Недостаточная полнота данных спонтанного репортирования — барьер для оценки безопасности: ретроспективное исследование на примере фармакотерапии остеопороза

ВВЕДЕНИЕ. Метод спонтанных сообщений является одним из главных инструментов для получения информации о нежелательных реакциях (НР) лекарственных препаратов (ЛП). Однако неполнота заполнения репортером основных полей карты-извещения о НР затрудняет оценку причинно-следственной связи «НР–ЛП». Степень достаточности получаемых сведений для объективной оценки причинно-следственной связи и принятия решений по управлению безопасностью ЛП, особенно принимаемых длительно, остается дискуссионным вопросом. Для исследования выбраны пациенты с остеопорозом, являющимся примером заболевания с длительной терапией, которая повышает риски НР и снижает приверженность лечению.

ЦЕЛЬ. Оценить полноту заполнения ключевых полей карт-извещений о НР ЛП, применяемых для лечения остеопороза, в российской системе фармаконадзора и определить влияние недостающих сведений на возможность проведения анализа причинно-следственной связи и оценки безопасности терапии.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Проанализированы 1802 спонтанных сообщения о НР ЛП, применяемых при остео­порозе, зарегистрированные в автоматизированной информационной системе Росздравнадзора «Фармаконадзор» (АИС Росздравнадзора) версий 1.0 (2009–2019 гг.) и 2.0 (2019–2024 гг.). Подсчет проводили, учитывая доли отсутствующих сведений в сообщениях.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Анализ показал высокую вариабельность заполнения полей: доля незаполненных полей карт-извещений о НР ЛП колебалась от 1,15% (код анатомо-терапевтически-химической классификации ЛП) до 74% (дата разрешения НР) в версии 1.0 и от 2,4% (пол пациента) до 65,9% (дата разрешения НР) в версии 2.0. В картах-извещениях обеих версий системы стабильно заполнялись базовые параметры (пол, возраст), тогда как сведения о дате начала и окончания фармакотерапии, исходе и производителе ЛП часто отсутствовали. В версии 2.0 АИС Росздравнадзора по сравнению с версией 1.0 отмечено улучшение заполнения полей о клинических параметрах НР, но при этом увеличение частоты пропусков информации в разделах ­«Производитель ЛП», «Серия ЛП». Переход на версию 2.0 АИС Росздравнадзора привел к разнонаправленным изменениям: уменьшение количества обязательных к заполнению полей привело к расширению представляемых данных об особенностях НР, с одной стороны, и к одновременному уменьшению деталей, необходимых для поиска причинно-следственной связи между применением ЛП и возникшей НР — с другой стороны.

ВЫВОДЫ. Анализ сведений спонтанного репортирования выявил систематические пробелы при заполнении карт-извещений о НР ЛП для лечения остеопороза, препятствующие оценке причинно-следственной связи «НР–ЛП». Для повышения эффективности фармаконадзора и управления рисками, особенно у пациентов с хроническими заболеваниями, необходима стандартизация протоколов сбора данных с обязательным контролем заполнения критически важных полей (дата начала и разрешения НР, сопутствующая лекарственная терапия, информация о предпринятых мерах, результат отмены ЛП, повторное применение ЛП) и целевого информирования репортеров.

1. Фокина ДС, Жукова ОВ, Хохлов АЛ. Безопасность биологических лекарственных препаратов для лечения наследственных коагулопатий: анализ данных национальной российской базы фармаконадзора. Безопасность и риск фармакотерапии. 2025;13(2):161–71. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-2-161-171

2. Бейтуллаев АМ, Егорова ЕА, Петров АВ и др. Современное состояние проблемы приверженности лечению пациентов с остеопорозом. Фармация и фармакология. 2024;12(5):350–61. https://doi.org/10.19163/2307-9266-2024-12-5-350-361

3. Doherty AS, Boland F, Moriarty F, Fahey T, Wallace E. Adverse drug reactions and associated patient characteristics in older community-dwelling adults: A 6-year prospective cohort study. Br J Gen Pract. 2023;73(728):e211–9. https://doi.org/10.3399/BJGP.2022.0181

4. Xiao PL, Cui AY, Hsu CJ, et al. Global, regional prevalence, and risk factors of osteoporosis according to the World Health Organization diagnostic criteria: A systematic review and meta-analysis. Osteoporos Int. 2022;33(10):2137–53. https://doi.org/10.1007/s00198-022-06454-3

5. Литвиненко ТС, Сафроненко АВ, Макляков ЮС и др. Анализ спонтанных сообщений как «инструмент» фармаконадзора. БИОМЕДИЦИНА. 2022;18(2):40–5. https://doi.org/10.33647/2074-5982-18-2-40-45

6. Мишинова СА, Колбин АС, Полушин ЮС, Вербицкая ЕВ. Количественное обнаружение сигналов безопасности лекарственных препаратов, применяемых при COVID-19, на основе ретроспективного анализа спонтанных сообщений национальной российской базы фармаконадзора. Безопасность и риск фармакотерапии. 2024;12(1):45–57. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2023-382

7. Литвиненко ТС, Полинская ТА, Шишов МА и др. Фармаконадзор: фокус на анализ спонтанных сообщений. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2023;4(1):46–52. https://doi.org/10.21886/2712-8156-2023-4-1-46-52

8. Журавлева МВ, Сереброва СЮ, Кузнецова ЕВ и др. Совершенствование системы фармаконадзора в медицинских организациях как возможность повышения качества фармакотерапии. Безопасность и риск фармакотерапии. 2025;13(1):94–107. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-1-94-107

9. Корянова КН, Матвеев АВ, Егорова ЕА, Бекирова ЭЮ. Особенности международных и региональных систем фармаконадзора. Регионология. 2020;28(3):571–97. https://doi.org/10.15507/2413-1407.112.028.202003.571-597

10. Кочкина ЕО, Верлан НВ, Коновалова АА, Коробейников ИВ, Корнилов ДН. Система фармаконадзора медицинских организаций: региональный опыт репортирования о нежелательных реакциях и новые требования Росздравнадзора. Безопасность и риск фармакотерапии. 2025;13(3):324–32. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-490

11. Defedo MG, Kassie GM, Gebreyohannes EA, et al. Completeness of spontaneously reported adverse drug reactions in 4 databases. Br J Clin Pharmacol. 2025;91(12):3389–400. https://doi.org/10.1002/bcp.70182

12. Bergvall T, Norén GN, Lindquist M. vigiGrade: A tool to identify well-documented individual case reports and highlight systematic data quality issues. Drug Saf. 2014;37(1):65–77. https://doi.org/10.1007/s40264-013-0131-x

13. Klein K, Hazell L, Stolk P, Shakir S. The UK BIO-TRAC Study: A cross-sectional study of product and batch traceability for biologics in clinical practice and electronic adverse drug reaction reporting in the UK. Drug Saf. 2020;43(3):255–63. https://doi.org/10.1007/s40264-019-00891-6

14. Khaleel MA, Khan AH, Ghadzi SMS, et al. A standardized dataset of a spontaneous Adverse Event Reporting System. Healthcare (Basel). 2022;10(3):420. https://doi.org/10.3390/healthcare10030420

15. Wang JT, Lin WY. Privacy-preserving anonymity for periodical releases of spontaneous adverse drug event reporting data: Algorithm development and validation. JMIR Med Inform. 2021;9(10):e28752. https://doi.org/10.2196/28752

16. Choo SM, Sartori D, Lee SC, et al. Data-driven identification of factors that influence the quality of adverse event reports: 15-Year interpretable machine learning and time-series analyses of VigiBase and QUEST. JMIR Med Inform. 2024;12:e49643. https://doi.org/10.2196/49643

17. Dubrall D, Christ P, Domgörgen S, et al. Factors associated with the completeness of information provided in adverse drug reaction reports of physicians, pharmacists and consumers from Germany. Sci Rep. 2025;15(1):23751. https://doi.org/10.1038/s41598-025-07973-9

18. Lee KJ, Tilling KM, Cornish RP, et al. Framework for the treatment and reporting of missing data in observational studies: The treatment and reporting of missing data in observational studies framework. J Clin Epidemiol. 2021;134:79–88. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.01.008

19. Matveev AV, Glagolev SV, Kruglova EA, Sychev DA. Quality of safety reports on oral anticoagulants in the Russian state pharmacovigilance database. A cross-sectional study for 2017–2022. Int J Risk Saf Med. 2025:9246479251410804. https://doi.org/10.1177/09246479251410804