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J-GLOBAL ID：201902251989876573   整理番号：19A1571662

データマイニング手法を用いた副作用発現リスクの定量的評価モデルの開発~ガンシンクロビル誘発性血小板減少症発現割合の推定モデルの構築~

著者 (6件)： 今井俊吾 (北大 病院 薬剤部) ,  山田武宏 (北大 病院 薬剤部) ,  笠師久美子 (北大 病院 薬剤部) ,  小林正紀 (北大 病院 薬剤部) ,  井関健 (北大 病院 薬剤部) ,  井関健 (北大 大学院薬学研究院)
資料名： 日本医薬品情報学会総会・学術大会講演要旨集
巻： 22nd  ページ： 83  発行年： 2019年06月 
JST資料番号： L6958A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： *副作用 ,...

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分類 (4件)： ドキュメンテーション  (GU01030C) ,  疫学  (GB03000E) ,  中毒一般  (GD06010Q) ,  血液の疾患  (GK03000F)

物質索引 (1件)： ガンシクロビル

タイトルに関連する用語 (12件)： データマイニング ,  手法 ,  副作用 ,  発現 ,  リスク ,  定量的評価 ,  モデル ,  開発 ,  血小板減少症 ,  割合 ,  推定モデル ,  構築