Elaboration et validation d'une nouvelle méthode d'imputabilité en pharmacovigilance

par Yannick Arimone

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et médicales. Épidémiologie et intervention en santé publique

Sous la direction de Mathieu Molimard.

Soutenue en 2004

à Bordeaux 2 .


  • Résumé

    Nous proposons une nouvelle approche pour évaluer la responsabilité d'un médicament dans la survenue d'un événement indésirable. Cette approche est basée sur la fonction logistique, dans laquelle 7 critères d'imputabilité sont pondérés dans un modèle de régression utilisant un consensus d'expert comme référence. Un échantillon de 30 observations d'événements indésirables (32 couples médicament-effet indésirable) a été sélectionné dans les données de la base de la Pharmacovigilance Française. La probabilité de responsabilité de chaque médicament a été évaluée par un premier groupe d'experts (référence). Un second groupe d'experts a évalué les sept critères d'imputabilité. La pondération statistique a été réalisée en utilisant un modèle de régression linéaire avec le logit(p) comme variable dépendante et les critères d'imputabilité comme variables explicatives. Après s'être assuré de la validité et de la fiabilité de la nouvelle méthode, une version finale et opérationnelle a été proposée.

  • Titre traduit

    Calibration and Validation of a New Method of Causality Assessment in Adverse Drug Reaction


  • Résumé

    We propose a new approach for the assessment of adverse drug reactions (ADRs), based on the logistic function, in which seven operational criteria were weighted in a regression model by using a consensus of experts as gold standard. A sample of 30 ADRs involving to 32 suspect drugs was randomly selected from the French pharmacovigilance database. The probability of drug causation was assessed by consensus by a first group of five senior experts using global introspection. This probability was used as gold standard. A second group of five senior experts assessed the seven criteria for each case. The statistical weighting was performed by using a multi-linear regression with logit(p) as dependent variable and the 7 seven judgement as independent variables. After assessment of the validity and reliability of the new method, a final and operational version was retained and proposed as routine tool.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (266 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 77 réf.

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  • Bibliothèque : Université de Bordeaux. Direction de la Documentation. Bibliothèque des Sciences du Vivant et de la Santé.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : CMTB 2004-1158
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