Vigilância de Segurança de Medicamentos Digital: Monitoramento de Produtos Farmacêuticos no Twitter

MOTIVAÇÃO: Sistemas tradicionais de relato de eventos adversos (EA) têm sido lentos em se adaptar ao relato de EA online por pacientes, confiando, em vez disso, em intermediários, como clínicos e grupos de segurança de medicamentos, para verificar cada possível evento. Enquanto isso, um número crescente de pacientes recorreu às redes sociais para compartilhar suas experiências com medicamentos, dispositivos médicos e vacinas. OBJETIVO: O objetivo do estudo foi avaliar o nível de concordância entre postagens no Twitter que mencionam reações semelhantes a EA e relatos espontâneos recebidos por uma agência reguladora. MÉTODOS: Coletamos postagens públicas em inglês no Twitter mencionando 23 produtos médicos de 1 de novembro de 2012 a 31 de maio de 2013. Os dados foram filtrados usando um processo semi-automatizado para identificar postagens com semelhança a EAs (Proto-EAs). Um dicionário foi desenvolvido para traduzir a linguagem da Internet para uma ontologia regulatória padronizada para análise (MedDRA(®)). A frequência agregada de pares produto-evento identificados foi então comparada com dados do Sistema de Relato de Eventos Adversos da FDA (FAERS) por Classe de Organismo do Sistema (SOC). RESULTADOS: Dos 6,9 milhões de postagens coletadas no Twitter, 4.401 Proto-EAs foram identificados entre 60.000 examinadas. A classificação automática de sintomas baseada em dicionário teve 86% de sensibilidade e 72% de precisão corrigida. Perfis de distribuição geral semelhantes foram observados, com correlação de postos de Spearman rho de 0,75 (p < 0,0001) entre Proto-EAs relatados no Twitter e FAERS por SOC. CONCLUSÃO: Pacientes que relataram EAs no Twitter mostraram uma variedade de sofisticação ao descrever sua experiência. Apesar da disponibilidade pública desses dados, seu papel apropriado na farmacovigilância não foi estabelecido. Trabalho adicional é necessário para melhorar a aquisição e automação de dados.