王连心;向永洋;谢雁鸣;申浩;艾青华;

• 1:中国中医科学院中医临床基础医学研究所
• 2:中国人民大学

摘要(Abstract)：

自发呈报系统是药品上市后药物不良反应(adverse drug reaction,ADR)监测及发现ADR信号的重要方式,能够及时有效地发现不良反应信号,进而有效预防和避免药害事件的发生。参麦注射液具有益气固脱、养阴生津、生脉之功效,临床上可用于治疗或辅助治疗气阴两虚型之休克、冠心病、病毒性心肌炎、慢性肺心病、粒细胞减少症、肿瘤等多种疾病。随着参麦注射液ADR自发呈报系统(spontaneous reporting system,SRS)病例数逐年增多,所形成的海量数据对评价方法也提出了较高的要求,该文采用贝叶斯置信传播神经网络法(Bayesian confidence propagation neural network,BCPNN)与报告率比例法(proportional reporting ratio,PRR)2种数据挖掘方法进行药物警戒研究,并采用倾向性评分法(propensity score,PS)控制SRS数据分析时产生的混杂偏倚,结果表明基于BCPNN法和PRR法分析得到的ADR预警结果一致,并且"憋气"、"过敏样反应"和"潮红"倾向性评分计算显示匹配前和匹配后都有预警。同时,基于关联规则方法(association rules,AR)挖掘不同因素之前的关联关系,发现ADR既往史、ADR家族史与瘙痒之间的关系最为密切。

关键词(KeyWords)： 自发呈报系统;参麦注射液;药物警戒;倾向性评分;关联规则

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家“重大新药创制”科技重大专项(2009ZX09502-030);; 国家自然科学基金青年基金项目(81202776);; 中国中医科学院第7批自主选题项目(Z0255);; 中国中医科学院客座研究员联合创新研究项目(ZZ070817)

作者(Author): 王连心;向永洋;谢雁鸣;申浩;艾青华;

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