의약품부작용보고원시자료(KIDS-KD)를 이용한 자궁경부암 백신의 실마리정보 검색 = Signal detection of human papilloma virus(HPV) vaccine using Korea adverse event reporting system(KAERS) database

국문 초록 (Abstract)

목적: 의약품부작용원시자료(KIDS-KD)를 이용하여 자궁경부암 백신(HPV vaccine, Human Papillomaviru vaccine)과 전체 백신의 이상사례를 비교하고 자궁경부암 백신(Human Papillomavirus vaccine) 이상사례의 실마리정보를 분석하여 기 허가된 사용상의 주의사항과 비교를 통해 실마리 정보를 확증한다.

방법: 2007년부터 2016년 까지 KAERS 를 통해 보고된 자궁경부암 백신과 전체 백신의 이상사례를 분석하였다. SAS 9.4 프로그램을 사용하여 데이터 마이닝 기법의 세 가지 방법인 보고분율비 (PRR, Proportional Reporting Ratio), 보고 오즈비(ROR, Proportional Odds Ratio), 정보성분(IC, Information Component)를 이용하여 세가지 지표의 기준을 모두 만족하는 이상사례를 실마리정보로 정의하였다. 확인된 실마리정보는 기 허가된 사용상의 주의사항과 비교하여 실마리 정보를 확증하였다.

결과: 2007 년부터 2016 년까지 KAERS 를 통해 보고된 백신 이상사례 는 총 25, 011건 이며, 250,020개의 백신과 이상사례와의 조합(AE-pair)으로 확인했다. 그 중에서 자궁경부암 백신 관련 이상사례는 총 2,801건, 5,536 개의 이상사례 조합을 확인하였다. 중복 보고 및 의약품 코드 결측치와 이상사례 코드 결측치를 제외한 후 2,552 건의 조합을 통해 4,447 개의 이상사례 조합을 확인하였다. 데이터 마이닝으로 분석한 755건의 이상사례 중 97건의 이상사례를 실마리 정보로 보았다. 실마리 정보 중 77건은 라벨에 언급된 이상사례였고, 그 외 19건은 약물허가사항에 없는 이상사례로 침 증가(Saliva increase), 난소 낭종(Ovarian Cyst), 이인증(depersonalization), 말초 빈혈(peripheral ischemia), 체중증가(weigh increase), 편두통(Migraine), 겨드랑이 통증(Pain Axillary), 뇌출혈(Cerebral Haemorrhage), 인격장애(Personality Disorder), 소화궤양(Peptic Ulcer), 순환기능상실(Circulatory Failure), 배뇨질환(Micturition Disorder), 저혈압(Hypotension), 수전증(Tremor), 등통증(Backpain), 얼굴부종(Face Oedema), 신경통(Neuralgia), 신경염(Neuritis)이 확인되었다.

결론: 데이터 마이닝 기법을 적용하여 자궁경부암 백신 이상사례의 실마리정보를 파악하였다. 실마리정보로 확인이 되어도 약물과의 인과성이 확인되는 것은 아니었다. 자발적 보고 특성상 실제로 발생하는 이상사례 중 일부만 보고되기에 인과성을 파악하기에는 자료의 부족을 경험했다. 그럼에도 불구하고 이상사례의 인과성을 확인하기 위한 지속적인 연구가 필요하며 국내상황에 맞는 기초자료를 제시해 줄 수 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 본다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objective : To detect adverse drug reaction signals of Human papillomavirus vaccine compared to All other vaccines using Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) Database and compare the information with drug labels in Korea.

Method : KAERS data reporting Adverse events of Human papilloma virus vaccine use in the period from 2007 through 2016 were extracted. SAS9.4 program was used to calculate disproportionality distribution of drug-AE pairs. The AE which was detected by all the three indices including PRR, ROR, and IC was defined as a signal. In addition, we identified whether the detected signals were listed on the domestic drug labels.

Result: From January 2007 until December 2016 KAERS database contains 25,011 AE reports, among which 2,801 reports were attributed to Human papilloma virus vaccine. Among the 250,020 drug-AE pairs, 123,785 drug-AE pairs were for All vaccine and 4,447 were for Human papilloma virus vaccine. 755 adverse events were suggested as Human papilloma virus vaccine associated, among which 97 adverse events were detected as Human papilloma virus vaccine’s signals. After compared to domestic drug labels. 19 adverse events including ineffective medicine, saliva increase, ovarian cyst, depersonalization, peripheral ischemia, weigh increase, migraine, pain axillary, cerebral haemorrhage, personality disorder, peptic ulcer, circulatory failure, micturition disorder, hypotension, tremor, back pain, face oedema, neuralgia, neuritis were not listed on any drug labels in Korea.

Conclusion: We found data mining was good tool for detecting new signals which were not listed on drug approval labels of in Korea, however it should be followed by signal evaluation including causality, clinical significance through well designed research.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론
• 제1절 연구 배경
• 제2절 연구 목적
• 제2장 선행문헌 고찰
• 제1절 국외 연구
• 제2절 국내 연구
• 제3장 연구 방법
• 제1절 연구자료
• 1. 한국의약품안전관리원 자료
• 2. 연구 자료의 선정 및 제외
• 가. 자료의 추출
• 나. 약물-이상사례 조합 (drug-adverse event pair) 생성
• 제2절 연구설계
• 1. 약물-이상사례 보고 현황 및 특성 분석
• 가. 시계열 분석을 이용한 이상사례 보고 현황
• 나. 이상사례 보고 특성 분석
• 2. 약물-이상사례 조합 빈도 분석
• 3. 데이터 마이닝 지표 및 실마리정보 판정 기준
• 제4장 연구 결과
• 제1절 연구대상의 특성
• 1. 약물-이상사례 보고현황
• 2. 약물-이상사례 보고 빈도 및 특성분석
• 3. 데이터 마이닝을 통한 실마리정보 확인
• 제5장 결론 및 고찰
• 참고문헌
• 부 록
• <부록1> Tabel 10. Supplement
• <부록2> Table 12. Supplement
• ABSTRACT