Avaliação de algoritmos de causalidade de reações adversas a medicamentos

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Sales, Gabriel Azevedo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Farmacovigilância; Causalidade; Eventos Adversos; Algoritmos; Efeitos colaterais e reações adversas relacionadas à medicamentos; Hospital; Produção intelectual; Pharmacovigilance; Causality; Adverse Events; Algorithms
• Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/36093

A determinação do nexo causal entre evento adverso e o uso de medicamento é uma das principais etapas para estabelecer a ocorrência da reação adversa. Existem diferentes ferramentas analíticas de causalidade de reações adversas a medicamentos (RAM), as mais diretas e acessíveis são os algoritmos, como os desenvolvidos por Naranjo e colaboradores em 1981 e Karch e Lasagna em 1977. Entretanto, ainda não existe consenso na literatura sobre qual é o método de causalidade com maior reprodutibilidade. O objetivo deste trabalho foi avaliar a concordância entre os resultados obtidos pela aplicação de diferentes algoritmos de análise de causalidade de RAM. Os métodos selecionados foram aplicados às notificações das reações adversas a medicamentos por diferentes farmacêuticos, nos relatórios de notificação do setor de Gerência de Risco, de um hospital de alta complexidade. Para aplicação da análise causal foi elaborado um formulário que reúne três métodos para avaliação de causalidade, permitindo avaliar o maior número de notificações em menos tempo. Foram coletados cento e quarenta e seis relatórios de RAM notificados ao Sistema Nacional de Vigilância Sanitária, referentes ao período de 2019 a 2022, que geraram 215 análises de RAM. Dentre as quatro classes de causalidade estabelecidas como Definida, Provável, Possível e Duvidosa, os resultados Possível e Provável foram os mais encontrados pelos métodos utilizados. Verificaram-se 33 medicamentos suspeitos, em maioria antibióticos, que representaram 90,2% dos casos de RAM. As reações dermatológicas foram as mais frequentes (62,3%). Os resultados obtidos a partir da análise de causalidade demonstraram variação entre os três profissionais avaliadores, sendo o algoritmo de Naranjo e o método OMS os que demonstraram concordância mais alta entre observadores, com resultado regular, e também entre métodos com valor de Kappa moderado. O algoritmo de Karch e Lasagna apresentou maior discordância entre os avaliadores e carece de adaptações ao formato original para ser devidamente utilizado em pacientes polimedicados. As ferramentas utilizadas não abrangem todos os critérios relevantes na avaliação causal de RAM e demonstraram baixa reprodutibilidade, permanecendo a necessidade de novos métodos ou adaptações que compreendam a rotina de farmacovigilância no contexto hospitalar.