【摘 要】
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近十年,在药品不良反应监测领域,基于医疗保健数据库的安全信号检测方法受到越来越多的关注,已成为弥补自发报告固有局限性的重要手段.目前数据挖掘方法主要基于比值失衡分析
【机 构】
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首都医科大学附属北京安定医院,国家精神心理疾病临床医学研究中心,精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室 北京100088;掌番信息科技(上海)有限公司 上海200090;英国剑桥大学临床医学院初级医疗中心
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近十年,在药品不良反应监测领域,基于医疗保健数据库的安全信号检测方法受到越来越多的关注,已成为弥补自发报告固有局限性的重要手段.目前数据挖掘方法主要基于比值失衡分析法(disproportionality analysis)、传统药物流行病学设计(如自身对照设计)、序列对称分析(sequence symmetry analysis,SSA)、序贯统计检验(sequential statistical testing)、时序关联规则(temporal association rules)、监督机器学习(supervised machine learning,SML)、树状扫描统计量方法(tree-based scan statistic)等.本文从应用场景和实用性角度对医疗保健数据库中安全信号检测方法及其性能进行介绍.
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