【摘 要】
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目的建立适用于药品不良反应主动监测数据特点的贝叶斯工具变量分析模型,控制潜在、未知的混杂因素对药品-不良反应关联推断的影响,获得更准确的药品安全性信息。方法采用汉
【机 构】
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海军军医大学卫勤系卫生统计学教研室; Department of Health Statistics,Faculty of Health Service, Naval Medical Uni
【基金项目】
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国家自然科学基金(81703296):药品不良反应监测中多重性检验和低频数膨胀问题的研究;国家自然科学基金(81803335):国际多区域等效性临床试验中区域一致性的统计学方法研究;上海市自然科学基金(18ZR1449500):疾病风险评分模型研究及在药品不良反应主动监测中的应用;上海市卫生和计划生育委员会科研课题(201840074):国际多中心等效性临床试验中区域一致性的统计学方法研究;上
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目的建立适用于药品不良反应主动监测数据特点的贝叶斯工具变量分析模型,控制潜在、未知的混杂因素对药品-不良反应关联推断的影响,获得更准确的药品安全性信息。方法采用汉密尔顿蒙特卡洛方法进行数据模拟和参数估计,对传统工具变量分析方法和贝叶斯工具变量方法在不同的参数设置情境下的结果进行比较和评价。结果在小样本、弱工具变量、遗漏混杂因素强度强和处理因素与结局变量发生率低的情况下,贝叶斯工具变量分析得到估计量的绝对偏倚较小,置信区间宽度最窄,估计结果最稳定。结论当主动监测研究中收集的数据量较小,关注的处理和结局因素为二分类变量且发生率较低时,贝叶斯工具变量分析可较好的控制潜在、未知混杂因素的影响,且与传统工具变量分析相比可提高处理效应估计的准确性和精确性。
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