Социальные медиа как источник информации о безопасности лекарственных средств и способы ее извлечения
Аннотация
В обзоре представлены результаты анализа отечественной и зарубежной научной литературы по вопросам использования социальных медиа в целях фармаконадзора. Рассмотрены проблемы, возникающие при этом виде мониторинга и способы извлечения из интернета информации о нежелательных реакциях при фармакотерапии. Показана важность системного подхода в оценке безопасности лекарственных препаратов и преимущества использования социальных сетей. Предоставлено описание приложений для смартфонов, позволяющие легко и быстро сообщать о нежелательных реакциях на лекарственные препараты.
Об авторах
И. И. Снегирева
Научный центр экспертизы средств медицинского применения
Россия
Россия
А. С. Казаков
Научный центр экспертизы средств медицинского применения
Россия
Россия
Е. Ю. Пастернак
Научный центр экспертизы средств медицинского применения
Россия
Россия
К. Э. Затолочина
Российский университет дружбы народов
Россия
Россия
Т. В. Романова
Научный центр экспертизы средств медицинского применения
Россия
Россия
Список литературы
1. Härmark L, Raine J, Leufkens H, Edwards IR, et al. Patient-Reported Safety Information: A Renaissance of Pharmacovigilance? Drug Saf. 2016. 39(10):883-90. doi: 10.1007/s40264-016-0441.
2. Pitts PJ, Louet HL, Moride Y, Conti RM. 21st century pharmacovigilance: efforts, roles, and responsibilities. Lancet Oncol. 2016 Nov; 17(11): e486-e492. doi: 10.1016/S1470-2045(16)30312-6.
3. Pew Research Center: Internet ST. 2015. Health Online 2013 [Electronic source]. Available at http://www.pewinternet.org/2013/01/15/health-online-2013/ (last accessed 19 September 2017).
4. Sloane R, Osanlou O, Lewis D, Bollegala D, Maskell S. et al. Social media and pharmacovigilance: A review of the opportunities and challenges. Br J Clin Pharmacol. 2015 Oct; 80(4) Sep 2.doi:10.1111/ bcp. 12717.
5. Chunara R, Andrews JR, Brownstein JS. Social and news media enable estimation of epidemiological patterns early in the 2010 Haitian cholera outbreak. Am J Trop Med Hyg. 2012; 86: 39-45.
6. Sarker A, Ginn R, Nikfaryam A, O’Connor K, Smith K, Jayaraman S, Upadhaya T, Gonzalez G. Utilizing social media data for pharmacovigilance: A review. J Biomed Inform. 2015; 54: 202-12. doi:10. 1016/j.jbi.2015.02.004.
7. Затолочина КЭ, Снегирева ИИ, Казаков АС, Колесникова ЕЮ, Журавлева ЕО, Букатина ТМ, Дармостукова МА. Современные подходы к сбору и репортированию информации о побочном действии лекарственных средств. Безопасность и риск фармакотерапии 2017; 5 (1): 32-38.
8. Lee K, Qadir A, Hasan SA, Datla V, Prakash A. at al. Adverse Drug Event Detection in Tweets with Semi-Supervised Convolutional Neural Networks. 2017 International World Wide Web Conference Committee (IW3C2), published under Creative Commons CC BY 4.0 License. WWW 2017, April 3-7, 2017, Perth, Australia. ACM 978-1-4503-4913-0/17/04. http://dx.doi.org/10.1145/3038912.3052671.
9. Patients like me 2015. Patients like me [Electronic source]. Available at https://www.patientslikeme.com. (last accessed 19 September 2017).
10. Daily Strength 2015. Online Support Groups and Forums at Daily Strength [Electronic source]. Available at http://www.dailystrength.org (last accessed 19 September 2017).
11. MedHelp 2015. All Ask a Doctor Forums and Medical Communities - MedHelp [Electronic source]. Available at http://www.medhelp.org/forums/list (last accessed 19 September 2017).
12. Matsuda S, Aoki K, Tomizawa S, Sone M, Tanaka R. at al. Analysis of Patient Narratives in Disease Blogs on the Internet: An Exploratory Study of Social Pharmacovigilance. JMIR Public Health Surveill. 2017 Jan-Mar; 3 (1): e10. Published online 2017 Feb 24. doi: 10.2196/publichealth.6872
13. Kadobayashi M. As a source of power to live: sociology of tobyoki for cancer [in Japanese] Tokyo: Seikaisha Press; 2011.
14. Sato A, Aramaki E, Shimamoto Y, Tanaka S, Kawakami K. Blog posting after lung cancer notification: content analysis of blogs written by patients or their families. JMIR Cancer 2015; 1(1): e5. doi: 10.2196/ cancer.3883.
15. Cocos A, Filks AG, Masino AJ. Deep learning for pharmacovigilance: recurrent neural network architectures for labeling adverse drug reactions in Twitter posts. J Am Med Inform Assoc. 2017 Feb 22 doi: 10.1093/yamia/ocw180.
16. Harpaz R, Callahan A, Tamang S, Low Y, Odgers D, Finlayson S, Jung K, LePendu P, Shah NH. Text Mining for Adverse Drug Events: the Promise, Challenges, and State of the Art. DrugSafety. doi: 10.1007/s40264-014-0218-z.
17. Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 03.11.2016 № 87 «Об утверждении Правил надлежащей практики фармаконадзора Евразийского экономического союза». [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 30.08.2017). Доступно на: https://docs.eaeunion.org/docs/ru-ru/ 01411948/cncd_21112016_87.
18. Меркулов ВА, Бунятян НД, Сакаева ИВ, Лепахин ВК, Романов БК, Ефремова ТА. Новые законодательные инициативы по повышению безопасности лекарственных средств в Европейском союзе. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения 2013; (3): 45-48
19. Abbasi A, Adjeroh D. Social Media Analytics for Smart Health. Intelligent Systems 2014: 60-80.
20. Leaman R, Wojtulewicz L, Sullivan R, Skariah A, Yang J, Gonzalez G. Towards Internet-Age Pharmacovigilance: Extracting Adverse Drug Reactions from User Posts to Health-Related Social Networks; Proceedings of the 2010 Workshop on Biomedical Natural Language Processing; 2010.
21. O’Connor K, Nikfaryam A, Ginn R, Pimpalkhute P, Sarker A, Smith K, Gonzalez G. Pharmacovigilance on Twitter? Mining Tweets for Adverse Drug Reactions; Proceedings for the American Medical Informatics Association (AMIA) Annual Symposium; 2014.
22. Nikfaryam A, Sarker A, O’Connor K, Ginn R, Gonzalez G. Pharmacovigilance from social media: mining adverse drug reaction mentions using sequence labeling with word embedding cluster features. J Am Med Inform Assoc. 2015 May; 22 (3): 671-81. doi: 10.1093/yamia/ocu041.
23. Deep learning for Java. Open-source. [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 01.09.2017). Доступно на: https://deeplearning4j.org/lstm.html.
24. Abdellaoui R, Schuck S, Texier N, Burqun A. Filtering entities to optimize identification of adverse drug reaction from social media: how can the number of words between entities in the messages help? JMIR Public Health Surveill. 2017 Jun 22; 3 (2): e36. doi: 10.2196/publichealth.6577.
25. WEB-RADR. Проект для проведения научных исследований в области использования социальных сетей и разработки специализированных приложений для отчетности о НР. [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 01.09.2017). Доступно на: https://web-radr.eu/author/webradreu/.
26. Netherlands Pharmacovigilance Center Lareb. [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 1.09.2017). Доступно на: https://www.lareb.nl/en/ news/new-side-effect-app.
27. Agency for Medicinal Devices. [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 1.09.2017). Доступно на: http://www.halmed.hr/en/O-ALMED-u/.
28. Yellow Card Application. [Электронный ресурс]. 2017 (дата обращения 1.09.2017). Доступно на: https://yellowcard.mhra.gov.uk/iDAP/.
29. Wallberg M. Drug-name look-up in mobile apps made easier. Uppsala reports 2017; (76): 28.
30. Take and tell application. [Электронный ресурс]. (дата обращения 1.09.2017) Доступно на: http:// www.takeandtell.org/#app.
31. Takahashi Y, Ohura T, Ishizaki T, Okamoto S, Miki K, Naito M, Akamatsu R, Sugimori H, Yoshiike N, Miyaki K, Shimbo T, Nakayama T. Internet use for health-related information via personal computers and cell phones in Japan: a cross-sectional population-based survey. J Med Internet Res. 2011; 13(4): e110. doi:10.2196/jmir.1796. http://www.jmir.org/ 2011/4/e110.
32. Bahk C. Y., Goshgarian M., Donahue K., Freifeld C. C., Menone C. M. at al. Increasing Patient Engagement in Pharmacovigilance Through Online Community Outreach and Mobile Reporting Applications: An Analysis of Adverse Event Reporting for the Essure Device in the US. Pharmaceut Med.2015; 29 (6): 331-340.Published online 2015 Aug 5. doi:10.1007/s40290-015-0106-6.
33. Wong C. A., Merchant R. M., Moreno M. A. Using social media to engage adolescents and young adults with their health Healthc (Amst). Author manuscript; available in PMC 2015 May 15.Published in final edited form as: Healthc (Amst). 2014 Dec; 2 (4): 220-224. doi:10.1016/j.hjdsi.2014.10.005.
34. Uppsala Monitoring Center [Электронный ресурс] (дата обращения 1.09.2017) Доступно на: https://www.who-umc.org/safer-use-of-medicines/ annie-macs-adventures.
35. Романов БК, Торопова ИИ, Колесникова ЕЮ. Неправильное применение лекарственных средств. Безопасность и риск фармакотерапии 2014; 2(3): 28-30.
Рецензия
Для цитирования:
Снегирева И.И., Казаков А.С., Пастернак Е.Ю., Затолочина К.Э., Романова Т.В. Социальные медиа как источник информации о безопасности лекарственных средств и способы ее извлечения. Безопасность и риск фармакотерапии. 2017;5(4):174-181.
For citation:
Snegireva I.I., Kazakov A.S., Pasternak E.Yu., Zatolochina K.E., Romanova T.V. Social media as a source of information on drug safety and how to extract it. Safety and Risk of Pharmacotherapy. 2017;5(4):174-181. (In Russ.)
Просмотров: 756
Послать статью по эл. почте 