The Friday Effect: Firm Lobbying, the Timing of Drug Safety Alerts, and Drug Side Effects

周五发布的药物安全警示信息相对会较少地被媒体传播,其在大众传媒中被传播的可能性会减少34%,从而导致药物的副作用相对不被重视。将周五发出的安全警示换成别的日子之后,可以减少9%~12%的药物相关的副作用(drug-related side effects)的发生,减少6%~15%的严重药物相关并发症(Serious drug-ralated complications)的发生,减少22%~36%的药物相关的死亡(drug-related deaths)的发生。

游说过FDA的公司的药的安全警示被发布在周五的概率要比其他公司高49%~56%。

FDA有足够证据证明药物存在之前不知道的副作用之后,会让分支机构Drug Safty Oversight Board进行评估并发出警告,之后患者和医生会根据情况调整用药量,甚至寻找替代药。

尽管FDA会发送关于副作用的信息更新(93年开始公布于MedWatch网站),但医生难以完全关注到这些信息,因为其他的新药以及新用法的信息医生都要去看。医生也会从药厂或销售代表处获得新信息,但有些医生根本不见销售代表,并且从销售代表处获得的信息也不充足。此外,电子处方系统(EPS)虽然开始变得普遍,他会提示药物信息的更新,但是每个医院的应用水平不同,各家医院的信息也不相通,所以医生不知道患者去了别的医院看了别的病之后,自己开的药还是否合适(系统给出的患者服用的药物的推荐列表有时也不正确,涉及药物信息更新的时候很多时候医生也需要修改系统提示出的问题)。

医生往往会从医生朋友或学术会议上获取安全警戒信息,仅仅是自己看到一个安全警示的邮件通知,和其他人都谈论的警示信息,重视程度也会不同。所以在专家圈子里流传越广泛的信息约会得到重视。

患者则不太会通过FDA网站、医生等来获取新的信息,而是靠大众传媒等。

人们倾向于在周五请假,或减少工作时间,股票分析师对于周五发生事件也较少作出反应。所以很可能周五发出的警示受到的重视程度会比较低。

------------------以下为论文细节,可忽略-------------------------------------------------------------

【方法】

  1. 看FDA的MedWatch(1996年开始),找出存在多少药物安全警示信息
  2. 使用Factiva数据库(含纽约时报等主流传媒的数据),以及推特(2011年FDA开始再推特上公布警示消息)的转推情况,了解卫生专业人士、大众获知信息的情况
  3. 使用FAERS(FDA不良事件报告系统,由医生、药剂师、护士、患者等等报告药物引起的各种程度的不良事件的系统)中的副作用的数据匹配被发出警示的药物,从而估计安全警示带来的影响有多大,多大程度上通过安全警示可以减少药物带来的不良事件。(这里存在一些小问题,比如该网站只是自我报告不良事件,所以只占所有不良事件数量的1%~10%,并且有的药物可能存在不同的商品名等,但这些不太会影响整体结果)

另外对于存在安全警示的药物也会有严格的入选条件,比如仅选用1999-2016年间的(因为FAERS网站1998年才开始使用),非医疗器械类的,非仿制的药品等。最终筛选出了441个药物安全警示

(我觉得其他重大新闻事件冲淡药物警示的报道,或者常见病还是非常见病等可能都会对结果有所影响)

因变量

  1. 卫生保健专业人士对于药物警示的转播情况=转推MedWatch的药物警示推文的频繁度
  2. 大众传媒对于警示的传播情况=六大主流报纸(纽约时报等)的报道文章。如果报纸在FDA宣布警示之后6天内加以报道的话就设虚拟变量为1,如果没报道就设为0(21%的警告完全没见报),同时计算报道同一安全警示的报道的数量。
  3. 安全警示的影响度=比较警示公布前和公布后出现的不良事件的多少(使用FAERS中患者报告的不良事件的数量。不良事件会分为几种:整体不良事件;严重不良事件;死亡事件。这些事件也会有所重叠,比如所有不良事件包含任何类型,严重不良事件中也包含死亡情况。这些都存储在FAERS的OUTCOME文件中)。

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