Социальная сеть «ВКонтакте» как источник данных для фармаконадзора: возможность использования держателем регистрационного удостоверения

ВВЕДЕНИЕ. Социальные медиа (социальные сети, форумы, сайты отзывов) могут содержать важную информацию о нежелательных реакциях при применении лекарственных препаратов. Исследования русскоязычных социальных медиа как источника информации для фармаконадзора в Российской Федерации ранее не проводились.

ЦЕЛЬ. Оценить возможность использования российской социальной сети «ВКонтакте» как дополнительного источника сообщений о нежелательных реакциях на примере мониторинга упоминаний о применении метформина, азитромицина, метронидазола и клотримазола.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Проведен мониторинг социальной сети «ВКонтакте» в период с 01.09.2023 по 31.03.2024 при помощи программного обеспечения LITVISOR® для сбора пользовательских сообщений, содержащих упоминания о применении лекарственных препаратов с международными непатентованными наименованиями метформин, азитромицин, метронидазол, клотримазол. Оценивали полноту информации о репортере и пациенте в сообщениях, выявляли нежелательные реакции и особые ситуации по безопасности. Полученную информацию по безопасности кодировали в соответствии с терминологией MedDRA, оценивали серьезность и предвиденность нежелательных реакций.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Мониторинг социальной сети «ВКонтакте» позволил обнаружить 4969 записей о случаях применения азитромицина, метформина, метронидазола и клотримазола. В 124 (2,5%) сообщениях выявлена информация о 195 нежелательных реакциях, которые были отнесены к 15 системно-органным классам. Как несерьезные были квалифицированы 93,3% случаев, как серьезные — 6,7%. Предвиденными были 85,6% нежелательных реакций, непредвиденными — 14,4%. Выявлены случаи off-label применения лекарственных препаратов, передозировки, применения у беременных женщин. В 35,5% спонтанных сообщений репортер был идентифицирован, в 89,5% был известен пол пациента, в 36,3% — возраст пациента.

ВЫВОДЫ. В исследовании показано, что мониторинг русскоязычной социальной сети «ВКонтакте» перспективен для получения данных по безопасности лекарственных препаратов, разрешенных к применению в Российской Федерации. Подтверждена принципиальная возможность валидации записей пользователей социальной сети как спонтанных сообщений.

1. van Stekelenborg J, Ellenius J, Maskell S, et al. Recommendations for the use of social media in pharmacovigilance: Lessons from IMI WEB-RADR. Drug Saf. 2019;42(12):1393–407. https://doi.org/10.1007/s40264-019-00858-7

2. Dietrich J, Gattepaille LM, Grum BA, et al. Adverse events in twitter-development of a benchmark reference dataset: Results from IMI WEB-RADR. Drug Saf. 2020;43(5):467–78. https://doi.org/10.1007/s40264-020-00912-9

3. Pierce CE, Bouri K, Pamer C, et al. Evaluation of Facebook and Twitter monitoring to detect safety signals for medical products: an analysis of recent FDA safety alerts. Drug Saf. 2017;40(4):317–31. https://doi.org/10.1007/s40264-016-0491-0

4. Audeh B, Bellet F, Beyens MN, et al. Use of social media for pharmacovigilance activities: Key findings and recommendations from the Vigi4Med Project. Drug Saf. 2020;43(9):835–51. https://doi.org/10.1007/s40264-020-00951-2

5. Karapetiantz P, Bellet F, Audeh B, et al. Descriptions of adverse drug reactions are less informative in forums than in the French Pharmacovigilance Database but provide more unexpected reactions. Front Pharmacol. 2018;9:439. https://doi.org/10.3389/fphar.2018.00439

6. Gattepaille LM, Hedfors Vidlin S, Bergvall T, et al. Prospective evaluation of adverse event recognition systems in Twitter: Results from the Web-RADR Project. Drug Saf. 2020;43(8):797–808. https://doi.org/10.1007/s40264-020-00942-3

7. Schück S, Roustamal A, Gedik A, et al. Assessing patient perceptions and experiences of paracetamol in France: Infodemiology study using social media data mining. J Med Internet Res. 2021;23(7):e25049. https://doi.org/10.2196/25049

8. Natter J, Michel B. Memantine misuse and social networks: A content analysis of Internet self-reports. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2020;29(9):1189–93. https://doi.org/10.1002/pds.5070

9. Rezaallah B, Lewis DJ, Pierce C, et al. Social media surveillance of multiple sclerosis medications used during pregnancy and breastfeeding: Content analysis. J Med Internet Res. 2019;21(8):e13003. https://doi.org/10.2196/13003

10. Golder S, Chiuve S, Weissenbacher D, et al. Pharmacoepidemiologic evaluation of birth defects from health-related postings in social media during pregnancy. Drug Saf. 2019;42(3):389–400. https://doi.org/10.1007/s40264-018-0731-6

11. Khashei M, Janiczak S, St Clair C, et al. Social media for early characterization of pandemic symptoms: A qualitative analysis of patient-reported COVID-19 experiences. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2023;32(3):341–351. https://doi.org/10.1002/pds.5564

12. Tutubalina E, Alimova I, Miftahutdinov Z, et al. The Russian drug reaction corpus and neural models for drug reactions and effectiveness detection in user reviews. Bioinformatics. 2021;37(2):243–9. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa675

13. Буралкина НА, Шабалова ОВ. Вульвовагинальный кандидоз: этиология, патогенез, диагностика, лечение. Медицинский Совет. 2019;(12):142–5. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-12-142-145

14. Sadah SA, Shahbazi M, Wiley MT, Hristidis V. Demographic-based content analysis of web-based health-related social media. J Med Internet Res. 2016;18(6):e148. https://doi.org/10.2196/jmir.5327

15. Скрябина АА, Никифоров ВВ, Шахмарданов МЗ и др. Нежелательные реакции, возникающие на фоне терапии макролидами: анализ спонтанных сообщений по данным подсистемы «Фармаконадзор». Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2023;25(1):34–40. https://doi.org/10.36488/cmac.2023.1.34-40

16. Hansen MP, Scott AM, McCullough A, et al. Adverse events in people taking macrolide antibiotics versus placebo for any indication. Cochrane Database Syst Rev. 2019;1(1):CD011825. https://doi.org/10.1002/14651858.CD011825.pub2