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J-GLOBAL ID：202002264669738589   整理番号：20A1010204

有害な薬物反応または無害な傍観?自然報告システムのための統計的発見法の系統的比較【JST・京大機械翻訳】

Adverse drug reaction or innocent bystander? A systematic comparison of statistical discovery methods for spontaneous reporting systems

著者 (4件)： Dijkstra Louis (Leibniz Institute for Prevention Research & Epidemiology, BIPS, Achterstrasse 30, 28359 Bremen, Germany) ,  Garling Marco (Scientific Institute of TK for Benefit & Efficiency in Health Care, WINEG, Bramfelder Strasse 140, 22305 Hamburg, Germany) ,  Foraita Ronja (Leibniz Institute for Prevention Research & Epidemiology, BIPS, Achterstrasse 30, 28359 Bremen, Germany) ,  Pigeot Iris (Leibniz Institute for Prevention Research & Epidemiology, BIPS, Achterstrasse 30, 28359 Bremen, Germany)
資料名： Pharmacoepidemiology and Drug Safety  (Pharmacoepidemiology and Drug Safety)
巻： 29  号： 4  ページ： 396-403  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0540A  ISSN： 1053-8569  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:自発的報告システム(SRSs)は,薬物と有害薬物反応(ADRs)の間の以前に未知の関係を発見するために使用される。これらの薬物-ADR対を同定するために,長年にわたって多くの統計的方法が提案されている。本研究の目的は,これらのシグナルを検出する能力における様々な方法を比較することである。特に,それらの検出がADRに関連すると思われる薬物と共に,ADRの実際の原因となる薬物と共に処方されるので,それらの検出が複雑になる場合には,それらの検出が複雑になる。方法:12の方法,全部で24の測定,簡単な不均一性尺度(eg,報告オッズ比),仮説試験(eg,Poisson平均の試験),Bayes収縮推定(eg,Bayes信頼性伝播ニューラルネットワーク,BCPNN)からスパース回帰(LASSO)までの範囲を比較し,多数のシミュレーションSRSsにおける薬物ADR対を検出した。この方法の性能を評価するために,降水-リコール曲線下の面積を用いた。結果:仮説試験(特にPoisson平均の試験)は,関連が弱い場合に最良であり,他の薬剤による交絡はほとんどなかった。交絡のレベルが増加し,そして/または効果サイズがより大きくなると,Bayes収縮法は好ましくなければならない。LASSOは,革新的なバイスタンダー効果に対して最もロバストであることを証明した。結論:絶対的な「勝者」はない。特定のSRSに使用する方法は,データに存在する影響サイズと交絡レベルに依存する。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *降水 ,  信頼性 ,  ニューラルネットワーク ,  副作用 ,  統計的方法 ,  仮説検定 ,  不均一性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： バイスタンダー効果 ,  *薬物反応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 無害な傍観効果 ,  薬物疫学 ,  薬物覚醒 ,  副作用 ,  監視

分類 (4件)： 薬事,薬業  (GU01020R) ,  生物薬剤学(基礎)  (GY01021U) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  薬物学一般  (GV01010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 薬物反応 ,  報告 ,  統計 ,  系統