利用数据挖掘技术侦测疫苗安全性信号

发布时间：2017-08-28 19:15

  本文关键词：利用数据挖掘技术侦测疫苗安全性信号

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【摘要】：疑似预防接种异常反应(Adverse Events Following Immunization,AEFI)监测是疫苗警戒研究的主要方式之一,其主要目的是侦测疫苗的安全性信号。由于被动AEFI监测系统存在数据质量不稳定、疫苗接种剂次难以收集等问题,造成传统的以分母为基础的研究方法难以实施。近数十年来,疫苗警戒研究者和统计学家开始利用以分子为基础的数据挖掘技术(Data Mining Algorithms,DMAs)对AEFI监测数据进行安全性信号的侦测。目前疫苗警戒研究中最常见的DMAs方法为比例失衡分析,主要分为传统频数方法和贝叶斯方法,计算的指标主要有比例报告比、报告比值比和相对报告比;以及贝叶斯置信传播神经网络的信息组件和模糊贝叶斯伽马-泊松收缩论的经验贝叶斯几何均数。现对DMAs的基本原理及其应用进行综述。
【作者单位】： 中国疾病预防控制中心免疫规划中心;
【关键词】： 数据挖掘技术 比例失衡分析 疫苗 安全性信号
【分类号】：R392
【正文快照】： 疫苗安全性信号是通过不同途径(包括观察性研究或实验研究)获得的提示疫苗和不良事件之间未知的可能性因果关联,或已知的因果关联的新特征(或有害或有利)。疫苗安全性信号是进行疫苗安全性研究的第一步。疫苗警戒是对预防接种后不良事件及其他疫苗或预防接种相关问题的发现、

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本文编号：749038