The determination of when trends are present in an active health monitoring system
is considered. The type of data collected is often voluntary response data usually
of unknown, or perhaps of low quality or reliability. Often, even if the data themselves
are perfectly reliable, the different monitoring stations are usually not comparable
in size or scope, so aggregrate measures would tend to mask rather than detect trends
for the whole system.
Examples of such monitoring systems are the World Health Organization’s Research Center
for International Monitoring of Adverse Reactions to Drugs and the »Programa de Investigacion
de Modelos Operacionales de Prestacion de Servicios de Salud« (PRIMOPS) operating
in Cali, Columbia. We study a »Center-Batch matrix« by using a transformation to a
matrix of ranks. It incorporates most of the relevant information. A relatively simple
statistical technique is presented for generating a warning signal whenever a pattern
of increasing adverse events does occur. This rank Center-Batch method avoids some
of the pitfalls of the previous methods used and in fact is often quite superior.
Es wird die Möglichkeit erörtert festzustellen, wann in einem aktiven Gesundheitsüberwachungssystem
Trends vorhanden sind. Bei den gesammelten Daten handelt es sich häufig um Angaben,
die freiwillig gemacht wurden und deren Qualität und Zuverlässigkeit gewöhnlich nicht
bekannt oder vielleicht unbefriedigend ist. Selbst wenn die Daten vollkommen zuverlässig
sind, sind die verschiedenen Über-wachungsstelleii in der Regel in Größe und Umfang
nicht vergleichbar, so daß aggregierte Maßzahlen eher dazu neigen, Trends für das
ganze System zu verschleiern als aufzudecken.
Beispiele für solche Uberwachungssysteme sind das World Health Organization’s Research
Center für International Monitoring of Adverse Reactions to Drugs und das Programa
de Investigacion de Modelos Operacionales de Servicios de Salud (PRIMOPS) in Cali,
Columbia.
Wir untersuchen eine »Center-Batch Matrix«, indem wir eine Transformation in eine
Rangmatrix benutzen. Sie enthält den größten Teil der relevanten Information. Eine
relativ einfache statistische Technik wird präsentiert, mit deren Hilfe ein Warnsignal
erzeugt werden kann, wenn immer ein Muster zunehmender Nebenwirkungen auftritt. Diese
Rang-Center-Batch-Methode vermeidet einige der Fallen früher angewandter Methoden
und ist diesen in der Tat oft überlegen.
Key-Words:
Drug Monitoring - Adverse Reactions - Trend Signalling - Center-Batch Matrix - Non-parametric
Analysis - Rank Tests
Schlüssel-Wörter:
Arzneimittelüberwachung - Nebenwirkungen - Trendanzeige - Center-Batch Matrix - niohtparametrisohe
Analyse - Rangtests
