基于BCPNN法的阿格列汀药物警戒信号的挖掘

摘要：

目的:挖掘、评价阿格列汀上市后不良反应信号,为临床安全用药提供参考.方法:采用贝叶斯置信传播神经网络法对美国药品不良反应(ADR)报告系统中的数据进行分析,信号生成条件定为信息成分IC的95％ CI下限＞0且报告数a≥3.结果:共检索到以阿格列汀为怀疑药品或联用药品的ADR报告1 298例,男性患者(53.85％)多于女性(39.21％),年龄分布以65～84岁最多(31.59％).大部分ADR发生在用药1年内.报告数排名前10的ADR依次为脑梗死、恶心、发热、间质性肺病、贫血、肺炎、病情恶化、腹泻、皮疹和呕吐.共检测到1 15个警戒信号,涉及21个系统器官分类;有临床参考意义的高风险信号包括间质性肺疾病(n =35,IC =3.36)、横纹肌溶解症(n=22,IC=2.57)等.结论:对ADR自发呈报数据库进行数据挖掘,能快速提出警戒信号,为信号验证、评价提供基础.

关键词：阿格列汀、药品不良反应、信号检测

所属期刊栏目：28

分类号：R977.15(药品)

资助基金：江苏省科技基础设施建设计划资助项目BM2015020-5;江苏省青年医学重点人才项目QNRC2016555;江苏省计划生育科研所科研启动基金资助项目JSFP2015004

在线出版日期：2019-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：505-512