因果関係、重症度、予防可能性、予測可能性の評価は、薬物反応の反応のためのスケール：レビュー

インドの薬局性プログラム（PVPI）は、その創業後、病院の大衆、医療専門家、製薬業界、臨床スタッフの間で問題を明らかにするために確実に力を獲得しています。薬物の有害反応は、薬物、生物学的産物、または医療機器にさらされた後に発生する意図しないイベントであり、罹患率と死亡率をもたらす可能性があります。市場後の段階での薬物の安全性を監視して、長期的でまれなADR、および特別な集団のADRや臨床試験中に通常含まれていない併存疾患を持つ患者のADRを見つけることが重要です。ファーマコビリランスの決定的な目的は、データを照合して分析することです。ADRと薬物の因果関係を評価することは、ADRの発生を減らし、薬物関連ADRのリスクを減らすために必要です。ADRは、罹患率の増加、病院の滞在の増加、および治療コストの増加につながり、患者の安全性が低下する可能性があります。因果関係の評価とは、特定の治療法が観察された有害事象の原因である可能性の評価であり、薬物と薬物反応の因果関係を確立することは、さらなる再発を防ぐために必要です。薬物と有害事象との因果関係を確立するために利用可能な多くの方法は、臨床的判断または世界的な内省、アルゴリズム、および確率的方法に広く分類されています。これらには、スウェーデンの方法、世界保健機関とウプサラ監視センター（WHO-IMC）スケール、ナランジョアルゴリズム、Kramerアルゴリズム、ジョーンズアルゴリズム、Karchアルゴリズム、BégaudAlgorithm、BégaudReactions Advisory Committee Guideidnines、Bayesian Racions Reaction Reaction Reaction Reaction Reaction Reaction Reaction Reaction Adversion Andericais Advisory Committion Guidelinesが含まれます。の上。さまざまな方法が利用可能にもかかわらず、因果関係評価ツールはどれもゴールドスタンダードとして普遍的に受け入れられていません。ただし、NaranjoのアルゴリズムとWHO-UMCスケールが最も一般的に使用されています。同様に、ADRの予防可能性と重大度評価のために、Schumock and Thornton ScaleとHartwigとSiegelのスケールが最も一般的に使用されています。したがって、ADRの因果関係、予防可能性、および重症度を評価するために利用可能なさまざまなツールと方法をレビューしました。

The pharmacovigilance program of India (PvPI), after its inception, has been reliably acquiring force in bringing issues to light among the masses, healthcare professionals, the pharma industry, and clinical staff at hospitals. Adverse drug reactions are unintended events that occur after exposure to a drug, biological product, or medical device, and they may result in morbidity and mortality. It is critical to monitor the safety of drugs during the post-marketing phase to find long-term and rare ADRs, as well as ADRs in special populations and patients with co-morbidities that are not usually included during clinical trials. The definitive objective of pharmacovigilance is to collate data and analyze it. Assessing the causality between ADRs and drugs is necessary to decrease the occurrence of ADRs and to reduce the risk of drug-related ADRs. ADRs may lead to increased morbidity, increased hospital stays, and increased cost of treatment, resulting in compromised patient safety. Causality assessment is the evaluation of the likelihood that a particular treatment is the cause of an observed adverse event and establishing a causal association between a drug and a drug reaction is necessary to prevent further recurrences. Numerous methods available for establishing a causal association between the drug and adverse events have been broadly classified into clinical judgment or global introspection, algorithms, and probabilistic methods. These include the Swedish method, World Health Organization-Uppsala Monitoring Centre (WHO-UMC) scale, Naranjo's algorithm, Kramer algorithm, Jones algorithm, Karch algorithm, Bégaud algorithm, Adverse Drug Reactions Advisory Committee guidelines, Bayesian Adverse Reaction Diagnostic Instrument, and so on. Despite various methods available, none of the causality assessment tools have been universally accepted as the gold standard. Naranjo's algorithm and WHO-UMC scales are, however, the most commonly used. Similarly, for preventability and severity assessment of ADRs, the Schumock and Thornton scale and Hartwig and Siegel's scale are most commonly used. Hence, we reviewed different tools and methods available to assess the causality, preventability, and severity of ADRs.