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Prescrire opina sobre las recomendaciones centrales del informe sumario del Grupo de Trabajo Conjunto HMA-EMA sobre Grandes Bases de Datos (Big Data) (On the core recommendations of the summary report of the HMA-EMA Joint Big Data Taskforce)
Prescrire, París, 9 de abril de 2019

Quisiéramos agradecer al Grupo de Trabajo Conjunto sobre las grandes bases de datos (Big Data) de la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) y de la Red de Jefes de Agencias de Medicamentos de la UE (HMA) por haber abierto una consulta pública el sumario de su informe en el que se resumen una serie de recomendaciones y acciones que conviene discutir.

Las discusiones y debates actuales sobre el uso y la utilidad de “los datos de la vida diaria” (“real life data”) y las grandes bases de datos (“big data”) toman un lugar prominente en la organización de la atención sanitaria, incluyendo en la regulación de los productos farmacéuticos y de salud. Se han puesto grandes esperanzas en la utilidad y las oportunidades que ofrecen los grandes bases de datos para el sector sanitario incluyendo mayor capacidad, coste-eficiencia y resultados más rápidos.

Algunas grandes bases de datos son y podrían ser útiles para mejorar la salud cuando se asegure su confiabilidad, para evitar numerosos e importantes sesgos. El uso de grandes bases de datos probablemente sea de máxima importancia tras la aprobación del fármaco para enriquecer la evaluación de su balance riesgo-beneficio.

Consideramos que la regulación de la autorización y supervisión de productos sanitarios no puede basarse en esperanzas y promesas si no que tiene que depender de hechos, evidencia fiable y transparencia. El método de referencia actual para otorgar los permisos de comercialización depende de los datos procedentes de ensayos comparativos aleatorizados de doble ciego. También se reconoce que además de estos datos de ensayos clínicos, los ensayos clínicos de fase IV, los estudios observacionales y otros datos procedentes de la práctica clínica diaria son útiles para hacer el seguimiento de su seguridad pos-comercialización y para vigilar el uso del fármaco, así como la adherencia a las guías clínicas.

De hecho, la realización de ensayos clínicos aleatorizados robustos y sin sesgos es costosa y requiere un proceso largo y complejo, pero éste es el precio de su utilidad para los pacientes y cuidadores que dependen de estos datos para tomar las mejores decisiones terapéuticas posibles [1].

Los ensayos clínicos aleatorizados no son adecuados para identificar eventos adversos raros. Como en el caso de los ensayos clínicos aleatorizados, también debemos considerar las debilidades y limitaciones de las grandes bases de datos. A menudo nos encontramos con múltiples fuentes de datos muy heterogéneos y fragmentados, a veces sin ningún control de calidad. La recopilación de un número significativo de historias clínicas de pacientes consume tiempo y recursos humanos, es muy costoso y requiere una infraestructura sostenible a largo plazo. Un estudio reciente de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) sobre el uso de datos y evidencia procedentes de la práctica clínica y que se recopila de forma rutinaria resaltó entre las principales barreras para un mejor uso de los datos, la falta de capacidad analítica, de legislación para salvaguardar la privacidad de los pacientes, la inadecuada infraestructura de tecnológica de la información, así como la baja calidad de los datos [2].

Invitamos encarecidamente a la EMA y la HMA a considerar con mucho cuidado la fuente y calidad de las grandes bases de datos, y su validez interna y utilidad para innovar en el contexto regulatorio. Según un estudio, con coautoría de un equipo de la EMA, sobre las iniciativas financiadas por la UE entorno a la evidencia procedente de la práctica clínica (real world evidence) “… el uso inmediato de sus resultados para respaldar la toma de decisiones regulatorias es limitado, a menudo debido a que la información disponible es insuficiente y a discrepancias entre los resultados y los objetivos” [3]. Un estudio de las grandes bases europeas de datos electrónicos de salud destacó “la fragmentación, heterogeneidad y falta de transparencia existente en muchos de las grandes bases de datos electrónicos europeos en materia de salud” [4]. Algunos expertos [5] ya han señalado que los estudios observacionales y datos (como las historias electrónicas [6]) no son adecuados para hacer una evaluación de beneficios [7].

El debate actual sobre las grandes bases de datos no debería emplearse para debilitar aún más el proceso actual de aprobación de fármacos; en su lugar, requiere una revisión crítica. Instamos a los reguladores europeos y nacionales a no debilitar los requisitos para autorizar la comercialización postponiendo la provisión de evidencia hasta la obtención de datos de la práctica clínica tras haber otorgado el permiso de comercialización. La experiencia muestra que una vez se concede el permiso de comercialización, pueden pasar años antes de obtener estudios con suficiente calidad metodológica y que, incluso una vez se demuestran los efectos severos o incluso mortales de un fármaco, a menudo lleva meses, sino años, retirarlos del mercado [8, 9].

Instamos al grupo de trabajo sobre las grandes bases de datos a que centre su investigación en la coste-eficiencia de lo que un uso más amplio de las grandes bases de datos en materia regulatoria representaría en términos efectividad clínica y costes relacionados. Deberían abordar el importante desafío metodológico de sesgo de los datos procedentes de la práctica clínica, que históricamente justificó el desarrollo de ensayos clínicos aleatorizados, diseñados para evitar sesgos importantes gracias a la aleatorización y al ciego. Los ensayos clínicos aleatorizados pragmáticos son probablemente una prioridad por la que abogar. Debería indicarse claramente qué problemas intentan resolver. Solicitamos que, como los estudios clínicos, las investigaciones y estudios que empleen grandes bases de datos (incluyendo protocolos) se registren en un Registro Europeo centralizado y de libre acceso que cumpla con los requisitos de información. De igual modo, es necesario prestar atención a la reproducibilidad, los análisis estadísticos validados y la transparencia a lo largo de todo el proceso (desde la recogida al uso de los datos). Debe asegurarse la transparencia en las declaraciones de los conflictos de interés de las partes interesadas. Las recomendaciones deberían basarse en evidencias sólidas generadas a través de una evaluación rigurosa independiente, libre de conflictos de interés de tipo económico.

El grupo de trabajo identificó correctamente la necesidad de estandarización y de asegurar la calidad de datos como prerrequisitos claves para su análisis. Debido a la heterogeneidad de los datos, y a las muchas iniciativas locales y regionales de colección de datos, la estandarización ya es un reto a nivel nacional, sin mencionar a nivel de la UE o a nivel internacional. Tal como se ha indicado, la implementación de estándares es caro, requiere acciones coordinadas y harmonizadas y constituye un proceso de larga duración. Deberían fijarse las prioridades, si las hubiese, en que se considere qué las grandes bases de datos podrían ser de utilidad para mejorar el proceso regulatorio y de toma de decisiones.

En lo que respecta a la pertenencia al grupo de trabajo, nos sorprende que junto a la EMA sólo 14 de las 28 autoridades nacionales competentes participen en el grupo de trabajo conjunto.

Revisión producida de forma colectiva por el Equipo Editorial de Prescrire: sin conflictos de intereses

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Referencias

  1. Prescrire Rédaction “Investir dans des essais informatifs” Rev Prescrire 2019 ; 39 (425) : 216. http://www.prescrire.org/fr/3/31/57179/0/NewsDetails.aspx
  2. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) “Using Routinely Collected Data to Inform Pharmaceutical Policies – Analytical Report for OECD and EU countries” 28 de febrero de 2019; p. 64 http://www.oecd.org/health/health-systems/Using-Routinely-Collected-Data-to-Inform-Pharmaceutical-Policies-Analytical-Report-2019.pdf
  3. Plueschke K, McGettigan P, Pacurariu A et al. “EU-funded initiatives for real world evidence: descriptive analysis of their characteristics and relevance for regulatory decision-making” BMJ Open 2018; 8:e021864. doi: 10.1136/bmjopen-2018-021864 https://bmjopen.bmj.com/content/bmjopen/8/6/e021864.full.pdf
  4. Pacurariu A, Plueschke K, McGettigan P, et al “Electronic healthcare databases in Europe: descriptive analysis of characteristics and potential for use in medicines regulation” BMJ Open 2018;8:e023090. doi: 10.1136/bmjopen-2018-023090 https://bmjopen.bmj.com/content/bmjopen/8/9/e023090.full.pdf
  5. Gerstein HC, McMurray J, Holman RR. “Real-world studies no substitute for RCTs in establishing efficacy”, The Lancet 2019; 393 (10168) :210-211.
  6. Maki P M, Girard L M, Manson J E. “Menopausal hormone therapy and cognition” BMJ 2019; 364:l877.
  7. Windeler J, Lauterberg J, Wieseler B, Sauerland S, Lange S. “Patient registries for benefit assessments – No replacement for randomized trials” Dtsch Arztebl 2017; 114 (16): A-783 / B-662 / C-648. Traducción al inglés en https://www.iqwig.de/en/projects-results/publications/iqwig-comments/patient-registries-for-benefit-assessments-no-replacement-for-randomized-trials.7912.html
  8. Prescrire Editorial Staff “Conditional marketing authorisation: based on very little data” Prescrire Int 2018; 27 (190): 54. http://english.prescrire.org/en/777C923C5AFAAC8C0606B864F3ABF99A/Download.aspx
  9. Prescrire Editorial Staff “Drugs with fatal adverse effects: left on the market too long” Prescrire Int 2017; 26 (184): 195.
  10. Stupple A, Singerman D, Celi L A “The reproducibility crisis in the age of digital medicine” npj Digital Medicine 2019; 2(1), 2. https://www.nature.com/articles/s41746-019-0079-z Zhang K. “How big data has created a big crisis in science” The Conversation 13 de diciembre de 2018 https://theconversation.com/how-big-data-has-created-a-big-crisis-in-science-102835
creado el 4 de Diciembre de 2020