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Updated: Jan 8, 2026

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Published on: December 1, 2020
Detección de señales en farmacovigilancia: Métodos, herramientas y flujos de trabajo desde la identificación de casos
Vinodkumar Mugada1, Vidyadhara Suryadevara2, Manasa Cheekurumilli3
1Department of Pharmacy Practice, Faculty of Pharmaceutical Sciences, Vignan Institute of Pharmaceutical Technology, Duvvada, AP, India.
Las reacciones adversas a medicamentos (RAM) son un importante problema de salud mundial. La mejora de los sistemas de farmacovigilancia y las estrategias de prevención, especialmente en entornos de bajos recursos, es crucial para reducir los daños relacionados con los medicamentos.
Área de la Ciencia:
- Farmacovigilancia y Salud Pública
- Seguridad de los Medicamentos y Epidemiología
- Política de Salud Global
Sus antecedentes:
- Las reacciones adversas a medicamentos (RAM) representan una carga mundial significativa y prevenible, que afecta la morbilidad, la mortalidad y los costos de atención médica.
- La vulnerabilidad a las RAM es alta en adultos mayores, en entornos de bajos recursos y con clases de medicamentos específicas como antibióticos y agentes cardiovasculares.
- Los sistemas de farmacovigilancia existentes enfrentan desafíos que incluyen la notificación insuficiente, problemas de calidad de los datos y sesgos metodológicos, particularmente en países de ingresos bajos y medianos.
Objetivo del estudio:
- Sintetizar la evidencia global sobre la carga, los sistemas de vigilancia y las estrategias de prevención de las RAM.
- Comparar las fortalezas de diversas plataformas de farmacovigilancia y métodos analíticos emergentes.
- Identificar prioridades políticas para reducir los daños graves relacionados con los medicamentos a nivel mundial.
Principales métodos:
- Revisión sistemática y síntesis de evidencia de diversas regiones geográficas, entornos de atención médica y clases de medicamentos.
- Análisis comparativo de plataformas de farmacovigilancia (por ejemplo, VigiBase de la OMS, EudraVigilance) y métodos estadísticos (por ejemplo, aprendizaje automático).
- Evaluación de estrategias de prevención a nivel de prescriptor, a nivel de sistema y de participación del paciente.
Principales resultados:
- Existe una variabilidad significativa en la incidencia y mortalidad de las RAM a nivel mundial, con poblaciones y medicamentos específicos en mayor riesgo.
- La integración de la notificación espontánea con el análisis de registros de salud electrónicos y el empleo de métodos estadísticos avanzados como el aprendizaje automático mejora la detección de señales de RAM.
- La vigilancia activa y las herramientas digitales muestran ser prometedoras en comparación con la notificación voluntaria, pero la implementación se ve obstaculizada por brechas en la infraestructura y las políticas.
Conclusiones:
- Lograr los objetivos mundiales para reducir los daños relacionados con los medicamentos requiere la integración de la vigilancia de las RAM en la cobertura universal de salud.
- Las intervenciones políticas, incluidos los sistemas de seguridad interoperables y el desarrollo de capacidades en entornos con recursos limitados, son esenciales.
- Se necesita una acción global coordinada para fortalecer la farmacovigilancia, mejorar la seguridad del paciente y construir sistemas de salud sostenibles.
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