Workshop La drug utilization attraverso i database amministrativi. Milano, 27 novembre 2012 APPROPRIATEZZA

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1 Workshop La drug utilization attraverso i database amministrativi Milano, 27 novembre 2012 APPROPRIATEZZA Elisabetta Poluzzi Emanuel Raschi Carlo Piccinni Fabrizio De Ponti Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche Alma Mater Studiorum - Università di Bologna

2 APPROPRIATEZZA: molteplici aspetti 1) Efficacia della terapia: da RCT e linee-guida al paziente individuale 2) Sicurezza dei farmaci: sospetto e diagnosi di ADR 3) Aderenza alla prescrizione 4) Contesto socio-economico: ospedale-territorio

3 APPROPRIATEZZA: le tre dimensioni per raggiungere la copertura

4 Esperienze in Emilia Romagna di utilizzo database clinici/amministrativi con finalità di ricerca 1. Analisi del consumo di dronedarone e altri antiaritmici - 2. Studi di aderenza alla terapia degli antidepressivi 3. Studi sui profili prescrittivi e socio-demografici (predittori) degli antipsicotici 4. Studi sui registri nella Sclerosi Multipla 5. Studi di aderenza e outcome sulle statine +

5 tipologie di dati finalità Trend Aderenza Dati di consumo/ prescrizione/ vendita X + prescrizione con identificativo paziente X + diagnosi e dati sociodemografici da cartelle cliniche elettroniche + ospedalizzazione (diagnosi/esito) Predittori X Esiti X

6 1. Analisi del consumo Tipologia di dati: prescrizioni aggregate I database in Emilia Romagna Assistenza Farmaceutica Ospedaliera AFO (dati aggregati) Assistenza Farmaceutica Territoriale AFT (ricette rosse) Farmaci a Erogazione Diretta - FED

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8 Dronedarone è indicato in pazienti adulti clinicamente stabili con anamnesi di FA oppure con FA non permanente in corso, per prevenire una recidiva di FA o per diminuire la frequenza ventricolare

9 Dronedarone: Primo o Secondo? Linee Guida EUR 1 e USA 2 Raccomandano il dronedarone come 1 linea di trattamento nel controllo della frequenza e del ritmo dei pazienti con FA non permanente. Al contrario l amiodarone dovrebbe essere usato come 2 linea, solo qualora gli altri agenti farmacologici abbiano fallito o siano controindicati. 1. Camm AJ, et al. Eur Heart J Wann LS et al. Circulation 2011 Enti Regolatori (FDA, EMA, AIFA) Considerato la mancanza di evidenze robuste su efficacia e sicurezza, nonché le differenze esistenti in termini di costo, raccomandano l uso del dronedarone come 2 linea nel controllo del ritmo in pazienti con controindicazioni all amiodarone o nel controllo della frequenza nei pazienti che non tollerano betabloccanti, calcioantagonisti o amiodarone. Mentre, amiodarone e beta-bloccanti rimangono i trattamenti di 1 linea.

10 Obiettivo Valutare se l autorizzazione del dronedarone ha avuto un impatto sulle prescrizioni dei farmaci antiaritmici in generale e dell amiodarone in particolare

11 Metodi Due scenari: Emilia Romagna (4,4 milioni) Svezia (9,4 milioni) Raccolta delle prescrizioni ospedaliere (AFO) e territoriali (AFT-FED) degli antiaritmici di classe I e III (ATC: C01B), 12 mesi prima e dopo l autorizzazione del dronedarone DDD/ TID : Defined Daily Dose/Thousand Inhabitants per Day Descrizione dei trend prescrittivi Interrupted Time Series Analysis

12 Interrupted Time Series Analysis Consente di confrontare il trend prescrittivo pre/post- intervento, tenendo in considerazione le normali fluttuazioni stagionali (necessarie 12 osservazioni pre e 12 post-intervento) Wagner AK et al. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics (2002)

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14 Italy - Emilia Romagna 9.00 Dronedarone authorisation September 2010 Warning EMA on liver injury January 2011 EMA safety review on cardiovascular risk July Dronedarone monthly average 0.07 DDD/TID monthly average 2.99 DDD/TID Amiodarone monthly average 2.91 DDD/TID Flecainide Propafenone Sep-09 Oct-09 Nov-09 Dec-09 Jan-10 Feb-10 Mar-10 Apr-10 May-10 Jun-10 Jul-10 Aug-10 Sep-10 Oct-10 Nov-10 Dec-10 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 Jun-11 Jul-11 DDD/TID Aug-11 Sep-11 monthly average 1.22 DDD/TID monthly average 1.28 DDD/TID monthly average 3.31 DDD/TID monthly average 3.14 DDD/TID

15 Sweden 1.60 Dronedarone authorisation May 2010 Warning EMA on liver injury January Dronedarone monthly average 0.14 DDD/TID monthly average 0.37 DDD/TID Amiodarone monthly average 0.37 DDD/TID DDD/TID monthly average 0.52 DDD/TID Flecainide 0.40 Propafenone Disopyramide May-09 Jun-09 Jul-09 Aug-09 Sep-09 Oct-09 Nov-09 Dec-09 Jan-10 Feb-10 Mar-10 Apr-10 May-10 Jun-10 Jul-10 Aug-10 Sep-10 Oct-10 Nov-10 Dec-10 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 monthly average 0.54 DDD/TID monthly average 0.26 DDD/TID monthly average 0.22 DDD/TID

16 Italy - Emilia Romagna 9.00 Antiarrhythmics 8.00 Dronedarone authorisation September 2010 Consumption Antiarrhythmics Regression Antiarrhythmics Consumption Amiodarone Regression Amiodarone Baseline Level = 7.79; p<0.001 Baseline Trend = ; p=0.21 Level change = ; p=0.35 Trend change = ; p=0.83 DDD/TID Amiodarone Baseline Level = 3.05; p<0.01 Baseline Trend= ; p= Sep-09 Oct-09 Nov-09 Dec-09 Jan-10 Feb-10 Mar-10 Apr-10 May-10 Jun-10 Jul-10 Aug-10 Sep-10 Oct-10 Nov-10 Dec-10 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 Jun-11 Jul-11 Aug-11 Sep-11 Level change= ; p=0.49 Trend change = 0.00, p=0.85

17 Sweden 1.60 Dronedarone authorisation May 2010 Consumption Antiarrhythmics Regression Antiarrhythmics Consumption Amiodarone Regression Amiodarone 1.40 Antiarrhythmics Baseline Level = 1.16; p<0.001 Level change = ; p=0.26 DDD/TID 0.80 Baseline Trend = 0.00; p=0.72 Trend change = ; p< Amiodarone 0.20 Baseline Level = 0.35; p< May-09 Jun-09 Jul-09 Aug-09 Sep-09 Oct-09 Nov-09 Dec-09 Jan-10 Feb-10 Mar-10 Apr-10 May-10 Jun-10 Jul-10 Aug-10 Sep-10 Oct-10 Nov-10 Dec-10 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 Level change = ; p=0.03 Baseline Trend = 0.00; p=0.20 Trend change = 0.00; p<0.001

18 Conclusioni In entrambe le realtà studiate il dronedarone non ha sostituito l amiodarone I clinici hanno seguito le indicazioni degli enti regolatori Ogni farmaco appena autorizzato dovrebbe essere caratterizzato da uno status di sorvegliato speciale

19 2. Studi di aderenza Tipologia di dati: prescrizioni con identificativo paziente First prescription Last prescription Numer of doses of the last prescription coverage = Cumulative Doses (minimal labelled dosage) Duration (days) Adherent patients Duration 120 days. Coverage 80%. No gaps in prescriptions >3 months.

20 Duration of therapies (no matter the intensity of use) TCAs clomipramine 0% 20% 40% 60% 80% 100% amitriptyline SSRIs fluoxetine citalopram paroxetine sertraline fluvoxamine escitalopram others trazodone mirtazapine venlafaxine duloxetine > <90 switches

21 Adherence to antidepressant therapy (combination of duration and intensity) 0% 20% 40% 60% 80% 100% TCAs clomipramine amitriptyline SSRIs fluoxetine citalopram paroxetine sertraline fluvoxamine escitalopram others trazodone mirtazapine venlafaxine duloxetine Green bars = percentage of adherent patients

22 3. Studi sui profili prescrittivi Tipologia di dati: prescrizioni con identificativo paziente + archivio clinico del Centri di Salute Mentale socio-demographic and clinical characteristics From the Informative system of the Community Mental Health Centres prescription data From different drug administrative databases

23 Study population Patients: cared by the Community Mental Health Centres with at least one AP prescription (ATC: N05A - Antipsychotics, except for N05AN01-Lithium) period: January - June 2010 Psychiatric diagnosis were grouped into 4 groups: Schizophrenic-like disorders Major depressive disorders Personality disorders Bipolar disorders

24 Analysis of prescription predictors Drug prescriptions were grouped by: - different preparation (depot or regular) - different therapeutic strategy (polypharmacy or monotherapy) - different AP class (atypical or typical) To identify prescription predictors of AP among socio-demographic and clinical variables a logistic regression model was used. A prescription predictor was defined when p<0.05

25 Study Cohort Study period: 01/01/ /06/2010 Patients: 6,074 AP prescriptions: 42,121

26 Socio-demographic and clinical characteristics N % 6, Gender Female 3, Male 2, Age <35 years years 3, >64 years 1, Nationality Italian 5, Non Italian Unnown Urbanicity Urban 2, Non urban 3, Non living in the carchment area Education years <8 years 3, >8 years 2, Unknown Occupation No 2, Yes 2, Unknown 1, Maital Status Married 2, Never Married 3, Unknown N % 6, Diagnosis Schizophrenic-like disorders 2, Major depressive disorders 1, Personality disorders Bipolar disorders Other Unknown Duration of CMHC treatment 0-3 years 1, >3 years 4, CHM visits over the 6 months period , >12 2, Unknown Hospitalisation over the 6 months period No 5, Yes Compulory admission over the 6 months period No 6, Yes

27 Characteristics of prescriptions All diagnosis N % 6, AP Preparation Regular 5, Depot 1, Class of AP Atypical 4, Typical 1, No. of different concomitant AP 1 4, or more 1,

28 Other Olanzapine Quetiapine Risperidone Haloperiodol Clozapine Fluphenazine Aripiprazole Amisulpride Levomepromazine Clotiapine Chlorpromazine Levosulpiride Promazine Zuclopenthixol N casi La scelta del principio attivo: gli AP più utilizzati in monoterapia

29 AP choice according to psychiatric diagnosis groups Schizophrenic-like disorders Aripiprazole 2% Quetiapine 4% Polipharmacy 33% Personality disorders Quetiapine 15% Polipharmacy 23% Fluphenazine 8% Clozapine 9% Other 5% Olanzapine 15% Fluphenazine 4% Clozapine 4% Haloperiodol 10% Other 15% Haloperiodol 11% Risperidone 12% Risperidone 11% Olanzapine 19% Major depressive disorders Quetiapine 17% Aripiprazole 3% Amisulpride 5% Polipharmacy 17% Bipolar disorders Quetiapine 20% Polipharmacy 21% Clozapine 4% Other 10% Clozapine 5% Other 13% Haloperiodol 10% Haloperiodol 7% Risperidone 9% Olanzapine 26% Risperidone 7% Olanzapine 27%

30 Scelta dell AP per i pazienti con Psicosi Non Affettive

31 Scelta dell AP per i pazienti con Disturbi Bipolari

32 Scelta dell AP per i pazienti con Disturbi Depressivi Maggiori

33 Scelta dell AP per i pazienti con Disturbi di Personalità

34 Predictors for Depot administration M vs F Regular Depot Male gender (OR: 1.37) <35 yr vs >64 yr Elderly patient (OR: 1.49) yr vs >64 yr Non-Italian vs Italian Foreign nationality (OR: 2.00) Urban vs Non Urban Education: <8 yr vs >8 yr Low education (OR: 1.44) Never Married vs Married Occupation : No vs Yes Duration treat.: >3 yr vs 0-3 yr Long Treatment (OR: 2.35) No. of visits: >12 vs 0-12 High number of visits (OR: 2.57) Hospitalisation: Yes vs No Compulsory adm.: Yes vs No 4.39 Compulsory adm. (OR: 2.31)

35 Predictors for Polypharmacy M vs F Monotherapy Polypharmacy Male gender (OR: 1.24) <35 yr vs >64 yr yr vs >64 yr Non-Italian vs Italian Urban vs Non Urban Non urban resident (OR: 1.30) Education: <8 yr vs >8 yr Never Married vs Married Occupation : No vs Yes Duration treat.: >3 yr vs 0-3 yr Unemployed (OR: 1.22) Long Treatment (OR: 1.37) No. of visits: >12 vs 0-12 Hospitalisation: Yes vs No 4.56 High number of visits (OR: 3.99) Hospitalisation (OR: 2.14) Compulsory adm.: Yes vs No

36 Predictors for Atypical AP Typical AP Aypical AP M vs F <35 yr vs >64 yr Young patient (OR: 1.71) yr vs >64 yr Non-Italian vs Italian Italian nationality (OR: 1.54) Urban vs Non Urban Education: <8 yr vs >8 yr High education (OR: 1.61) Never Married vs Married Occupation : No vs Yes Duration treat.: >3 yr vs 0-3 yr No. of visits: >12 vs 0-12 Hospitalisation: Yes vs No Compulsory adm.: Yes vs No High number of visits (OR: 1.34) Hospitalisation (OR: 1.57) No Compulsory adm. (OR: 2.38)

37 Summary of Results Depot formulations and polypharmacy strategies were mainly used in patients with the most severe psychoses (long treatment) and frequent visits Depot prescribing was more frequent for male, elderly, foreign and low-education subjects Polypharmacy was chosen in male, non-urban resident and unemployed patients Atypical APs were preferred to Typical in young Italian patient with high education and who required several visits and hospitalisations

38 Young Elderly Italian Non-Italian High education SOCIAL DESCRIPTORS SGA Low education Male LAI Never Married Compulsory admission Voluntary admission AP Polypharmacy Non-urban resident CLINICAL DESCRIPTORS Long CMHC treatment High no. of visits Unemployed

39 4. Studi sui registri

40 Il Registro SM Emilia Romagna MONITORAGGIO REGIONALE DEI TRATTAMENTI IMMUNOMODULANTI E IMMUNOSOPPRESSIVI PER LA SCLEROSI MULTIPLA

41 Obiettivo Osservare le modalità di utilizzo e gli effetti (efficacia e tollerabilità) dei diversi DMDs nella pratica clinica Individuare i determinanti di scelta operati dai clinici Armonizzare e ottimizzare la terapia della SM

42 Rete dei Centri SM Regionali (Emilia Romagna) Condivisione dati tramite protocollo ftp protetto Incontri periodici con i neurologi

43 RISULTATI V Report Caratteristiche dei pazienti

44 RISULTATI V Report Scelta del Trattamento Mitoxantrone 6% Altro 2% Metotrexato 12 Ciclofosfamide7 Immunoglobuline ev. 2 plasmaferesi 2 Azatioprina 11% Avonex 24% Glatiramer acetato 13% Rebif 22 18% Rebif 44 13% Betaferon 13% IFN-beta 68%

45 RISULTATI V Report Scelta del Farmaco in relazione ai parametri clinici Non-AdjustedOddsRatio:una misura della probabilità che un evento si verifichi rispetto alla probabilità che non si verifichi

46 5. Studi di outcome Tipologia di dati: prescrizione con identificativo paziente + ospedalizzazioni Study design January 2005 February 2005 Patient recruitment January 2003 Hospital admissions March 2005 March 2006 March 2007 February 2008 Primary prevention Secondary prevention Patient observation

47 Variables influencing occurrence of cardiovascular events Adjusted OR CI Wald (95%) Lack of Adherence a strongly non adherent slightly non adherent highly variable Male gender b Age class c > Previous CV events d Diabetes e Angina, hypertension, heart failure f Thrombosis g

48 Conclusions Only 24% of statin recipients adhered to treatment over a 3-year period. Adherent patients had reduced lower odds of CV events irrespective of risk factors by an average of 30%, in comparison with non-adherent patients; paradoxically, among non-adherent patients, those strongly non-adherent had the lowest odds. Rather than on strongly non-adherent patients, who probably include many subjects not requiring pharmacological treatment, efforts to improve adherence should focus on slightly non adherent and highly variable statin recipients (41%), who have the highest odds of CV events.

49 Take home messages La disponibilità di dati locali, regionali, nazionali e sovranazionali a fini clinici e amministrativi è sempre maggiore e di migliore qualità La ricerca dovrebbe continuare ad esplorare queste fonti, sviluppando metodi di analisi volti a valutare l appropriatezza d uso dei farmaci I metodi dovrebbero essere facilmente riproducibili per consentire un utilizzo routinario da parte dei data owners (ASL, regioni, AIFA, SIMG,.). Metodi più complessi potrebbero essere utili per validare i precedenti (es. analisi di aderenza con contapillole elettronici).