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公开(公告)号：CN108565029A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810309834.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H70/40
Abstract: 本发明公开了一种基于分层策略的药品不良反应数据遮蔽效应消除方法，所述方法以中国药品不良反应(ADR)报告数据为基础，研究药品不良反应信号检测中数据遮蔽效应的消除方法，设计了基于分层策略的数据遮蔽效应消除模型，根据报告数据中药品、不良反应以及药品-不良反应对出现的频次对数据总体进行分层，并对分层后的数据采用IC方法进行信号检测。发明中将出现频次处于同一数量级的报告分到同一层次，有效解决了因出现次数差别过大而导致的数据遮蔽效应，从而最大限度地消除数遮蔽效应。本发明能够准确可靠地检测出药品不良反应报告中的可疑信号，在临床医疗、药品监管环节有重要的参考意义。
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公开(公告)号：CN108565029B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810309834.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H70/40
Abstract: 本发明公开了一种基于分层策略的药品不良反应数据遮蔽效应消除方法，所述方法以中国药品不良反应(ADR)报告数据为基础，研究药品不良反应信号检测中数据遮蔽效应的消除方法，设计了基于分层策略的数据遮蔽效应消除模型，根据报告数据中药品、不良反应以及药品‑不良反应对出现的频次对数据总体进行分层，并对分层后的数据采用IC方法进行信号检测。发明中将出现频次处于同一数量级的报告分到同一层次，有效解决了因出现次数差别过大而导致的数据遮蔽效应，从而最大限度地消除数遮蔽效应。本发明能够准确可靠地检测出药品不良反应报告中的可疑信号，在临床医疗、药品监管环节有重要的参考意义。
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公开(公告)号：CN108538396B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810309833.4
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的药品不良反应遮蔽效应消除方法，以中国药品不良反应(ADR)报告为基础，首先采用具有遮蔽消减作用的lasso logistic回归法对ADR数据库中关联度较小的药品‑不良反应组合进行过滤，留下关联度较大的组合作为首轮数据筛选后的数据集；其次复合运用移除报告法剔除报告数小于等于4的组合，将余下的组合作为二度筛选后的新数据集；最后使用传统的IC算法对新的数据集重新进行信号检测，以期最大程度地消减遮蔽效应。该复合型消减模型可以有效地提高遮蔽效应消减率，使药品不良反应信号检测工作更可靠、更准确，从而进一步保障人们用药安全，并为相关决策提供参考。
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公开(公告)号：CN108538396A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810309833.4
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的药品不良反应遮蔽效应消除方法，以中国药品不良反应(ADR)报告为基础，首先采用具有遮蔽消减作用的lasso logistic回归法对ADR数据库中关联度较小的药品-不良反应组合进行过滤，留下关联度较大的组合作为首轮数据筛选后的数据集；其次复合运用移除报告法剔除报告数小于等于4的组合，将余下的组合作为二度筛选后的新数据集；最后使用传统的IC算法对新的数据集重新进行信号检测，以期最大程度地消减遮蔽效应。该复合型消减模型可以有效地提高遮蔽效应消减率，使药品不良反应信号检测工作更可靠、更准确，从而进一步保障人们用药安全，并为相关决策提供参考。
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