本文關(guān)鍵詞：我國(guó)藥品不良反應(yīng)自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)中壓縮估計(jì)參數(shù)的探索，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：背景:藥品不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)是藥品上市后再評(píng)價(jià)的重要方式,而自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)則是各國(guó)藥品不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)的主要手段。我國(guó)藥品不良反應(yīng)報(bào)告數(shù)量近年增長(zhǎng)迅速,目前已成為世界最大的藥品不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)之一。對(duì)自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)使用不相稱(chēng)測(cè)定分析方法可以生成大量可疑藥品不良反應(yīng)信號(hào)。但傳統(tǒng)不相稱(chēng)測(cè)定分析法存在一定缺陷,即當(dāng)藥品不良反應(yīng)組合的期望頻數(shù)或報(bào)告例數(shù)較小情況下所產(chǎn)生可疑信號(hào)大部分為假陽(yáng)性信號(hào)。如何恰當(dāng)?shù)氖褂脭?shù)據(jù)挖掘方法高效、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)真實(shí)藥品不良反應(yīng)信號(hào),關(guān)系到全社會(huì)服藥人群的健康,同時(shí)也是藥物警戒研究的重點(diǎn)問(wèn)題。在克服不相稱(chēng)分析假陽(yáng)性信號(hào)數(shù)量方面,近年來(lái)世界衛(wèi)生組織烏普薩拉藥品監(jiān)測(cè)中心通過(guò)不相稱(chēng)測(cè)定壓縮估計(jì)方法即在傳統(tǒng)不相稱(chēng)測(cè)定方法中引入數(shù)學(xué)參數(shù)以提高信號(hào)準(zhǔn)確性、減少假陽(yáng)性信號(hào)數(shù)量并已取得較好的效果。我國(guó)自發(fā)呈報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)外存在較大的差異,并且目前使用的藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢測(cè)方法存在一定缺陷,通過(guò)利用我國(guó)自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)探索適合我國(guó)的壓縮估計(jì)參數(shù)十分必要。目的:本研究探索統(tǒng)計(jì)學(xué)中壓縮估計(jì)思想與多種不相稱(chēng)測(cè)定分析信號(hào)檢測(cè)方法結(jié)合以構(gòu)建多種壓縮估計(jì)信號(hào)檢測(cè)模型。通過(guò)利用國(guó)家藥品不良反應(yīng)自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)數(shù)據(jù),探索比較在不同壓縮估計(jì)參數(shù)下不相稱(chēng)測(cè)定模型檢測(cè)信號(hào)能力及檢測(cè)診斷性指標(biāo)變化。最后,選出最合適參數(shù)應(yīng)用于藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢測(cè)中,以提高藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。方法:不相稱(chēng)測(cè)定分析法基本原理是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的四格表原理計(jì)算出實(shí)際頻數(shù)和期望頻數(shù)。利用實(shí)際頻數(shù)和期望頻數(shù)的比值,通過(guò)與設(shè)定的閾值比較來(lái)確定信號(hào)。我國(guó)目前主要使用三種信號(hào)檢測(cè)方法(PRR、ROR、IC)分別檢測(cè)藥品不良反應(yīng)信號(hào)。壓縮估計(jì)方法是分別在理論頻數(shù)與期望頻數(shù)即分子與分母上引入?yún)?shù)使信號(hào)值壓縮,引入?yún)?shù)后對(duì)期望頻數(shù)較小時(shí)不相稱(chēng)測(cè)定值影響較大,從而減少-2-假陽(yáng)性可疑信號(hào)的數(shù)量。本研究在探索壓縮估計(jì)參數(shù)上設(shè)定=,模擬參數(shù)值介于0-5之間,以0.1為間隔共取50個(gè)參數(shù)值。利用我國(guó)2010-2011自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)(共計(jì)1823144份報(bào)告),以及已知藥品不良反應(yīng)說(shuō)明書(shū),探索適合的壓縮估計(jì)參數(shù)。壓縮估計(jì)探索的相關(guān)計(jì)算借助SAS9.3軟件編寫(xiě)程序完成。最后,研究根據(jù)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果選出三種信號(hào)檢測(cè)方法的最合適壓縮估計(jì)參數(shù)并將其應(yīng)用于國(guó)家藥品監(jiān)測(cè)中心自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中。結(jié)果:在信號(hào)數(shù)量變化上,通過(guò)對(duì)2010-2011年共1823144份藥品不良反應(yīng)報(bào)告進(jìn)行整理后最終剩余140506對(duì)藥品不良反應(yīng)組合。使用我國(guó)日常使用的傳統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)方法PRR、ROR與IC分別可以產(chǎn)生59227、57427及38393個(gè)藥品不良反應(yīng)可疑信號(hào)。通過(guò)引入?yún)?shù)使用壓縮估計(jì)不相稱(chēng)分析方法后,發(fā)現(xiàn)隨著參數(shù)值取值增大信號(hào)數(shù)量逐漸遞減。參數(shù)取值在0-1之間時(shí)信號(hào)數(shù)量變化較大,當(dāng)參數(shù)值大于1后信號(hào)數(shù)量變化趨于平穩(wěn)。當(dāng)參數(shù)值大于1后三種信號(hào)檢測(cè)方法信號(hào)數(shù)量均保持在10000以上。消失信號(hào)期望頻數(shù)與報(bào)告例數(shù)上,通過(guò)使用壓縮估計(jì)后使得信號(hào)數(shù)量大量減少。對(duì)消失信號(hào)的期望頻數(shù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)大量消失信號(hào)的期望頻數(shù)很小,尤其是在0-0.1區(qū)間的消失信號(hào)比例較大。例如,當(dāng)壓縮參數(shù)取值為0.2時(shí),ROR信號(hào)檢測(cè)方法的消失信號(hào)期望頻數(shù)在0-0.1比例為82.32%,PRR信號(hào)檢測(cè)方法的消失信號(hào)期望頻數(shù)在0-0.1為82.29%,而IC信號(hào)檢測(cè)方法的消失信號(hào)期望頻數(shù)在0-0.1高達(dá)84.29%。同時(shí)分析消失信號(hào)的報(bào)告例數(shù)后發(fā)現(xiàn)三種信號(hào)檢測(cè)方法報(bào)告例數(shù)小于3的比例也較大。利用不良反應(yīng)說(shuō)明書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)為“金標(biāo)準(zhǔn)”對(duì)使用壓縮估計(jì)前后診斷指標(biāo)變化進(jìn)行分析,當(dāng)不使用壓縮估計(jì)即參數(shù)值取0時(shí),三種信號(hào)檢測(cè)方法的特異度分別為60.4%、58.9%及74.8%。使用壓縮估計(jì)后三種信號(hào)檢測(cè)方法的特異度均出現(xiàn)較大增長(zhǎng)。例如,當(dāng)壓縮參數(shù)值為0.2時(shí),ROR與PRR特異度分別為83.5%與81.6%。當(dāng)壓縮參數(shù)值為0.1時(shí),IC方法的特異度增長(zhǎng)至87.3%。壓縮估計(jì)在提高特異度的同時(shí)靈敏度有所下降。發(fā)現(xiàn)壓縮參數(shù)在0-0.2時(shí)靈敏度變化較快,參數(shù)值大于0.2后靈敏度趨于平穩(wěn)。約登指數(shù)能綜合反映特異度與靈敏度,發(fā)現(xiàn)三種信號(hào)檢測(cè)方法的約登指數(shù)均隨著參數(shù)變化約登指數(shù)先增大再降低后趨于平穩(wěn)。三種信號(hào)約登指數(shù)變化的拐點(diǎn)均在0.2-0.6之間。結(jié)論:對(duì)使用壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定方法可疑信號(hào)數(shù)量變化、消失信號(hào)的期望值、報(bào)告例數(shù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)信號(hào)數(shù)量變化及三種信號(hào)檢測(cè)方法大部分消失信號(hào)的期望頻數(shù)和報(bào)告例數(shù)均較小符合預(yù)期判斷。壓縮參數(shù)確定需結(jié)合藥品說(shuō)明書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)作為金標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算診斷指標(biāo)。通過(guò)分析使用壓縮估計(jì)后消失信號(hào)特異度、靈敏度及約登指數(shù)均符合預(yù)期判斷。約登指數(shù)能綜合反應(yīng)特異度靈敏度指標(biāo),本研究根據(jù)約登指數(shù)大小最終確定參數(shù)值。ROR、PRR、IC三種信號(hào)檢測(cè)方法均在壓縮參數(shù)值為0.5附近約登指數(shù)達(dá)到最大值。建議我國(guó)藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢測(cè)方法壓縮估計(jì)參數(shù)為0.5。
【關(guān)鍵詞】：藥品不良反應(yīng) 自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng) 信號(hào)檢測(cè) 不相稱(chēng)測(cè)定方法 壓縮估計(jì) 假陽(yáng)性信號(hào) 藥物警戒
【學(xué)位授予單位】：第二軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R95
【目錄】：

• 摘要5-8
• ABSTRACT8-11
• 縮略詞表11-12
• 第一部分 概述12-19
• 一、前言12-15
• （一） 研究背景12-13
• （二） 信號(hào)檢測(cè)方法使用現(xiàn)狀13-14
• （三） 壓縮估計(jì)方法14-15
• 二、研究目的、意義、思路、步驟、內(nèi)容和技術(shù)路線圖15-19
• （一） 研究目的15
• （二） 研究思路與意義15-17
• （三） 研究步驟及內(nèi)容17-18
• （四） 技術(shù)路線圖18-19
• 第二部分 壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定模型的構(gòu)建19-26
• 一、壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定方法的基本原理19-22
• （一） 不相稱(chēng)測(cè)定的基本理論19-21
• （二） 壓縮估計(jì)原理21
• （三） 壓縮估計(jì)方法的發(fā)展現(xiàn)狀21-22
• （四） 壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定方法與傳統(tǒng)不相稱(chēng)測(cè)定方法的比較22
• 二、壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定方法的實(shí)現(xiàn)步驟22-23
• 三、數(shù)據(jù)清洗與規(guī)范化整理23-26
• 第三部分 壓縮估計(jì)不相稱(chēng)測(cè)定法在藥品不良反應(yīng)信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用26-83
• 一、期望值分布描述26-27
• 二、不同壓縮估計(jì)參數(shù)下信號(hào)變化情況27-28
• 三、消失的信號(hào)觀測(cè)值與期望值分布情況28-45
• 四、消失信號(hào)中按藥品與不良反應(yīng)分類(lèi)分析45-56
• 五、利用不良反應(yīng)藥品說(shuō)明書(shū)作為金標(biāo)準(zhǔn)確定壓縮估計(jì)參數(shù)值56-83
• 第四部分 討論83-87
• 一、研究結(jié)果83-84
• 二、研究特色及創(chuàng)新點(diǎn)84
• 三、局限性與尚待解決的問(wèn)題84-85
• 四、研究結(jié)論85-87
• 附錄1：綜述87-93
• 參考文獻(xiàn)91-93
• 附錄2：程序93-122
• 參考文獻(xiàn)122-125
• 碩士研究生期間發(fā)表的論文和獲獎(jiǎng)情況125-126
• 致謝126-127

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 吳嘉瑞;張冰;;試論數(shù)據(jù)挖掘決策樹(shù)方法在藥物警戒研究中的應(yīng)用[J];中國(guó)藥物警戒;2012年01期

2 張曉蘭;夏佳;;淺談藥物警戒中的安全信號(hào)與信號(hào)管理[J];藥物流行病學(xué)雜志;2012年02期

3 王永銘,杜勇;藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)研究——回顧與展望[J];中國(guó)新藥雜志;1999年09期

  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)藥品不良反應(yīng)自發(fā)呈報(bào)系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)中壓縮估計(jì)參數(shù)的探索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：286804