DOI: https://doi.org/10.2196/59167
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39240684
تاريخ النشر: 2024-05-30
المؤلف: Su Golder وآخرون
الموضوع الرئيسي: اليقظة الدوائية وردود الفعل السلبية للأدوية
نظرة عامة
تناقش هذه القسم من ورقة البحث العبء الكبير الذي تفرضه الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADEs) على الصحة العامة، والتي يمكن أن تؤدي إلى الاستشفاء، والعجز، وحتى الوفاة. يبرز التحديات المتعلقة بمراقبة سلامة الأدوية ويقترح أن التقارير التي يقدمها المرضى عبر وسائل التواصل الاجتماعي قد تكون مصدرًا قيمًا إضافيًا للبيانات الواقعية لمراقبة سلامة الأدوية. كان الهدف من الدراسة هو تقييم فائدة تحليل وسائل التواصل الاجتماعي في اكتشاف ADEs مقارنة بمصادر البيانات التقليدية، مثل أنظمة الإبلاغ العفوي والأدبيات السريرية.
شملت المراجعة الشاملة 73 منشورًا من 6538 سجلًا فريدًا، مع التركيز على الدراسات التي استخدمت منصات وسائل التواصل الاجتماعي مثل تويتر والمنتديات الصحية لاكتشاف ADEs وقارنت هذه النتائج بمصادر بيانات أخرى. أظهرت النتائج أنه بينما حددت وسائل التواصل الاجتماعي أنماطًا مماثلة للإبلاغ عن ADE، كانت وتيرة التقارير عمومًا أقل من تلك الواردة من المصادر التقليدية. ومع ذلك، كانت وسائل التواصل الاجتماعي فعالة بشكل خاص في الكشف عن ADEs الجديدة أو غير المتوقعة في الوقت المناسب. خلص المؤلفون إلى أن غالبية الدراسات (47 من 60) دعمت استخدام وسائل التواصل الاجتماعي كمصدر تكميلي لمراقبة سلامة الأدوية، مشددين على إمكانياتها في توليد فرضيات في الوقت المناسب حول ADEs وفهم وجهات نظر المرضى حول التجارب المتعلقة بالأدوية. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية لتوظيف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة لتعزيز تحديد التجارب الشخصية المتعلقة بـ ADEs عبر منصات متنوعة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير الكبير للأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADEs) على صحة المرضى ونظام الرعاية الصحية، مشددة على الحاجة إلى مراقبة سلامة مستمرة تتجاوز التقييمات قبل التسويق. تواجه طرق مراقبة سلامة الأدوية التقليدية، التي تعتمد بشكل أساسي على الإبلاغ العفوي، تحديات مثل نقص الإبلاغ والتأخيرات، مما يدفع الباحثين لاستكشاف مصادر بيانات بديلة، وخاصة وسائل التواصل الاجتماعي. تشير الورقة إلى أن منصات وسائل التواصل الاجتماعي تحتوي على ثروة من ADEs التي أبلغ عنها المرضى، والتي يمكن أن تعزز شمولية وتمثيل إشارات سلامة الأدوية.
على الرغم من الفوائد المحتملة لاستخدام وسائل التواصل الاجتماعي لمراقبة سلامة الأدوية، لا تزال فعالية هذه الطرق محل نقاش، حيث تشير بعض الدراسات إلى أن وسائل التواصل الاجتماعي قد لا تؤدي بشكل جيد مقارنة بالأساليب التقليدية. يقترح المؤلفون إجراء مراجعة شاملة لتلخيص الأدبيات الحديثة حول اكتشاف ADEs من وسائل التواصل الاجتماعي، مع التركيز على الدراسات التي تقارن بيانات وسائل التواصل الاجتماعي مع المصادر التقليدية. تهدف المراجعة إلى معالجة الأسئلة الرئيسية المتعلقة بأنواع الأدوية وADEs المدروسة، والاختلافات في النتائج بين مصادر البيانات، والمنهجيات المستخدمة لاستخراج ADEs من وسائل التواصل الاجتماعي، مما يساهم في فهم دقيق لدور وسائل التواصل الاجتماعي في مراقبة سلامة الأدوية.
الطرق
في هذه المراجعة الشاملة، استخدم المؤلفون استراتيجية بحث شاملة عبر 11 قاعدة بيانات ببليوغرافية وGoogle Scholar، مدعومة بالبحث اليدوي وتتبع الاقتباسات، لتحديد الدراسات التي استخدمت وسائل التواصل الاجتماعي لاكتشاف الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADEs). كانت معايير الإدراج واسعة، تشمل أي فرد يبلغ عن ADE يتعلق بالتدخلات الدوائية، بما في ذلك اللقاحات، مع استبعاد التقارير من المتخصصين في الرعاية الصحية والتدخلات غير الطبية. التزمت المراجعة بإرشادات PRISMA-ScR واستخدمت ورقة استخراج بيانات تجريبية لجمع المعلومات ذات الصلة من الدراسات المدرجة، مع التركيز على جوانب مثل أنواع الأحداث السلبية، والمنهجيات المستخدمة (بما في ذلك التعلم الآلي)، والمقارنات مع مصادر بيانات أخرى.
تم تصميم استراتيجية البحث لالتقاط مجموعة واسعة من الدراسات من عام 2017 فصاعدًا، مما يعكس المشهد المتطور لوسائل التواصل الاجتماعي في مراقبة سلامة الأدوية. على الرغم من المنهجية الصارمة، أظهرت العديد من الدراسات قصورًا منهجيًا، بما في ذلك أوصاف غير كافية لأساليبها، ونقص في القابلية للتكرار، وعدم كفاية التحقق من ذكر ADEs. من الجدير بالذكر أن عددًا قليلاً فقط من الدراسات تناولت استبعاد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الروبوتات والحسابات غير الشخصية، مما يبرز التحيزات المحتملة في البيانات. بشكل عام، تؤكد هذه المراجعة على ضرورة تحسين الصرامة المنهجية في الأبحاث المستقبلية التي تستفيد من وسائل التواصل الاجتماعي لاكتشاف ADEs.
النتائج
تكشف نتائج المقارنة بين وسائل التواصل الاجتماعي ومصادر بيانات مراقبة سلامة الأدوية التقليدية عن مشهد معقد فيما يتعلق باكتشاف الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADEs). بينما أفادت العديد من الدراسات بأن وسائل التواصل الاجتماعي تعكس أنماطًا مشابهة للأحداث السلبية مثل المصادر التقليدية، أشار البعض إلى انخفاض معدل الأحداث المبلغ عنها على وسائل التواصل الاجتماعي. من الجدير بالذكر أن الأحداث السلبية الخطيرة كانت غالبًا غائبة في بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، حيث أبرزت دراسة واحدة أن مثل هذه الأحداث تم التعرف عليها بشكل أساسي في الأدبيات. على العكس من ذلك، أظهرت وسائل التواصل الاجتماعي مزايا في تحديد الأحداث السلبية غير المتوقعة أو الجديدة وسهلت الكشف المبكر مقارنة بأنظمة الإبلاغ العفوي، وسجلات استعلام البحث، والأدبيات العلمية.
ومع ذلك، لا تزال فعالية وسائل التواصل الاجتماعي في المراقبة الروتينية لتحديد إشارات ADE محل نقاش، حيث تشير أقلية من الدراسات إلى أنها قد لا تعزز الكشف المبكر أو تؤكد إشارات السلامة الموجودة. كانت مقاييس التقييم عبر الدراسات غير متسقة؛ حيث لاحظت دراسة واحدة أن وسائل التواصل الاجتماعي كانت لديها دقة أعلى ولكن دقة أقل في اكتشاف ADE مقارنة بمصادر أخرى. بالإضافة إلى ذلك، وُجد أن وسائل التواصل الاجتماعي كانت أكثر حساسية من المطالبات الإدارية ولكن أقل من نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية التابع لإدارة الغذاء والدواء (FAERS). بشكل عام، بينما يمكن أن توفر وسائل التواصل الاجتماعي قيمًا إيجابية تنبؤية أعلى (PPV) وتحافظ على قيم سلبية تنبؤية مماثلة (NPV) مقارنة بمصادر بيانات أخرى، فإن أدائها يختلف بشكل كبير بناءً على السياق المحدد ونوع الحدث الذي يتم مراقبته.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في هذه المراجعة الضوء على النتائج من 60 دراسة نُشرت منذ عام 2017 والتي استكشفت استخدام وسائل التواصل الاجتماعي لمراقبة سلامة الأدوية، تحديدًا في التعرف على الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADEs). تؤكد المراجعة على الاهتمام المستمر في الاستفادة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، على الرغم من التحديات مثل القيود المنهجية في الدراسات الحالية. من الجدير بالذكر أن دراسة Web-RADR ومشروع Vigi4Med تم الاستشهاد بهما كمساهمات كبيرة، تكشف أنه بينما يمكن أن توفر وسائل التواصل الاجتماعي رؤى قيمة، خاصة في المجالات غير الممثلة مثل التعرض للأدوية أثناء الحمل، فإن المنهجيات المستخدمة غالبًا ما تؤدي إلى تحيزات وعدم دقة في اكتشاف ADE. على سبيل المثال، اعتمدت العديد من الدراسات على خوارزميات مطابقة السلاسل الأساسية التي قد تتجاهل تعبيرات المرضى الدقيقة، مما يشير إلى الحاجة إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الأكثر تقدمًا لتعزيز دقة الاكتشاف.
تؤكد المراجعة أيضًا على التباين في النتائج بناءً على اختيار الأدوية ومصادر المقارنة، حيث تشير بعض الدراسات إلى أن وسائل التواصل الاجتماعي قد تحدد ADEs جديدة أو غير متوقعة بشكل أكثر فعالية من قواعد البيانات التقليدية مثل SIDER. ومع ذلك، يحذر المؤلفون من أن عدم التمييز بين الإشارات الشخصية والعامة لـ ADEs يمكن أن يقدم تحيزات، خاصة على المنصات الأوسع مثل تويتر. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية تركز على دمج وسائل التواصل الاجتماعي كأداة تك Complementary في مراقبة سلامة الأدوية بدلاً من استبدال الأنظمة الحالية، مع التركيز على تطوير منهجيات تلتقط بدقة وجهات نظر المرضى والاتجاهات في الخطاب العام. تختتم المراجعة بمقارنة نتائجها مع المراجعات المنهجية السابقة، مشيرة إلى تحول في المنصات المستخدمة وزيادة في الدراسات التي تركز على توقيت واكتشاف ADEs الجديدة من خلال وسائل التواصل الاجتماعي.
القيود
تقدم الدراسة نقاط قوة ملحوظة، بما في ذلك مشاركة خبراء من مجالات متنوعة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي (ML)، ومنهجية المراجعة المنهجية، وعلوم المعلومات في تطويرها. بالإضافة إلى ذلك، تبني على سبع مراجعات منهجية أو شاملة سابقة، مع معالجة الفجوات مثل اكتشاف وإزالة الروبوتات في الدراسات التي تستخدم بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والتفريق بين الحسابات غير الشخصية في الإبلاغ عن الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية (ADE).
ومع ذلك، تقتصر الأبحاث على استبعاد الدراسات غير الإنجليزية، الفرنسية، أو الإسبانية والاعتماد على قواعد بيانات ذات طابع أنجلو-مركزي، مع تحديد ورقة واحدة غير إنجليزية فقط تلبي معايير الإدراج. قد تؤثر الطبيعة المتطورة بسرعة لمنصات وسائل التواصل الاجتماعي وتقنيات استخراج البيانات على قابلية تطبيق النتائج مع مرور الوقت. علاوة على ذلك، واجهت الدراسة تحديات في تحديد الأنماط المتعلقة بأنواع الأدوية وADEs بسبب عدم الاتساق في الإبلاغ وشمول عدد كبير من الأدوية. كمرجع شامل، لم تقم بإجراء تقييمات رسمية لمخاطر التحيز، والتي تعقدها غياب أدوات موثقة لأنواع الدراسات المدرجة. كما أن التفسير الذاتي للنتائج والتحيزات المحتملة للمؤلفين الرئيسيين، المتأثرة بالتمويل والاعتبارات المهنية، تمثل قيودًا أيضًا. أخيرًا، تبرز الغموض المحيط بفائدة تحليل وسائل التواصل الاجتماعي لمختلف أصحاب المصلحة وخطر الإيجابيات الكاذبة في الإبلاغ عن ADE التعقيدات الكامنة في هذا المجال البحثي.
DOI: https://doi.org/10.2196/59167
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39240684
Publication Date: 2024-05-30
Author(s): Su Golder et al.
Primary Topic: Pharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Overview
This section of the research paper discusses the significant public health burden posed by adverse drug events (ADEs), which can lead to hospitalization, disability, and even death. It highlights the challenges of monitoring medication safety and suggests that online patient reports on social media may serve as a valuable supplementary source of real-world data for pharmacovigilance. The objective of the study was to evaluate the utility of social media analysis in detecting ADEs compared to traditional data sources, such as spontaneous reporting systems and clinical literature.
The scoping review included 73 publications from 6538 unique records, focusing on studies that utilized social media platforms like Twitter and health forums to detect ADEs and compared these findings with other data sources. The results indicated that while social media identified similar patterns of ADE reporting, the frequency of reports was generally lower than those from traditional sources. However, social media was particularly effective in uncovering new or unexpected ADEs in a timely manner. The authors concluded that a majority of the studies (47 out of 60) supported the use of social media as a complementary resource for pharmacovigilance, emphasizing its potential for generating timely hypotheses about ADEs and understanding patient perspectives on medication-related experiences. Future research is encouraged to employ advanced natural language processing techniques to enhance the identification of personal experiences related to ADEs across various platforms.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the significant impact of adverse drug events (ADEs) on patient health and the healthcare system, emphasizing the need for continuous safety surveillance beyond pre-marketing evaluations. Traditional pharmacovigilance methods, primarily reliant on spontaneous reporting, face challenges such as underreporting and delays, prompting researchers to explore alternative data sources, particularly social media. The paper notes that social media platforms contain a wealth of patient-reported ADEs, which could enhance the comprehensiveness and representativeness of drug safety signals.
Despite the potential benefits of utilizing social media for pharmacovigilance, the effectiveness of these methods remains debated, with some studies suggesting that social media may not perform well compared to conventional approaches. The authors propose a scoping review to synthesize recent literature on the detection of ADEs from social media, focusing on studies that compare social media data with traditional sources. The review aims to address key questions regarding the types of drugs and ADEs studied, the differences in findings between data sources, and the methodologies employed for ADE extraction from social media, thereby contributing to a nuanced understanding of social media’s role in pharmacovigilance.
Methods
In this scoping review, the authors employed a comprehensive search strategy across 11 bibliographical databases and Google Scholar, supplemented by handsearching and citation tracking, to identify studies that utilized social media for detecting adverse drug events (ADEs). The inclusion criteria were broad, encompassing any individual reporting an ADE related to drug interventions, including vaccines, while excluding reports from healthcare professionals and non-medical interventions. The review adhered to the PRISMA-ScR guidelines and utilized a piloted data extraction sheet to collate relevant information from the included studies, focusing on aspects such as the types of adverse events, methodologies employed (including machine learning), and comparisons with other data sources.
The search strategy was designed to capture a wide array of studies from 2017 onwards, reflecting the evolving landscape of social media in pharmacovigilance. Despite the rigorous methodology, several studies exhibited methodological shortcomings, including inadequate descriptions of their methods, lack of reproducibility, and insufficient validation of ADE mentions. Notably, only a minority of studies addressed the exclusion of bot-generated content and non-personal accounts, highlighting potential biases in the data. Overall, this review underscores the necessity for improved methodological rigor in future research leveraging social media for ADE detection.
Results
The results of the comparison between social media and traditional pharmacovigilance data sources reveal a complex landscape regarding the detection of adverse drug events (ADEs). While many studies reported that social media reflected similar patterns of adverse events as traditional sources, some indicated a lower incidence of reported events on social media. Notably, serious adverse events were often absent in social media data, with one study highlighting that such events were primarily identified in the literature. Conversely, social media demonstrated advantages in identifying unexpected or new adverse events and facilitated earlier detection compared to spontaneous reporting systems, search query logs, and scientific literature.
However, the effectiveness of social media for routine surveillance in identifying ADE signals remains debated, with a minority of studies suggesting it may not enhance early detection or confirm existing safety signals. Evaluation metrics across studies were inconsistent; one study noted that social media had higher recall but lower precision in ADE detection relative to other sources. Additionally, social media was found to be more sensitive than administrative claims but less so than the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS). Overall, while social media can yield higher positive predictive values (PPV) and maintain similar negative predictive values (NPV) compared to other data sources, its performance varies significantly based on the specific context and type of event being monitored.
Discussion
The discussion section of this review highlights the findings from 60 studies published since 2017 that explored the use of social media for pharmacovigilance, specifically in identifying adverse drug events (ADEs). The review underscores the ongoing interest in leveraging social media data, despite challenges such as methodological limitations in existing studies. Notably, the Web-RADR study and the Vigi4Med Project are cited as significant contributions, revealing that while social media can provide valuable insights, particularly for underrepresented areas like drug exposure during pregnancy, the methodologies employed often lead to biases and inaccuracies in ADE detection. For instance, many studies relied on basic string-matching algorithms that may overlook nuanced patient expressions, suggesting a need for more advanced natural language processing (NLP) techniques to enhance detection accuracy.
The review also emphasizes the variability in findings based on the choice of drugs and comparator sources, with some studies indicating that social media may identify new or unexpected ADEs more effectively than traditional databases like SIDER. However, the authors caution that the lack of distinction between personal and general mentions of ADEs can introduce biases, particularly on broader platforms like Twitter. Future research is encouraged to focus on integrating social media as a complementary tool in pharmacovigilance rather than a replacement for existing systems, with an emphasis on developing methodologies that accurately capture patient perspectives and trends in public discourse. The review concludes by comparing its findings with previous systematic reviews, noting a shift in the platforms used and an increase in studies focusing on the timeliness and novelty of ADE detection through social media.
Limitations
The study presents notable strengths, including the involvement of experts from diverse fields such as Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), systematic review methodology, and information science in its development. Additionally, it builds upon seven prior systematic or scoping reviews, addressing gaps such as the detection and removal of bots in studies utilizing social media data and the differentiation of non-personal accounts in adverse drug event (ADE) reporting.
However, the research is limited by its exclusion of non-English, French, or Spanish studies and reliance on Anglo-centric databases, with only one non-English paper identified that met inclusion criteria. The rapidly evolving nature of social media platforms and data extraction technologies may affect the applicability of findings over time. Furthermore, the study faced challenges in identifying patterns related to medication types and ADEs due to inconsistent reporting and the inclusion of a vast number of drugs. As a scoping review, it did not perform formal risk of bias assessments, which are complicated by the absence of validated tools for the included study types. The subjective interpretation of results and potential biases of primary authors, influenced by funding and career considerations, also pose limitations. Lastly, the ambiguity surrounding the utility of social media analysis for different stakeholders and the risk of false positives in ADE reporting highlight the complexities inherent in this research area.