神经网络法

作品数：450被引量：2774H指数：19
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基于FAERS的芦可替尼药品不良事件信号挖掘被引量：1
《中国药业》2024年第15期113-118,共6页吕楠 冯柯臻 岳宝森 崔玮 
陕西省公共卫生发展补助项目[陕中医药发[2021]2号]。
目的 为临床合理、安全使用芦可替尼提供参考。方法 检索美国食品和药物管理局不良事件报告系统(FAERS)2011年11月16日至2022年12月31日以芦可替尼为首要怀疑药物的药品不良事件(ADE)报告,联用报告比值比(ROR)法及贝叶斯置信区间递进神...
关键词：芦可替尼 美国食品和药物管理局不良事件报告系统 药品不良事件 信号挖掘 报告比值比法 贝叶斯置信区间递进神经网络法 
基于FAERS的贝伐珠单抗相关药品不良事件信号挖掘
《中国药业》2024年第14期109-113,共5页庞培杰 殷鑫 刘天宇 贾映东 
四川省医学科研青年创新课题项目[Q18046]。
目的 促进贝伐珠单抗的临床安全使用。方法 通过美国食品和药物管理局不良事件报告系统(FAERS)提取2014年1月1日至2023年5月1日以贝伐珠单抗为首要怀疑药物的药品不良事件(ADE)报告,借助OpenVigil 2.1在线工具进行数据挖掘;采用报告比值...
关键词：贝伐珠单抗 美国食品和药物管理局不良事件报告系统 药品不良事件 信号挖掘 报告比值比法 贝叶斯置信区间递进神经网络法 
基于FAERS的培唑帕尼不良事件信号挖掘
《中国药业》2024年第12期105-109,共5页游宏勇 李卫平 王强 
重庆市临床药学重点专科建设项目[渝卫办发〔2020〕68号]。
目的为临床合理使用培唑帕尼提供参考。方法通过美国食品和药物管理局不良事件报告系统(FAERS)获取2009年1月1日至2023年4月30日以培唑帕尼为首要怀疑药物的ADE报告,利用报告比值比(ROR)法和贝叶斯置信递进神经网络(BCPNN)法对ADE信号...
关键词：培唑帕尼 药品不良事件 美国食品和药物管理局不良事件报告系统 信号挖掘 报告比值比法 贝叶斯置信递进神经网络法 
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