【摘 要】
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目的：采用改良贝叶斯置信传播神经网络法(BCPNN)对江西省自发呈报系统药品不良反应(ADR)监测数据库中喜炎平注射液引起紫绀的信号进行数据挖掘及预警分析.方法：收集江西省自发呈报系统2005年至2016年连续监测的ADR报告数据建立数据库,利用改良BCPNN法计算喜炎平注射液引起紫绀的信号值,分析信号逐年变化趋势.结果：共收集2005年至2016年间江西省ADR报告291671例,经改良BCPN
【机 构】
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江西省药品不良反应监测中心,江西南昌330006 南昌大学第三附属医院神经内科,江西南昌33000
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目的：采用改良贝叶斯置信传播神经网络法(BCPNN)对江西省自发呈报系统药品不良反应(ADR)监测数据库中喜炎平注射液引起紫绀的信号进行数据挖掘及预警分析.
方法：收集江西省自发呈报系统2005年至2016年连续监测的ADR报告数据建立数据库,利用改良BCPNN法计算喜炎平注射液引起紫绀的信号值,分析信号逐年变化趋势.
结果：共收集2005年至2016年间江西省ADR报告291671例,经改良BCPNN法检测喜炎平注射液引起紫绀的信号IC值为2.02(95％CI;1.59～2.45),即显示有信号,每年的信号IC值分布为-0.14～1.82.
结论：BCPNN提示紫绀是喜炎平注射液的预警信号,且风险有继续增加的趋势,预警精度随报告数量的增加而提高.
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