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A farmacovigilância de uma empresa veterinária pode compreender a análise de relatos espontâneos de eventos adversos (EA) relacionados aos seus produtos. No presente estudo foi elaborado um fluxograma de classificação de EA que foi usado para analisar EA notificados ao serviço de atendimento ao cliente e farmacovigilância de uma empresa veterinária no Brasil. Os binômios produto-EA foram caracterizados em termos das suas frequências e posteriormente foram utilizados três modelos de detecção de sinais: Reporting Odds Ratio (ROR), Bayesian confidence propagation neural network (BCPNN), e Gamma Poisson Shrinker (GPS). Os sinais detectados com os três métodos foram classificados de acordo com a sua intensidade, sempre com o sinal mais intenso na primeira posição. Entre os sinais detectados pelos três métodos, as posições de cada sinal foram somadas para obter uma classificação agregada que levasse em consideração os resultados dos três métodos e permitisse uma interpretação serial. Entre os 531 relatos foram identificados 20 EA, 54 binômios produto-EA e 34 binômios produto-RAM. Do total de relatos 7 foram sinais identificados pelos três métodos utilizados. A classificação de EA seguindo critérios explícitos e o uso combinado de mais de um método de detecção de sinais aprimoram a farmacovigilância baseada em relatos espontâneos.
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Farmacovigilância veterinária baseada em relatos espontâneos de uma empresa farmacêutica no Brasil
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