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基于自发呈报系统的关联规则挖掘技术对信号检测的研究

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目的：探索一个新的数据挖掘算法——关联规则(AR),观察并展示其在监测药品安全性中的应用.方法：本研究应用蒙特卡罗模拟方法随机的产生单个药物导致的不良事件报告.再用AR连其他同其他四种现行的算法各自挖掘并对结果进行比较.另外,还对上海市2009年的SRSs采用AR算法,并展示它的可行性.研究中使用的所有算法通过SAS 9.1.3软件实现.结果：蒙特卡洛模拟方法平均共产生108337个报告.AR与其他算法相比灵敏度最高,达到62.18％.其ROC曲线下面积为0.786,P值小于0.001.此外,根据药品不良反应检测中心发布的通报信息,AR对09年上海市的报告检出了570个可疑关联.其中包括国家药品不良反应(ADR)监测中心在2010年到2011年期间发布的若干信号.结论：AR不论在模拟还是实际数据中都是一个有效的信号检测算法,并且其较好的灵敏度也保证了发现罕见可疑信号的能力.本文尚有不足,还需对此方法进行更深入的研究.

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来源
《2011年中国卫生统计学年会》|2011年|242-248|共7页
会议地点西安
作者
Chao Wang; 王超; 孙亚林; Yalin Sun; Cheng Wu; 吴骋; Jinfang Xu; 许金芳; Xiaofei Ye; 叶小飞; Wei Qian; 钱维; 杜文民; Wenmin Du; Jia He; 贺佳;
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作者单位

中国卫生信息学会;

中华预防医学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类药品的管理和储藏;
关键词
药物警戒学; 自发呈报系统; 关联规则; 数据挖掘; 信号检测;

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