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J-GLOBAL ID：201702279372247313   整理番号：17A0077978

確率的森林傾向評価法と医薬品副作用信号検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Random Forest Propensity Scores Method and its Application in Drug Adverse Reaction Signal Detection

著者 (6件)： Zhang Xinji (Department of Health Statistics,Second Military Medical University) ,  Zhang Tianyi (Department of Health Statistics,Second Military Medical University) ,  Xu Jinfang (Department of Health Statistics,Second Military Medical University) ,  Ye Xiaofei (第二軍医大学衛生統計学教研室) ,  Qian Wei (第二軍医大学衛生統計学教研室) ,  He Jia (第二軍医大学衛生統計学教研室)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 33  号： 4  ページ： 578-581  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:ランダムな森林の方向性評価法を利用して混雑因子をコントロールする基本思想と手順を検討し、薬品不良反応信号の検出における応用を検討する。【方法】確率的森林を使用して,危険因子の条件下での二重酸塩の確率を計算し,そして,それらの傾向を,それぞれ評価した。1マッチング,1:Mマッチングと回帰調整法により性別、年齢などの混雑因子をコントロールし、服薬酸塩と骨折の発生リスクとの関係を分析し、ロジスティック回帰傾向評価法の対応結果と比較した。【結果】ロジスティック回帰法の結果は,ロジスティック回帰法の結果と一致した。その中で,傾向性スコア1:1整合サンプルの損失は大きく,1:1であった。Mマッチングと回帰調整法の結果の差は大きかった。結論:ランダムな森林傾向評価法は有効に薬品不良反応信号の検査過程における混雑要素をコントロールでき、ロジスティック回帰の傾向評価法による結果と相互検証し、結果の信頼性を向上させることができる。しかし,1:1のマッチングは,医薬品の自発的届出システムのデータには適用できない可能性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 危険因子 ,  経口投与 ,  *副作用 ,  マッチング ,  信号検出 ,  指向性 ,  信頼性
準シソーラス用語： スコア ,  ロジスティック回帰分析 ,  性別 ,  調整法 ,  *評価法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Propensity score ,  Random forest ,  Adverse reaction detection ,  Confounder

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  森林 ,  傾向 ,  評価法 ,  医薬品副作用 ,  信号検出 ,  応用