Background Adverse drug events (ADE) are leading cause of death. Current pharmacosurveillance methods rely on passive reporting to monitor drug safety, but this is slow and many ADEs are unreported. Moreover, physicians regularly prescribe drugs for indications for which they were never tested (off-label use), despite some highly-publicized associations with ADEs. We urgently need timely pharmacosurveillance methods to monitor drug safety and effectiveness for on- and off-label uses. Electronic health records (EHR) may help fill this void if they document the reasons for drug prescription (treatment indications) and discontinuation (e.g. adverse drug event, ineffectiveness). Objectives 1) To determine the accuracy of an EHR system in documenting orders for drug discontinuation and dose changes of prescription drugs. 2) To determine the sensitivity and positive predictive value of using an EHR to document treatment indications at the time of prescribing. 3) To evaluate the prevalence of off-label prescribing and its drug, patient and physician determinants in primary care. 4) To determine the association between off-label use and ADEs. Methods I conducted four studies using the Medical Office of the XXI century (MOXXI) EHR system, developed by the McGill clinical and health informatics research group. First, I conducted a validation study to assess the sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of the MOXXI EHR system in documenting prescription drug discontinuation and dose-change orders by comparing with information from physician-facilitated chart review. Second, I assessed the sensitivity and the positive predictive value of MOXXI EHR in documenting treatment indications. Third, I estimated the prevalence of off-label prescribing and assessed the strength of scientific evidence for off-label use. Moreover, the drug, patient and physician determinants of off-label prescribing were assessed. Fourth, I assessed the association between off-label use and ADE using incident drug prescriptions, treatment indications and ADE data collected using an EHR. Results Manuscript 1 The sensitivity of the EHR in identifying physician-initiated drug discontinuations and dose-changes was 67.0% (95% CI: 54.1, 77.7), the specificity was 99.7% (95% CI: 99.5, 99.9), and the positive predictive value was 97.3% (95% CI: 95.6, 98.7). Manuscript 2 The sensitivity of the EHR treatment indication was 98.5% (95% CI; 96.5%, 99.5%) and the PPV of the system in identifying the treatment indication was 97.0% (95% CI; 94.2%, 98.6%). Manuscript 3 The prevalence of off-label use was 11.0% of 253,347 prescriptions written to 50,823 patients. 79.0% of off-label prescriptions lacked strong scientific evidence. Off-label use was highest for CNS drugs (26.3%), including anticonvulsants (67%), antipsychotics (44%), and antidepressants (33%). Higher risk of off-label use was demonstrated in drugs with 1-2 approved indications, older drugs, in women and in physicians with less evidence-based orientation. Manuscript 4 Off-label use and off-label use without strong scientific evidence had higher risk of ADE compared to on-label use [HR, 1.43 (95% CI, 1.29, 1.59) and HR, 1.53 (95% CI, 1.37, 1.72), respectively]. Younger patients, women, and patients who received ≥8 drugs or anti-infective drugs had increased ADE risk. Conclusion I have shown for the first time that an EHR system can accurately document physician-identified treatment indications and adverse drug events and other treatment outcomes. The treatment indication data could measure prevalence of off-label use. In addition, the treatment indication data, combined with drug treatment outcome data, could create a novel pharmacosurveillance tool. Moreover, I demonstrated that off-label prescribing is an independent determinant of ADEs. Future EHRs should incorporate treatment indication and treatment outcome features to monitor the safety and effectiveness of on- and off-label uses of drugs. / Contexte Les effets indésirables des médicaments (EIM) sont une cause importante de mortalité. Les méthodes actuelles de pharmacovigilance sous-estiment l'incidence des EIM et sont inefficientes. De plus, les médecins prescrivent souvent des médicaments pour des indications pour lesquelles ils n'ont pas été approuvés (usage non indiqué), une pratique associée à des EIM hautement médiatisés. Il y a donc un urgent besoin de développer de nouvelles méthodes de pharmacovigilance. À cette fin, les dossiers de santé électroniques (DSE) pourraient être utiles, notamment si l'indication de traitement et la raison justifiant l'arrêt d'un médicament y sont documentées.Objectifs1) Déterminer l'exactitude d'un DSE à documenter les arrêts de traitement médicamenteux; 2) Déterminer la sensibilité et la valeur prédictive positive d'un DSE à documenter les indications de traitement; 3) Évaluer la prévalence des prescriptions non indiquées en soins primaires et les déterminants y étant associées. 4) Déterminer l'association entre l'utilisation non indiquée des médicaments et les EIM. Méthodes Pour atteindre ces objectifs de recherche, j'ai réalisé quatre études en utilisant le DSE Medical Office of the XXI century (MOXXI). Premièrement, j'ai mené une étude de validation afin d'évaluer la sensibilité, la spécificité et les valeurs prédictives positive (VPP) et négative (VPN) du DSE MOXXI à documenter les ordonnance d'arrêt de traitement. Deuxièmement, j'ai mené une étude de validation afin d'évaluer la sensibilité et la VPP de MOXXI à documenter les indications de traitement. Troisièmement, j'ai estimé la prévalence de l'usage non indiqué des médicaments en soins primaires, ainsi que la robustesse des données supportant ce type d'usage. Quatrièmement, j'ai utilisé MOXXI afin d'évaluer l'association entre l'usage non indiqué des médicaments et les EIM. Résultats Manuscrit 1 La sensibilité de MOXXI à identifier des arrêts de traitements est de 67,0% (IC à 95%: 54,1 - 77,7), la spécificité est de 99,7% (IC 95%: 99,5, 99,9), la VPP est de 97,3% (IC à 95%: 95,6 - 98,7). Manuscrit 2 La sensibilité de l'indication de traitement documentée dans MOXXI était de 98,5% (IC à 95%; 96,5% - 99,5%) et sa VPP était de 97,0% (IC à 95%, 94,2% - 98,6%). Manuscrit 3 La prévalence de l'usage non indiqué des médicaments est de 11,0% parmi 253 347 prescriptions reçues par 50 823 patients. On estime que 79,0% des prescriptions non indiquées ne sont pas justifiées empiriquement. L'usage non indiqué des médicaments est le plus élevé pour les médicaments du système nerveux central (26,3%), dont les anticonvulsivants (66,6%), les antipsychotiques (43,8%) et les antidépresseurs (33,4%). Des taux élevés d'usages non indiqués des médicaments ont été démontrés pour les médicaments n'ayant que 1 ou 2 indications approuvées, les médicaments plus anciens, chez les femmes et pour les médecins plus empiristes. Manuscrit 4 Le taux d'EIM associé à un usage non indiqué des médicaments (19.8/10 000 personnes-mois) est plus élevé que celui pour les usages indiqués (12,5 pour 10.000 personnes-mois) [HR : 1,43; IC à 95% : 1,29 - 1,59)]. Les usages non indiqués, non justifiés empiriquement, ont un taux encore plus élevé d'EIM (21,8 pour 10.000 personnes-mois) par rapport aux usages indiqués [HR : 1,53; IC à 95% : 1,37 - 1,72]). Les patients plus jeunes, les femmes et les patients ayant reçu ≥8 médicaments ou des agents anti-infectieux ont un risque accru d'EIM. Conclusion Un DSE peut documenter avec précision les indications de traitement, les EIM et d'autres résultats de traitement. Les données relatives à l'indication de traitement pourraient être combinées à celles relatives aux résultats cliniques afin de créer un nouvel outil de pharmacosurveillance. L'usage non indiqué des médicaments est un déterminant indépendant des EIM. Les DSE devront intégrer les indications et les résultats de traitements afin de faciliter l'évaluation de la sécurité et de l'efficacité des médicaments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.119344 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Eguale, Tewodros |
| Contributors | Robyn Tamblyn (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Epidemiology and Biostatistics) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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