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三唑类抗真菌药物风险信号的数据挖掘研究

发布时间:2021-01-14 11:12
  研究目的:本研究以美国食品药品监督管理局的不良事件数据为基础,建立三唑类抗真菌药物不良事件数据库,对不良事件数据进行挖掘,发现新风险信号,为临床安全用药提供参考,促进临床对三唑类抗真菌药物的合理使用。研究方法:获取并解析包含有三唑类抗真菌药物不良事件的原始数据,进行数据清洗、规范药品名称和数据集成等处理,建立用于风险信号数据挖掘研究的数据库。定义“重要不良事件”和“特殊不良事件”,使用不相称性分析中的报告比值比法对三唑类抗真菌药物的“重要不良事件”、“特殊不良事件”和药品说明书中的“不良事件”进行分析,将说明书中没有记载的“特殊不良事件”作为新的风险信号。研究结果:通过对三唑类抗真菌药物不良事件数据库的进行数据挖掘,发现对于重要器官,氟康唑有重要风险信号75个,伊曲康唑有重要风险信号30个,伏立康唑有重要风险信号79个,泊沙康唑有重要风险信号33个。将说明书中已经记载的不良事件与数据挖掘结果进行比较,发现氟康唑有13个阳性信号,伊曲康唑有14个阳性信号,伏立康唑有38个阳性信号,泊沙康唑有13个阳性信号,4种三唑类抗真菌药物说明书中不良事件是风险信号的占各自记载总不良事件的百分比分别为... 

【文章来源】: 周杨林 电子科技大学

【文章页数】:84 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

三唑类抗真菌药物风险信号的数据挖掘研究


三唑类抗真菌药物风险信号数据挖掘研究的技术路线图

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电子科技大学硕士学位论文16图2-1下载FAERS数据的使用的R语言代码对下载的不良事件数据进行整理,最终获得从2012年第四季度到2018年第四季度包含全部7个子库在内的175个数据,共6.3G,下载格式是“.CSV”。下载的内容共分为7个子库分别为:(1)DEMO(PatientDemographicandAdministrativeInfo):患者的人口学信息;(2)DRUG(Drug/BiologicInfo):药物/生物信息;(3)REAC(MedDRATermsforAdverseEvent):用MedDRA术语表示的不良事件条目;(4)OUTC(PatientOutcomes):患者的临床结果;(5)RPSR(ReportSources):不良事件报告来源;(6)THER(DrugTherapyStart/EndDates):药物治疗开始/结束日期;(7)INDI(MedDRATermsforDiagnoses/Indications):用MedDRA术语表示的,诊断或适应症条目。以上7部分数据内容非常详细的记录了整个药物不良事件的全部数据,信息丰富,内容完善,且相较于其它数据库更易获取,近些年来是许多药学人员学习和研究的重要资料。2.2三唑类抗真菌药物风险信号研究原始数据分析与提取三唑类抗真菌药物风险信号研究原始数据的信息量是非常庞大的,可以用于许多不同类型的研究。巨大的数据量对于计算机性能也是个巨大的考验,因此需要根据研究内容对原始数据进行精简,即提取本研究需要的条目,并将这些条目

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用于汇总与保留备份文档的R语言代码

【参考文献】:
期刊论文
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[8]三唑类抗真菌药物临床应用研究进展[J]. 元子青云,陈安九,沈怡雯,龚晓健,王永庆.  药学与临床研究. 2018(02)
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博士论文
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硕士论文
[1]全面触发工具在老年药品不良事件中的应用研究[D]. 于楠.电子科技大学 2019
[2]《几何概型》教与学现状研究及教学案例设计[D]. 陈真真.吉林师范大学 2017
[3]FAERS数据库药物不良反应挖掘与分析[D]. 黎润灵.哈尔滨工程大学 2017
[4]抗血栓形成药物治疗发生出血不良反应的对比研究[D]. 贠文博.天津大学 2012



本文编号:2976797

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