Geneesmiddelveiligheid
College 1 Introductie
10/01/2021
ADR = adverse drug reaction a response to a drug which is noxious and unintended, and
which occurs at doses normally used in man for prophylaxis, diagnosis, therapy or for the
modifications of physiological function.
AE = adverse event medical occurrence temporally associated with the use of a medicinal
product, but not necessarily causally related.
Meestal is een bijwerking schadelijk en onbedoeld, maar soms is een bijwerking positief.
Bijvoorbeeld lange wimpers door een middel (bimatoprost) eigenlijk voor iets anders dit is
een ADR, want het is niet bij toeval dat je dan opeens lange wimpers krijgt. Het komt wel
echt door het middel.
Ernstige (serious) bijwerkingen zijn medische gebeurtenissen die leiden tot: overlijden,
levensbedreigende situatie, ziekenhuisopname (verlenging ervan), blijvende invaliditeit/
arbeidsongeschiktheid en aangeboren afwijkingen.
Ernstig is niet precies hetzelfde als hevig
Zeldzame bijwerkingen vind je bijvoorbeeld niet in fase 3 studies. Studies zijn te beperkt om
dit uit te vogelen, dus na de tijd van onderzoek moet je ook alert blijven. Dat iets nog niet
bekend is betekent niet dat het niet kan.
Beperkingen klinische studies: het gaat om een selecte groep mensen om juist verstorende
factoren weg te halen. Maar die verstorende factoren heb je natuurlijk wel. Dus je moet je
ook afvragen of een patiënt echt een bijwerking heeft of dat diegene dit ook zonder het
middel had gekregen. En ook of er andere soort bijwerkingen ontstaan. Er zijn vooral
verschillen bij vrouwen (zwangeren), ouderen, kinderen, comorbiditeit, comedicatie.
De helft van alle bijwerkingen is te vermijden.
Bij risico op maagbloedingen, geef je PPI bij een NSAID. Dus dit is iets gezakt in hoe vaak
het voorkomt in de vermijdbare bijwerkingen.
,Wat weten we wel: bekende farmacologische effecten en vaak voorkomende bijwerkingen
Wat weten we niet: zeldzame effecten, lange termijn effecten, effecten in diverse populaties
Je wil datgene opsporen wat mogelijk schadelijk is en waar we nog niet genoeg van weten.
Je moet kennis halen uit de praktijk zodra het niet meer in studie verband wordt gebruikt.
Spontane rapportage = meldingen uit de praktijk. In NL hebben we het CBG, en Lareb. In
Europa hebben we de EMA. En wereldwijd WHO en Medicine Evaluation Boards.
Een signaal is informatie uit meerdere bronnen die onderbouwen dat er mogelijk een nieuw
oorzakelijk verband is (ADR) tussen een middel en een bijwerking wat nog niet algemeen
bekend is. Zo’n signaal is nog niet bevestigd.
Dus als je iets ziet wat je niet herkent niet meteen denken dat het niet bij dat middel kan
horen.
Heel hard bewijs ontbreekt vaak voor bijwerkingen. Wanneer mag je iets bevestigen als een
bijwerking en wanneer niet. Er zijn wel middelen van de markt gehaald door bijwerkingen
ontdekt via spontane rapportage. Je kan ook ervoor kiezen om vooral het gebruik te
beperken, bijvoorbeeld alleen bij bepaalde groepen het nog te geven. Weeg de risico’s op
tegen de voordelen.
Signalen uit Lareb:
- Nieuwe informatie over bekende bijwerkingen bijv. bijwerkingen van DOACs in de
eerste week, dus ze zijn van voorbijgaande aard.
- Onbekende bijwerkingen bij oudere geneesmiddelen nierstenen door kristallisatie
van mesalazine.
- Ernstige bijwerkingen bij nieuwe geneesmiddelen SGLT2 remmers
- Off-label gebruik haaruitval bij tioguanine voor darmziekten
- Niet geregistreerde middelen rode gist rijst heeft zelfde bijwerkingen als statines.
Wanneer kan je spreken van een nieuwe bijwerking, hoeveel bewijs heb je daarvoor nodig.
, Voor beter bewijs heb je ook veel meer informatie nodig, dat maakt het dus lastig.
Hoe werkt een signaal detectie:
1. Case by case analyse kijk in elke melding naar het klinisch verhaal, het beloop,
wat zeggen patiënten/artsen/apothekers. Dus hoe sterk is het oorzakelijk verband in
deze ene melding en moeten we hier iets mee doen in de praktijk.
2. Statistische benadering in database bij grotere aantallen. Dan is er
disproportionaliteit, dit lijkt op een odds ratio, maar nu reporting. Er is hier geen
gesloten cohort, dat maakt het moeilijker en er zit dan een grote mate van
onzekerheid in. Komt een bijwerking bij middel X vaker voor dan bij andere middelen.
Hier zie je dat 28 haaruitval meldingen waren bio thiosix. Ook andere bijwerkingen waren
gemeld bij thiosix (1537). Haaruitval bij andere middelen is 142100 keer gemeld. En er
waren in totaal 18602009 meldingen van bijwerkingen bij andere middelen. ROR is > 1 dus
haaruitval is opvallend vaak gemeld. Dit is nog geen bewijs voor een oorzakelijk verband
maar het valt wel op.
Bij een ROR ken je de omvang van de groep niet. Dus er is geen incidentie meetbaar.
Disproportionaliteit zegt dus niks over incidentie. Niet iedereen meld een bijwerking, hoe
ernstiger hoe vaker mensen het zullen melden. Dus je weet nooit hoeveel mensen een
melding maken vergeleken met de totale groep, dus over incidentie kan je niks zeggen. Je
kan alleen zeggen dat iets opvalt en dat je er naar kan gaan kijken.
Dus na markttoelating houdt onderzoek over middelen niet op. Je kan niet alles weten.
College 1 Introductie
10/01/2021
ADR = adverse drug reaction a response to a drug which is noxious and unintended, and
which occurs at doses normally used in man for prophylaxis, diagnosis, therapy or for the
modifications of physiological function.
AE = adverse event medical occurrence temporally associated with the use of a medicinal
product, but not necessarily causally related.
Meestal is een bijwerking schadelijk en onbedoeld, maar soms is een bijwerking positief.
Bijvoorbeeld lange wimpers door een middel (bimatoprost) eigenlijk voor iets anders dit is
een ADR, want het is niet bij toeval dat je dan opeens lange wimpers krijgt. Het komt wel
echt door het middel.
Ernstige (serious) bijwerkingen zijn medische gebeurtenissen die leiden tot: overlijden,
levensbedreigende situatie, ziekenhuisopname (verlenging ervan), blijvende invaliditeit/
arbeidsongeschiktheid en aangeboren afwijkingen.
Ernstig is niet precies hetzelfde als hevig
Zeldzame bijwerkingen vind je bijvoorbeeld niet in fase 3 studies. Studies zijn te beperkt om
dit uit te vogelen, dus na de tijd van onderzoek moet je ook alert blijven. Dat iets nog niet
bekend is betekent niet dat het niet kan.
Beperkingen klinische studies: het gaat om een selecte groep mensen om juist verstorende
factoren weg te halen. Maar die verstorende factoren heb je natuurlijk wel. Dus je moet je
ook afvragen of een patiënt echt een bijwerking heeft of dat diegene dit ook zonder het
middel had gekregen. En ook of er andere soort bijwerkingen ontstaan. Er zijn vooral
verschillen bij vrouwen (zwangeren), ouderen, kinderen, comorbiditeit, comedicatie.
De helft van alle bijwerkingen is te vermijden.
Bij risico op maagbloedingen, geef je PPI bij een NSAID. Dus dit is iets gezakt in hoe vaak
het voorkomt in de vermijdbare bijwerkingen.
,Wat weten we wel: bekende farmacologische effecten en vaak voorkomende bijwerkingen
Wat weten we niet: zeldzame effecten, lange termijn effecten, effecten in diverse populaties
Je wil datgene opsporen wat mogelijk schadelijk is en waar we nog niet genoeg van weten.
Je moet kennis halen uit de praktijk zodra het niet meer in studie verband wordt gebruikt.
Spontane rapportage = meldingen uit de praktijk. In NL hebben we het CBG, en Lareb. In
Europa hebben we de EMA. En wereldwijd WHO en Medicine Evaluation Boards.
Een signaal is informatie uit meerdere bronnen die onderbouwen dat er mogelijk een nieuw
oorzakelijk verband is (ADR) tussen een middel en een bijwerking wat nog niet algemeen
bekend is. Zo’n signaal is nog niet bevestigd.
Dus als je iets ziet wat je niet herkent niet meteen denken dat het niet bij dat middel kan
horen.
Heel hard bewijs ontbreekt vaak voor bijwerkingen. Wanneer mag je iets bevestigen als een
bijwerking en wanneer niet. Er zijn wel middelen van de markt gehaald door bijwerkingen
ontdekt via spontane rapportage. Je kan ook ervoor kiezen om vooral het gebruik te
beperken, bijvoorbeeld alleen bij bepaalde groepen het nog te geven. Weeg de risico’s op
tegen de voordelen.
Signalen uit Lareb:
- Nieuwe informatie over bekende bijwerkingen bijv. bijwerkingen van DOACs in de
eerste week, dus ze zijn van voorbijgaande aard.
- Onbekende bijwerkingen bij oudere geneesmiddelen nierstenen door kristallisatie
van mesalazine.
- Ernstige bijwerkingen bij nieuwe geneesmiddelen SGLT2 remmers
- Off-label gebruik haaruitval bij tioguanine voor darmziekten
- Niet geregistreerde middelen rode gist rijst heeft zelfde bijwerkingen als statines.
Wanneer kan je spreken van een nieuwe bijwerking, hoeveel bewijs heb je daarvoor nodig.
, Voor beter bewijs heb je ook veel meer informatie nodig, dat maakt het dus lastig.
Hoe werkt een signaal detectie:
1. Case by case analyse kijk in elke melding naar het klinisch verhaal, het beloop,
wat zeggen patiënten/artsen/apothekers. Dus hoe sterk is het oorzakelijk verband in
deze ene melding en moeten we hier iets mee doen in de praktijk.
2. Statistische benadering in database bij grotere aantallen. Dan is er
disproportionaliteit, dit lijkt op een odds ratio, maar nu reporting. Er is hier geen
gesloten cohort, dat maakt het moeilijker en er zit dan een grote mate van
onzekerheid in. Komt een bijwerking bij middel X vaker voor dan bij andere middelen.
Hier zie je dat 28 haaruitval meldingen waren bio thiosix. Ook andere bijwerkingen waren
gemeld bij thiosix (1537). Haaruitval bij andere middelen is 142100 keer gemeld. En er
waren in totaal 18602009 meldingen van bijwerkingen bij andere middelen. ROR is > 1 dus
haaruitval is opvallend vaak gemeld. Dit is nog geen bewijs voor een oorzakelijk verband
maar het valt wel op.
Bij een ROR ken je de omvang van de groep niet. Dus er is geen incidentie meetbaar.
Disproportionaliteit zegt dus niks over incidentie. Niet iedereen meld een bijwerking, hoe
ernstiger hoe vaker mensen het zullen melden. Dus je weet nooit hoeveel mensen een
melding maken vergeleken met de totale groep, dus over incidentie kan je niks zeggen. Je
kan alleen zeggen dat iets opvalt en dat je er naar kan gaan kijken.
Dus na markttoelating houdt onderzoek over middelen niet op. Je kan niet alles weten.
