Läkemedelsstatistik är ett vanligt verktyg inom hälso- och sjukvården. Återrapporteringen av data från vården blir allt mer pedagogisk, vilket gör det lättare att tolka siffrorna, tycker Mikael Hoffmann som är läkare och chef för NEPI, Nätverk för läkemedelsepidemiologi. Men det är också mycket som kan gå fel när man tolkar statistiken.
Vilka är de vanligaste felen när vi tolkar statistiken?
– Det allra största felet är att inte fråga en berörd som ordinerar läkemedlen om siffrorna är rimliga. Istället tolkar man data utan att testa validiteteten. Det kan vara svårt att veta vem man ska fråga och därför finns det skäl för landstingen att vara öppnare med vilka som arbetar med de här patientgrupperna och dessutom har viss basal kunskap i läkemedelsstatistik.
– Ett annat vanligt fel är att man tar läkemedelsstatistiken för det man ser. Det är förledande lätt att säga att det var 3 817 personer som fick ett NSAID-läkemedel i den kommunen under det året (årsprevalensen). Alla förstår vad det innebär. Men i läkemedelsgruppen som heter NSAID i ATC-systemet finns även substansen glukosamin, vilket är en helt annan sak än det du och jag menar med NSAID. Det finns många andra exempel på att de beskrivande etiketterna i ATC-systemet inte är riktigt bra.
– Nästa del är att även om 3 817 personer hämtade ut läkemedlet är det inte säkert att de tog det. Andra hämtar ut en gång och slutar sedan. Tittar man på andra tidsperioder än ett år finns andra fallgropar. Vid kronisk behandling hämtar man ut sitt läkemedel var tredje månad, så tittar man på en månad så missar man kring två tredjedelar av de som står på kronisk behandling.
– Årsprevalensen, i det här fallet 3 817 personer, är något lägre än antalet personer som fått det förskrivet och den är rätt mycket högre än de som står på behandling just idag (punktprevalensen) eftersom det i de flesta läkemedelsgrupper finns behovsmedicinering och människor som avbryter behandlingen under den studerade tidsperioden.
– Andra vanliga fel är att man inte förstår bortfall på grund av rekvisition. I vissa landsting ges till exempel metadon och buprenorfin vid behandling av beroendesjukdom huvudsakligen på recept och i andra mest via rekvisition. Eller att man inte har kännedom om att vissa läkemedel används vid flera olika tillstånd. Till exempel används TNF-alfahämmare såväl vid ledgångsreumatism, inflammatorisk tarmsjukdom som vid svår psoriasis.
– Statistiken säger ganska lite om hur läkemedlen används, både av patienterna och av vårdgivarna. Därför är det viktigt att ställa siffrorna mot vad vi vet om hur användningen ser ut. De som arbetar närmast patienter har lättare att dra slutsatser om hur läkemedlen används från statistiken.
Vilka begår de här felen?
– Alla begår fel av och till, det är bara frågan om hur ofta. Även vi som arbetar med läkemedelsstatistik gör fel. Därför är det så viktigt att dubbelkolla om siffrorna är rimliga. Det handlar om att ha respekt för sifforna, kontrollera och vara beredd att korrigera sig själv.
– Till exempel övertolkade medier, fackpress och många andra ökningen av SSRI-läkemedlens intåg i terapiarsenalen under 1990-talet. Man tog inte hänsyn till att den normala förskrivna dagliga dosen av SSRI då var nästan dubbelt så hög i DDD som de äldre tricykliska läkemedlen. Patienter på SSRI fick också behandling under längre tid. Därför så övertolkade man ökningen av antidepressiva kraftigt. Det var en kraftig ökning av DDD men en betydligt mindre kraftig ökning av antalet behandlade individer.
Tycker du att läkemedelsstatistik ska presenterar på ett annat sätt?
– Det är en svår avvägning. Ju mer man förklarar problem och möjliga misstag desto tryggare kan den som använder statistiken känna sig. Då kan man invaggas i en falsk säkerhet. Men möjligen skulle det kunna vara värdefullt att i lätt tillgänglig läkemedelsstatistik, som till exempel på Socialstyrelsens hemsida, förklara viss basal information. Vad står antal individer och definierad dygnsdos för egentligen?
Ser du någon trend inom läkemedelsstatistik?
– Vården arbetar mer med statistik nu och återrapporterar på ett pedagogiskt sätt som gör det lättare att tolka. Statistik används också i underlaget för diskussioner inom hälso- och sjukvården.
– Däremot arbetar nästan inget landsting med individdata på egen hand. Landstingen har sedan den 1 juli 2010 på egen begäran tillgång till pseudonymiserad individdata över uthämtade receptförskrivna läkemel, men nästan inget landsting har satsat resurser på att göra den tillgänglig. Till exempel skulle individdata kunna kopplas samman med journaldata för att förbättra det lokala kvalitetsarbetet.
Hur kan man förbättra läkemedelsstatistikområdet?
– Jag skulle vilja att landstingen hade fler kliniskt verksamma med kunskap inom vissa områden och kunniga i läkemedelsstatistik som kan fungera som kontaktpersoner för den som har frågor. Det vore också bra om de gjorde enkla beskrivningar och tolkade siffrorna. Det är inte forskning, men det är viktig återrapportering och feedback till förskrivare och allmänhet. Jag tycker att det är bra att journalister ställer frågor om hur vi använder läkemedel, vården är själv dålig på det. Vi kan inte stoppa statistiken och det är bra att den finns. Vi kan inte lära alla allt om läkemedelsstatistik, men vi kan fungera som bollplank för de som möter patienter.
