基于FAERS数据库挖掘开展的药物安全性研究进展

摘要：

FAERS数据库是近几年药物上市后安全性研究的重要基础设施,国际上基于该数据库涌现了非常多的研究方法,本文对相关方法进行了综述.对于单药不良反应信号检测总结了报告比值比法、成比例报告比值比法、贝叶斯置信区间神经网络传播法及多重伽马—泊松收缩估计法;对于联合用药总结了关联算法的相关内容;对于不良反应信号预测,总结了机器学习相关算法在预测模型的应用情况.同时介绍了药物流行病学研究方法、时序分析方法在FAERS数据库中的应用以及FAERS数据库联合其他数据库的研究进展,为国内相关学者提供研究方法学上的参考.

关键词：FAERS、数据挖掘、机器学习、流行病学、时序分析

所属期刊栏目：43

分类号：R91(药物基础科学)

资助基金：美国中华医学基金CMB;19-317

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：337-340