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文献
J-GLOBAL ID:201702273638545672   整理番号:17A0323630

リンクした公衆データを用いた臨床試験研究集団における収束焦点シフトのパターンマイニングによるブラックボックス警告の予測【Powered by NICT】

Prediction of black box warning by mining patterns of Convergent Focus Shift in clinical trial study populations using linked public data
著者 (2件):
資料名:
巻: 60  ページ: 132-144  発行年: 2016年
JST資料番号: B0827A  ISSN: 1532-0464  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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薬物試験試験の間の収斂性の焦点シフトパターンを解析することにより市販後薬剤安全性ラベル変化を予測するための公衆データ資源をリンクする。は2003と2013年の間に256ベストセラー処方薬を同定し,それらのFDAブラックボックス警告(BBW)記録に基づく83BBW薬(少なくとも1つのブラックボックス警告ラベルを有する薬物)と173ロバスト薬(ブラックボックス警告ラベルなし薬)に分けた。各はClinicalTrials.政府関連機関からの介入のためのこれらの薬物の少なくとも1つを持つことを7499の臨床試験市販または市販後状態,研究段階,研究開始日により全試験を層別化した。各試験で,著者らは臨床試験要約からの薬物および疾病概念を検索したmedParserとSNOMED-CTを用いたその研究集団をモデル化した。収束焦点シフト(CFS)パターンを計算し,各薬剤の市販後試験への市販の研究個体群の時間的変化を評価するために用いた。68候補薬を選択し,18BBW警報と50有無による,それぞれが少なくとも九市販試験と予測モデリングのために九市販後試験を持っていたことを示した。ランダムフォレスト予測モデルはこれらの薬剤間のCFSパターンに基づくBBW獲得事故を予測するために開発した。BBWとロバストな薬の術前・市販後試験はCFSパターンにおける差異を検討するため比較した。18BBW薬剤として,筆者らは,一貫して市販後試験は市販試験におけるunconsidered以前の医療状態で患者を動員することに焦点をあてていることを観察した。対照的に,50ロバストな薬物間,市販後試験は標的介入(s)との関連を試験するための様々な薬剤を含んでいた。は薬物の二群間で異なるCFSパターンを用いたBBW取得を予測する実現可能なことが分かった。ランダムフォレスト予測因子は0.77のAUCを達成した。も予測精度を損なうことなく長期BBW獲得事象を同定するための予測因子の可能性を示した。本研究はリンクした公衆データ資源から採掘された臨床試験研究集団における収束焦点シフト(CFS)パターンを用いた市販後医薬品安全性監視のための方法に寄与する。これらの信号は,個々のデータ資源から入手できない。関連公衆データの付加価値と市販後監視のためのClinicalTrials.gov要約と薬物安全ラベルを統合することの実現可能性を実証した。今後の研究は,効率的な医薬品安全性監視のための不均一薬物安全性データの良好な接近性と連鎖を確実にするために必要である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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