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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:史文涛[1] 侯永芳[2] 叶小飞[1] 朱田田[1] 张天一[1] 吴桂芝[2] 贺佳[2]
机构地区:[1]第二军医大学卫生统计学教研室,上海200433 [2]国家药品不良反应监测中心
出 处:《药物流行病学杂志》2015年第8期466-469,共4页Chinese Journal of Pharmacoepidemiology
基 金:国家自然科学基金项目(编号:.81202285;编号:.81373105);上海市自然科学基金(编号:12ZR1453700);上海市公共卫生重点学科(编号:12GWZX0602);上海市领军人才计划(编号:022);上海市卫生和计划生育委员会科研课题(编号:201440379);罗氏(中国)投资有限公司提供经费资助
摘 要:目的:我国药品不良反应自发呈报系统报告呈逐年增长趋势,由不相称测定分析得到的药品不良反应组合数也较多,不利于人工进行信号的判断以及强信号的及时发现。因此,为研究拟利用系统学知识构建一种快速识别不良反应强信号的方法。方法:本研究根据统计学原理,结合压缩估计(α=0.5),将ROR、PRR、IC三种信号检测方法不相称测定值进行强度分级,为之后进行人工筛选、药品风险管理、评价及决策提供依据。结果:ROR、PRR、IC三种方法压缩估计之后强信号阈值分别为12.84、11.67、3.83。结论:该结果能较好地用于检测强信号,将被运用至国家药品不良反应监测中心新版信号检测系统中。Objective: In recent years, the number of spontaneous reports about adverse drug reaction in China has grown rapidly. It is difficult to judge a signal by manual screening after disproportionality analysis because of a large number of potential signals. Therefore, our study aimed to identify the strong ADR signals quickly by statistical knowledge. Methods:Based on statistical theory, signals inentisy calculated by modified ROR, PRR and IC with shrinkage estimation (a =0.5 ) was classify. The classification of signal intensity could provide the evidence for artificial screening, risk man- agement and drug evaluation. Results :The threshold of strong signal by modified ROR, PRR and IC with shrinkage estima- tion was 12.84, 11.67, 3.83, respectively. Conclusion:The results will be applied to the new version of the national ad- verse drug reaction monitoring system.
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