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
