基于数据挖掘技术对氟喹诺酮类药物相关神经系统不良反应的分析研究

摘要：

目的:挖掘和评价氟喹诺酮类药物(FQNs)中相关神经系统药品不良反应(ADR)的风险信号,为临床提供用药参考.方法:调取解放军ADR数据库中FQNs相关ADR报告,对涉及神经系统ADR报告相关信息进行统计分析,并采用比例报告比法、报告比值比法、英国药品和保健产品管理局的综合标准法和贝叶斯可信区间递进神经网络法4种数据挖掘方法,获取FQNs相关神经系统ADR风险信号,及中枢神经系统(CNS)和周围神经系统(PNS)的风险信号.结果:研究共纳入2008年7月到2017年6月期间FQNs相关的有效ADR报告11988例,涉及神经系统的1322例.相关FQNs共14种,其中引发神经系统ADR频次最高的前5种药物为左氧氟沙星、莫西沙星、加替沙星、环丙沙星和依诺沙星.出现神经系统ADR阳性信号的药物为莫西沙星、氟罗沙星和芦氟沙星.结论:FQNs相关神经系统ADR的主要引发药物为莫西沙星、氟罗沙星和芦氟沙星,应针对性强化临床应用中相关警戒意识并予以防范.

关键词：氟喹诺酮类、神经系统、药品不良反应、药物警戒、数据挖掘

所属期刊栏目：14

分类号：R969.3(药理学)

资助基金：2014年全军后勤科研重点项目BWS14R039

在线出版日期：2017-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：285-288,320