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本文介绍药品上市后安全性监测中一种新的不良反应信号挖掘方法——树状扫描统计量方法(tree-based scan statistic,TreeScan).TreeScan方法是基于纵向的电子医疗记录数据库来实现的,通过将诊断映射到树状结构中,计算树中各个部分的药物-事件对的相对风险,并计算对数似然比检验统计量,利用蒙特卡洛模拟得出P值.TreeScan方法是药物安全监测中有效的数据挖掘工具,其发现的统计显著信号可以作为药物流行病学研究的候选药物-事件对,进一步细致地分析验证其因果关系.本文首先简要概括TreeScan方法的基本原理,然后结合实例对其应用过程进行阐述.

作者:李海龙;赵厚宇;詹思延

来源:药物流行病学杂志 2018 年 27卷 3期

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作者:
李海龙;赵厚宇;詹思延
来源:
药物流行病学杂志 2018 年 27卷 3期
标签:
扫描统计量 药物流行病学 药品安全 主动监测 Scan statistic Pharmacoepidemiology Drug safety Active surveillance
本文介绍药品上市后安全性监测中一种新的不良反应信号挖掘方法——树状扫描统计量方法(tree-based scan statistic,TreeScan).TreeScan方法是基于纵向的电子医疗记录数据库来实现的,通过将诊断映射到树状结构中,计算树中各个部分的药物-事件对的相对风险,并计算对数似然比检验统计量,利用蒙特卡洛模拟得出P值.TreeScan方法是药物安全监测中有效的数据挖掘工具,其发现的统计显著信号可以作为药物流行病学研究的候选药物-事件对,进一步细致地分析验证其因果关系.本文首先简要概括TreeScan方法的基本原理,然后结合实例对其应用过程进行阐述.

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