピーターセン、LA、ブレナン、TA、オニール、AC、クック、EF、およびリー、TH（1994）。ハウススタッフのケアの不連続は、予防可能な有害事象のリスクを高めますか？内科の年報、121（11）、866-872。
7. Thomas、EJ、&Petersen、LA（2003）。ヘルスケアにおけるエラーと有害事象の測定。一般内科ジャーナル、18（1）、61-67。
8. ミシェル、P。、ケノン、JL、デ・サラスケタ、AM、およびスケマ、O（2004）。急性期病院における有害事象の発生率と予防可能な有害事象の発生率を推定するための3つの方法の比較。bmj、328（7433）、199。
9. Wysowski、DK、&Swartz、L.（2005）。1969年から2002年にかけての米国における麻薬の有害事象の監視と薬物の使用中止：疑わしい反応を報告することの重要性。内科のアーカイブ、165（12）、1363-1369。
10. オニール、AC、ピーターセン、LA、クック、EF、ベイツ、DW、リー、TH、およびブレナン、TA（1993）。医師の報告と医療記録のレビューを比較して、有害な医療イベントを特定します。内科の年報、119（5）、370-376。