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An overview of statistical methods for active pharmacovigilance with applications to diabetes patients.

机译：主动药物警戒的统计方法及其在糖尿病患者中的应用概述。

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摘要

The primary goal of active pharmacovigilance is to detect the association between certain drugs and particular adverse drug reactions to these drugs through cohort data. Several statistical methods, specifically the logistic regression model, the logistic regression model with James-Stein shrinkage, the Cox model, and the random effects Cox model have been proposed to investigate drug-event association. In this thesis, for each method, we describe the underlying model, the estimation techniques, as well as their properties. We also apply these four models to a diabetes data set, which is extracted from a cohort database, in order to analyze the association between particular drugs of interest (Actos, Avandia, Metformin, Insulin, and Sulfonylurea) and certain adverse drug reactions (heart failure and acute myocardial infarction). We also consider the effects of age, gender, time since first exposure to a drug, and cumulative dose.
机译：主动药物警戒的主要目的是通过队列数据检测某些药物与这些药物的特定不良药物反应之间的关联。已经提出了几种统计方法，特别是逻辑回归模型，具有James-Stein收缩的逻辑回归模型，Cox模型和随机效应Cox模型来研究药物事件关联。在本文中，对于每种方法，我们都描述了基础模型，估计技术及其属性。我们还将这四个模型应用于从队列数据库中提取的糖尿病数据集，以分析特定目标药物（Actos，Avandia，Metformin，Insulin和Sulfonylurea）与某些药物不良反应（心脏）之间的关联衰竭和急性心肌梗死）。我们还考虑了年龄，性别，自首次接触药物以来的时间以及累积剂量的影响。

著录项

  • 作者

    Zhuo, Lan.;

  • 作者单位

    Carleton University (Canada).;

  • 授予单位 Carleton University (Canada).;
  • 学科 Mathematics.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2011
  • 页码 107 p.
  • 总页数 107
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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