目的:構建藥物不良反應信號快速識別（Ri ADP）模型,為臨床用藥的風險管理和科學決策提供幫助。方法:在不相稱性測定分析理論的基礎上,結合頻數(shù)法和貝葉斯法建立一種R語言環(huán)境下臨床可用的Ri ADP模型,并通過國際醫(yī)學用語詞典（MedDRA）編碼,實現(xiàn)模型參數(shù)的臨床解讀。以美國食品藥品監(jiān)督管理局實際監(jiān)測數(shù)據(jù)為依據(jù),利用建立的Ri ADP模型對擬用于2019冠狀病毒病治療的抗病毒藥物洛匹那韋/利托那韋的肝毒性進行識別,從而對模型進行驗證。結果:本研究提出的Ri ADP模型包括4個模型參數(shù):藥物不良反應信號信息標準值、經(jīng)驗貝葉斯幾何均值、報告比值比和不良反應報告例數(shù)。通過R語言參數(shù)包"Ph Vi D"可以實現(xiàn)模型參數(shù)的快速輸出,MedDRA編碼后可轉化為臨床術語,形成藥物不良反應的臨床解釋報告。模型對洛匹那韋/利托那韋肝毒性的評估結果與最新研究報道匹配,證明模型結果可靠。結論:本研究在R語言環(huán)境下提出了一種基于上市后藥物監(jiān)測數(shù)據(jù)的不良反應信號快速識別方法,可以在突發(fā)公共衛(wèi)生事件下實現(xiàn)目標藥物不良反應的快速預警,為臨床用藥的風險管理和決策提供循證依據(jù)。 

【文章來源】：浙江大學學報(醫(yī)學版). 2020,49(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 Ri ADP模型的參數(shù)設定
    1.1 信息標準值
    1.2 經(jīng)驗貝葉斯幾何均值
    1.3 報告比值比
    1.4 不良反應報告例數(shù)
2 閾值標準和R語言實現(xiàn)
    2.1 閾值標準
    2.2 R語言實現(xiàn)
    2.3 Ri ADP模型結果的臨床解讀
3 基于實際監(jiān)測數(shù)據(jù)的模型驗證
    3.1 數(shù)據(jù)獲取
    3.2 模型臨床驗證
4 討論



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