王薔

百時美施貴寶（中國）投資有限公司

吉永卓成

百時美施貴寶（日本）

竇麗霞*

百時美施貴寶（中國）投資有限公司

藥物警戒活動是指對藥品不良反應(yīng)及其他與用藥有關(guān)的有害反應(yīng)進行監(jiān)測、識別、評估和控制的活動[1]。真實世界數(shù)據(jù)（real world data，RWD）是指來源于日常所收集的各種與患者健康狀況和（或）診療及保健相關(guān)的數(shù)據(jù)[2]。相較于傳統(tǒng)的藥物警戒模式，RWD 在特殊群體（如兒童、老人、孕產(chǎn)婦等）、罕見事件、遠期毒性等方面的藥品安全性評價中更具優(yōu)勢，RWD 豐富的藥品安全性信息資源是傳統(tǒng)藥品不良反應(yīng)監(jiān)測模式的有益補充。本文將對幾種主要的RWD 類型在藥品安全性監(jiān)測和評價中的應(yīng)用進行介紹。各類型RWD 的定義及常見數(shù)據(jù)庫舉例見表1。

表1 各類型真實世界數(shù)據(jù)定義及常見數(shù)據(jù)庫舉例

1 電子健康檔案數(shù)據(jù)

電子健康檔案（electronic health record，EHR）是指醫(yī)務(wù)工作人員在日常臨床診療工作中所記錄的電子醫(yī)療記錄，收集了患者的人口學(xué)特征、癥狀和體征、實驗室檢查和影像學(xué)檢查、診斷和治療及臨床結(jié)局等臨床信息。EHR 豐富的臨床信息及其覆蓋的大樣本患者量為藥品安全性評價提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。得益于電子信息技術(shù)的發(fā)展，越來越多的國家和地區(qū)利用大型EHR 數(shù)據(jù)庫開展藥品安全性評價。EHR 在藥品安全性主動監(jiān)測方面有著廣泛應(yīng)用，如歐洲藥品管理局（EMA）的藥物流行病學(xué)和藥物警戒網(wǎng)絡(luò)中心（European network of centres for pharmacoepidemiology and pharmacovigilance，ENCePP）、美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）的哨點監(jiān)測項目和日本藥品醫(yī)療器械管理局（PMDA）的醫(yī)療信息風(fēng)險評估行動（medical information for risk assessment initiative，MIHARI），以及我國建立的中國醫(yī)院藥物警戒系統(tǒng)（Chinese hospital pharmacovigilance system，CHPS）等均在藥品安全性主動監(jiān)測項目中持續(xù)開發(fā)整合利用EHR 數(shù)據(jù)，評價藥品的已知嚴重風(fēng)險、識別嚴重風(fēng)險信號以及非預(yù)期的嚴重風(fēng)險[3]。除主動監(jiān)測外，利用EHR 開展藥品上市后安全性再評價研究的方法也被許多國家和地區(qū)的監(jiān)管部門、學(xué)術(shù)界和制藥企業(yè)廣泛接受。EHR 的具體應(yīng)用案例如下。

1.1 對于使用司美格魯肽注射液的2 型糖尿病患者的安全性主動監(jiān)測[4]

研究背景：司美格魯肽注射液（Ozempic）于2017 年獲得美國FDA 批準上市，用于2 型糖尿病患者血糖控制。FDA 在2022年開展了Ozempic 安 全性主動監(jiān)測研究，以分析識別新的非妊娠非腫瘤類風(fēng)險信號。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：研究數(shù)據(jù)來源于2018～2022 年FDA 哨點監(jiān)測項目中5 個監(jiān)測點的EHR縱向數(shù)據(jù)庫，從EHR 中提取患者年齡、性別、既往病史、糖尿病診斷、Ozempic 和西他列汀（Sitagliptin）使用、合并用藥、臨床結(jié)局等信息進行回顧性分析，對啟動Ozempic 和Sitagliptin治療的糖尿病患者根據(jù)傾向性評分進行1 ∶1 配對，利用TreeScan 軟件進行統(tǒng)計分析，比 較Ozempic 和Sitagliptin 兩組間不良臨床結(jié)局發(fā)生情況的均衡性，識別風(fēng)險信號。主要發(fā)現(xiàn)和建議：相較于Sitagliptin，Ozempic 使用者惡心嘔吐及其他代謝癥狀發(fā)生風(fēng)險增高。EHR數(shù)據(jù)收集的藥物使用和臨床結(jié)局等信息可以用于藥品上市后安全性評價。值得注意的是，此類藥品安全性主動監(jiān)測并沒有事先明確檢驗假設(shè)，屬于探索分析，不能只依賴統(tǒng)計結(jié)果判斷風(fēng)險信號。藥品安全性監(jiān)測和評價需要綜合考慮研究設(shè)計、藥物作用機制、治療背景和治療人群等因素進行風(fēng)險分析。

1.2 維得利珠單抗上市后安全性再評價研究[5]

研究背景：維得利珠單抗（Vedolizumab）于2014 年 獲得美國FDA 批準用于治療炎癥性腸?。╥nflammatory bowel disease，IBD），但其臨床試驗缺乏老年患者安全性研究數(shù)據(jù)。該研究的目的是評價Vedolizumab 在老年IBD 患者中的有效性和安全性。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：采用回顧性觀察研究設(shè)計，RWD 數(shù)據(jù)來源于2015～2018 年英國6 家醫(yī)院老年IBD 患者EHR 縱向數(shù)據(jù)庫，利用標準化問卷從EHR 中收集人口學(xué)、疾病診斷和分型、既往病史和治療史、Vedolizumab治療、臨床應(yīng)答、不良事件等信息，描述分析臨床結(jié)局事件。主要發(fā)現(xiàn)和建議：74 名使用Vedolizumab 的老年患者中有6 名（占比8%）發(fā)生不良事件，不良事件發(fā)生率與文獻報道的其他年齡組IBD 患者相似，因此該研究認為Vedolizumab 對老年IBD 患者是安全的。同臨床試驗相比，真實世界中接受治療的患者群體更加廣泛，可能涵蓋老年人群、重病人群和妊娠婦女等。該研究利用EHR 數(shù)據(jù)中豐富的臨床信息對臨床試驗中未覆蓋的老年患者人群使用Vedolizumab的安全性進行了分析，有效補充了藥品在特殊人群中安全性評價證據(jù)。

隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)的建設(shè)和完善，EHR 數(shù)據(jù)庫所收集的健康和疾病診療相關(guān)內(nèi)容不斷擴充、質(zhì)量不斷提升，其豐富的臨床信息和多樣化的患者人群數(shù)據(jù)為開展藥品安全性實時主動監(jiān)測和藥品上市后安全性評價提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。EHR 數(shù)據(jù)用于藥物警戒工作具有以下優(yōu)勢：覆蓋患者群體廣泛，除收集一般患者信息外，還包括兒童、老年人、孕產(chǎn)婦、共病患者等特殊群體的信息；覆蓋豐富的醫(yī)療保健信息，在日常的臨床診療實踐中收集了詳細的患者疾病特征、治療和檢查等臨床信息；覆蓋長期的隨訪數(shù)據(jù)，可用于評估遠期臨床結(jié)局。但EHR 數(shù)據(jù)也具有局限性：由于是以醫(yī)院為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源分散、缺乏整合，易發(fā)生失訪的情況；各醫(yī)療機構(gòu)間醫(yī)療實踐和數(shù)據(jù)異質(zhì)性較大；相較于住院病歷，門診病歷多存在診療信息記錄不完整的情況；存在適應(yīng)癥偏倚和渠道偏倚等。

2 醫(yī)療保險數(shù)據(jù)

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)是為了滿足醫(yī)療保險支付方對醫(yī)療機構(gòu)的支付和報銷的管理需求所收集的醫(yī)療保險記錄，主要涵蓋了患者的疾病診斷和治療、處方藥等編碼和簡單描述及相關(guān)醫(yī)療費用信息。常見的醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫有美國老年和殘障健康保險（Medicare）和醫(yī)療補助（Medicaid）數(shù)據(jù)庫、日本的全國醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫(National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups，NDB)，以及我國的城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險和城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫等。醫(yī)療保險數(shù)據(jù)是以人群為基礎(chǔ)收集的參保人員在不同診療機構(gòu)和不同時間的就診和治療信息，是藥品安全性評價常用數(shù)據(jù)源之一。

筆者以戈利木單抗上市后安全性監(jiān)測[6]為例介紹醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。

研究背景：戈利木單抗是一種單克隆抗體，于2009 年獲得美國FDA 批準用于治療類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（rheumatoid arthritis，RA）、銀屑病關(guān)節(jié)炎和強直性脊柱炎。該研究的目的是比較戈利木單抗和其他非生物系統(tǒng)療法（nonbiologic systemic，NBS）治療風(fēng)濕病的安全性。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：采用觀察性研究設(shè)計，RWD 數(shù)據(jù)來源于美國Optum 醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫，利用其醫(yī)療和藥品保險索賠信息提取患者性別、年齡、既往病史、風(fēng)濕病診斷、治療、臨床轉(zhuǎn)歸和不良事件等數(shù)據(jù)。從Optum 數(shù)據(jù)庫中識別2009～2014 年接受戈利木單抗治療的風(fēng)濕病患者作為研究對象，并根據(jù)傾向性評分按照1 ∶4 比例與接受NBS 治療的患者進行配對，通過系列治療組間比較、配對組間比較、巢式病例對照分析以及敏感性分析，比較兩組患者抑郁癥及其他不良臨床結(jié)局的發(fā)病風(fēng)險。主要發(fā)現(xiàn)和建議：研究共納入1337 例戈利木單抗治療患者和4227 例NBS治療的傾向性評分配對患者，并未發(fā)現(xiàn)戈利木單抗治療會增加抑郁癥及其他不良事件的發(fā)生風(fēng)險。該研究屬于藥品上市后針對事先定義的不良臨床結(jié)局開展的主動監(jiān)測，利用醫(yī)療保險數(shù)據(jù)識別大樣本的用藥患者及對照組患者，并通過嚴謹?shù)乃幬锪餍胁W(xué)研究設(shè)計和多種統(tǒng)計分析方法控制混雜和偏倚的影響，從而提高研究結(jié)果的可靠性。

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫收集了以一般人群為基礎(chǔ)的醫(yī)療保險索賠相關(guān)信息，在藥品上市后安全性評價研究中有著廣泛應(yīng)用。同其他類型的RWD 相比，醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫在藥物警戒工作中具有以下優(yōu)勢：醫(yī)療保險數(shù)據(jù)覆蓋的人群樣本量通常較大，研究人群的代表性和結(jié)果的外推性較好；用藥信息較完整，可以縱向長時間收集用藥、隨訪和結(jié)局變量數(shù)據(jù)，包括開始使用研究藥品的情況、藥品治療中斷的情況、同期其他藥品的使用情況以及其他疾病診斷和不良事件信息等，從而評價藥品的近期和遠期安全性；數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化較好。醫(yī)療保險數(shù)據(jù)也有局限性，如僅收集醫(yī)療保險覆蓋人群信息，不能完全代表全人群特征；僅收集有限的診療信息，而未收集患者癥狀、體征以及非保險報銷范圍內(nèi)的診療操作等信息，不能對疾病嚴重程度進行準確分層；可能存在漏診和錯分病例，難以對診斷信息進行驗證；混雜因素和協(xié)變量信息較少，很多重要的混雜因素都未被測量收集等。

3 注冊登記數(shù)據(jù)

注冊登記是指一個有組織的系統(tǒng)，利用標準的方法收集具有某種特定疾病、狀況或者暴露人群的臨床和其他數(shù)據(jù)。注冊登記研究是藥品注冊決策中重要的RWD 來源，其利用觀察性方法系統(tǒng)收集特定人群患者的個體健康相關(guān)信息，大致分為疾病注冊登記、患者（醫(yī)療服務(wù)）注冊登記以及產(chǎn)品注冊登記三大類。其中，患者注冊登記研究是指納入登記的患者均暴露于某些特定醫(yī)療保健服務(wù)的一類注冊登記研究，如北美Corrona（已于2021 年更名為CorEvitas）類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者注冊登記研究和我國的急性心肌梗死注冊研究等。產(chǎn)品注冊登記研究是指納入登記的患者均暴露于某種特定醫(yī)療產(chǎn)品（單藥或某一類藥品）的一類注冊登記研究。在藥品安全性監(jiān)測和評價中，患者注冊登記和產(chǎn)品注冊登記是常用的注冊登記數(shù)據(jù)來源。

筆者以阿達木單抗安全性評價[7]為例介紹注冊登記數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。

研究背景：阿達木單抗于2002 年首次獲得美國FDA 批準用于治療RA 等疾病。該研究的目的是評價阿達木單抗在美國人群中治療RA 的長期安全性。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：采用觀察性研究設(shè)計，RWD 數(shù)據(jù)來源于Corrona 的RA 患者注冊登記數(shù)據(jù)庫。Corrona 建立于2001 年，定期從RA 患者和風(fēng)濕科醫(yī)生處收集疾病診療、臨床轉(zhuǎn)歸、不良事件及患者報告結(jié)局等信息和長期隨訪數(shù)據(jù)。該研究從Corrona數(shù)據(jù)庫識別2008～2017 年使用阿達木單抗的RA 患者，收集其人口學(xué)、RA 診斷和治療、既往病史和治療史以及嚴重感染、腫瘤、心衰等不良事件信息，描述分析阿達木單抗治療的遠期安全性。主要發(fā)現(xiàn)和建議：該研究對2798例接受阿達木單抗治療的RA 患者進行分析，發(fā)現(xiàn)治療后嚴重感染的發(fā)病率為1.86/100 人年，其中治療后第一年的發(fā)病率遠高于一年后的發(fā)病率。與之前的研究相比，該研究并未發(fā)現(xiàn)新的安全性信號。Corrona 患者注冊登記系統(tǒng)覆蓋美國全國范圍的RA 患者，利用該數(shù)據(jù)庫所識別的RA 患者代表性較好，其長期隨訪數(shù)據(jù)可有效用于藥品的遠期安全性評價，并且研究結(jié)果具有很好的外推性。

注冊登記研究的開展能夠有組織地、系統(tǒng)地在較大范圍內(nèi)收集符合條件的患者的疾病診療、隨訪、臨床轉(zhuǎn)歸信息，甚至包括某些特定疾病和健康量表測量的患者報告結(jié)局等內(nèi)容，信息完整性以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和標準化程度均較好，是藥品安全監(jiān)測和上市后安全性評價的重要數(shù)據(jù)來源。注冊登記數(shù)據(jù)在藥物警戒工作中的優(yōu)勢在于：患者樣本量大且涵蓋患者人群廣泛，包括老人、兒童和孕產(chǎn)婦等特殊人群，具有較好的患者代表性、較大的樣本量和較高的統(tǒng)計檢驗效能。注冊登記研究利用標準化方式收集數(shù)據(jù)，定期隨訪和評估疾病的進展和嚴重情況，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較高，不良事件信息更加詳細、系統(tǒng)和完善。此外，隨著時間的推移，醫(yī)療實踐不斷改善，通過注冊登記研究可以觀察患者臨床結(jié)局在不同診療時期的變化趨勢。而注冊登記研究也存在局限性，包括僅有針對部分特定疾病的注冊登記數(shù)據(jù)，建立注冊登記研究成本較高；存在渠道偏倚等選擇偏倚，存在信息偏倚和未測量的混雜因素，不能直接進行因果推斷；隨訪時容易發(fā)生失訪和信息缺失的情況，可能會對罕見不良事件的評價產(chǎn)生嚴重不良影響。

4 社交媒體數(shù)據(jù)

社交媒體是一種在線互動平臺和工具，包括網(wǎng)絡(luò)論壇、微信、微博、快手、抖音、Twitter、Facebook 等，被人們廣泛使用。據(jù)統(tǒng)計，截至2020 年，全球活躍的社交媒體用戶數(shù)達到39 億，約占全球總?cè)丝跀?shù)量的50%以上，其中我國社交媒體用戶數(shù)超過10 億[8]。人們可以在社交媒體上討論與健康相關(guān)的各種問題，分享就醫(yī)和診療體驗以及不良事件的發(fā)生情況，社交媒體成為藥品安全性信息來源之一。近年來，歐美很多國家和地區(qū)正在探索利用社交媒體收集藥品不良反應(yīng)信息的技術(shù)和方法。

筆者以推特（Twitter）藥品不良事件監(jiān)測[9]為例介紹社交媒體數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。

研究背景：隨著社交媒體中藥品相關(guān)數(shù)據(jù)的日益增多，歐盟資助了旨在推進利用社交媒體報告藥品不良反應(yīng)的相關(guān)政策、框架、工具和方法推薦項目。鑒于Twitter 推文中含有大量藥品安全性信息，該研究探索了如何利用Twitter 中相關(guān)信息識別藥品不良事件的方法。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：采用回顧性分析方法，RWD數(shù)據(jù)來源于2012～2015 年近6萬條抽樣Twitter 英文推文信息，這些推文內(nèi)容中至少提及了6 種藥品（甲磺酸伊馬替尼、左乙拉西坦、哌甲酯、索拉非尼、特比萘芬、唑吡坦）中的一種。通過對Twitter 中相關(guān)信息進行數(shù)據(jù)治理，制定算法識別藥品適應(yīng)癥、不良事件等變量數(shù)據(jù)并進行描述分析。主要發(fā)現(xiàn)和建議：該研究利用Twitter 推文識別了6 種藥品的1056 條不良事件陽性報告信息和56 417 條不良事件陰性報告信息，研究表明社交媒體數(shù)據(jù)可以用于識別藥品不良事件。社交媒體數(shù)據(jù)主要是非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，且包含大量的方言，數(shù)據(jù)治理費時費力。該研究通過制定操作指南和進行培訓(xùn)等方式進行質(zhì)量控制，為探索社交媒體數(shù)據(jù)應(yīng)用于藥品安全性評價提供了參考。

社交媒體中藥品和健康相關(guān)數(shù)據(jù)可應(yīng)用于藥品安全風(fēng)險信號監(jiān)測，但其信息體量大且內(nèi)容繁雜，也給藥品不良事件相關(guān)數(shù)據(jù)治理工作帶來了挑戰(zhàn)，目前其在藥品安全性監(jiān)測工作中的應(yīng)用尚處于探索階段。社交媒體數(shù)據(jù)應(yīng)用于藥物警戒具有以下優(yōu)勢：用戶群體多且地理位置分布廣泛，利用患者交流平臺等媒體平臺會更加容易地收集罕見病群體不良事件相關(guān)信息；能夠直接提供患者視角的藥品使用體驗，而不是由接診醫(yī)生或者藥劑師“過濾”和“再加工”處理后上報的不良事件信息；屬于即時數(shù)據(jù)，可以更加快速地監(jiān)測不良事件的發(fā)生及頻率。但社交媒體數(shù)據(jù)也存在局限性：信息內(nèi)容冗雜，充滿各種“噪音”；多為文本、圖像和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘和處理存在困難；常缺乏對醫(yī)療事件的細節(jié)描述，用語不規(guī)范，難以與醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語匹配以及判斷藥品與不良事件之間的關(guān)系；不良事件可能會被重復(fù)發(fā)布或者被其他人轉(zhuǎn)發(fā)導(dǎo)致重復(fù)記錄等；存在渠道偏倚和報告偏倚等偏倚和混雜。

5 多源整合數(shù)據(jù)

多源整合數(shù)據(jù)是指將EHR、醫(yī)療保險、注冊登記等數(shù)據(jù)甚至不同國家和地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行鏈接和整合生成的多源數(shù)據(jù)。隨著各種類型健康數(shù)據(jù)的積累發(fā)展，多源整合數(shù)據(jù)庫對不同來源的數(shù)據(jù)進行鏈接整合，數(shù)據(jù)更加全面豐富，為準確監(jiān)測和評價藥品風(fēng)險信號提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。例如，英國臨床實踐研究數(shù)據(jù)庫（clinical practice research datalink，CPRD）除通過常規(guī)方式從全科醫(yī)生處收集初級衛(wèi)生保健數(shù)據(jù)外，還通過患者個人的英國國家醫(yī)療服務(wù)體系（national health service，NHS）識別號將患者的初級衛(wèi)生保健數(shù)據(jù)、上級醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù)、疾病注冊登記數(shù)據(jù)、死亡登記數(shù)據(jù)等進行鏈接整合。CPRD 在藥物警戒領(lǐng)域有過多項應(yīng)用[10]。在我國，很多地方探索建立了區(qū)域健康信息平臺，如寧波市全民健康信息平臺。這類多源整合數(shù)據(jù)庫的主要數(shù)據(jù)來源是當(dāng)?shù)馗骷夅t(yī)院、衛(wèi)生行政部門、疾病預(yù)防控制中心和公共衛(wèi)生機構(gòu)以及其他醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)在日常醫(yī)療服務(wù)工作中采集獲得的患者和居民的醫(yī)療健康信息。

筆者以利用CPRD 開展疫苗安全性監(jiān)測[11]為例介紹多源整合數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。

研究背景：該研究的目的是評價利用英國CPRD 開展疫苗上市后安全性實時監(jiān)測、快速識別安全性信號的可行性。RWD 數(shù)據(jù)源和方法：通過觀察性研究，RWD 數(shù)據(jù)來源于CPRD。提取2013～2015 年流感疫苗和麻疹腮腺炎風(fēng)疹聯(lián)合減毒活疫苗（MMR疫苗）接種、人口學(xué)、格林-巴利綜合征和熱性驚厥診斷相關(guān)數(shù)據(jù)，以流感疫苗接種/格林-巴利綜合征作為罕見不良結(jié)局進行識別測試，并以MMR 疫苗接種/熱性驚厥作為陽性對照，比較分析兩對疫苗/不良臨床結(jié)局的觀察/預(yù)期事件結(jié)果。主要發(fā)現(xiàn)和建議：該研究發(fā)現(xiàn)，CPRD 可以用于有效識別流感疫苗接種后發(fā)生的中等或顯著增加的格林-巴利綜合征發(fā)病風(fēng)險，以及MMR疫苗接種后輕度增加的熱性驚厥發(fā)病風(fēng)險。CPRD 是多源整合數(shù)據(jù)庫，收集了疫苗接種、初級衛(wèi)生保健服務(wù)、轉(zhuǎn)診服務(wù)、疾病診療等信息，可以用于開展疫苗安全性實時監(jiān)測，識別疫苗接種后顯著增加的罕見不良事件發(fā)病風(fēng)險信號以及輕度增加的常見不良事件發(fā)病風(fēng)險信號。

多源整合數(shù)據(jù)庫從不同數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)并進行整合，收集的信息內(nèi)容遠多于單一數(shù)據(jù)源，在藥物警戒工作中兼具其他數(shù)據(jù)類型的優(yōu)勢，可用于藥品安全性實時主動監(jiān)測以及藥品上市后安全性評價，包括罕見、常見不良事件和遠期不良結(jié)局風(fēng)險監(jiān)測和識別等。多源整合數(shù)據(jù)通常為大樣本人群數(shù)據(jù)，人群的代表性較好；從多個維度對研究人群特征、暴露、其他危險因素和協(xié)變量、混雜因素、臨床結(jié)局等變量特征進行描述，進行變量交叉驗證，深入分析并綜合評價藥品的安全性，有助于回答更多的研究問題。然而，多源整合數(shù)據(jù)也具有局限性：由于數(shù)據(jù)來源較多，難以對每個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)收集和整理過程進行深入了解，不同數(shù)據(jù)源的異質(zhì)性給數(shù)據(jù)鏈接、治理和分析過程帶來挑戰(zhàn)，關(guān)鍵變量定義和算法制定常常需要根據(jù)可行性進行調(diào)整而不夠直觀等，這些問題都需要在研究過程中加以注意。

上述各類型的RWD 應(yīng)用于藥品安全性評價的優(yōu)勢和局限性匯總分析見表2。

表2 各類型真實世界數(shù)據(jù)應(yīng)用于藥品安全性評價的優(yōu)勢和局限性分析

6 機遇與挑戰(zhàn)

RWD 種類繁多，其收集的藥品安全性信息可以廣泛用于開展藥物警戒活動。除上述EHR、醫(yī)療保險、注冊登記、社交媒體、多源整合等數(shù)據(jù)外，還包括近年來蓬勃發(fā)展的患者報告結(jié)局和可穿戴設(shè)備等產(chǎn)生的健康數(shù)據(jù)。各個國家和地區(qū)的藥品安全性評價案例也表明，RWD 豐富的數(shù)據(jù)資源可作為傳統(tǒng)藥品不良反應(yīng)監(jiān)測方法的有益補充，用于加強對藥品安全風(fēng)險信號的識別和驗證。

然而同時需要注意的是，RWD 用于開展藥物警戒活動也面臨著諸多挑戰(zhàn)。例如，由于RWD 是在日常醫(yī)療服務(wù)中產(chǎn)生的，而不是根據(jù)研究需要而收集的，研究者需要評價和判斷哪些數(shù)據(jù)能回答所要研究的問題，需要理解各類數(shù)據(jù)的背景、質(zhì)量和潛在的混雜與偏倚，充分發(fā)揮各類數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，對研究進行合理設(shè)計、數(shù)據(jù)治理、統(tǒng)計分析和結(jié)果解讀，產(chǎn)生可靠的證據(jù)，從而回答藥品的安全性問題。同時，RWD 面臨數(shù)據(jù)多源異構(gòu)問題，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，缺乏數(shù)據(jù)的標準化，為數(shù)據(jù)的治理和統(tǒng)計分析帶來巨大的挑戰(zhàn)。對此，研究者可通過質(zhì)量控制，并借助于人工智能和機器學(xué)習(xí)等信息技術(shù)提高數(shù)據(jù)的利用效率。此外，數(shù)據(jù)安全、隱私保護和相關(guān)倫理問題也是RWD 采集、存儲、共享和分析過程中備受關(guān)注的問題。研究者應(yīng)建立隱私保護機制，遵守相關(guān)法律法規(guī)，通過數(shù)據(jù)去個人隱私化、加強網(wǎng)絡(luò)安全管理、建立倫理委員會審核制度等，有效保護個人隱私和數(shù)據(jù)安全。

相較于部分發(fā)達國家和地區(qū)，我國RWD 用于藥物警戒的研究起步相對較晚，RWD 數(shù)據(jù)碎片化和信息孤島現(xiàn)象在一定程度上限制了其在藥品安全性評價方面的探索和應(yīng)用。建議加強我國RWD 的數(shù)據(jù)整合力度，增強其可及性，鼓勵應(yīng)用RWD 開展藥物警戒探索和研究，進一步推進藥品安全性全面監(jiān)測和評價工作。