來自韓國不良事件報告系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的基于真實世界數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)檢測，采用基于電子健康記錄的檢測算法
Health Informatics Journal ( IF 2.2 ) Pub Date : 2021-07-21 , DOI: 10.1177/14604582211033014
Hyunah Shin 1 , Jaehun Cha 1 , Youngho Lee 2 , Jong-Yeup Kim 3 , Suehyun Lee 3

藥物警戒涉及監(jiān)測藥物及其藥物不良反應(yīng) (ADR)，對于上市后的安全性至關(guān)重要。由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫的類型和結(jié)構(gòu)不同，之前的幾項監(jiān)測研究只分析了一個數(shù)據(jù)庫。在本研究中，我們使用 MetaNurse 算法從電子健康記錄 (EHR) 數(shù)據(jù)中提取潛在的藥物-ADR 對，并使用韓國不良事件報告系統(tǒng) (KAERS) 數(shù)據(jù)庫對其進行分析以進行系統(tǒng)驗證。對監(jiān)管活動醫(yī)學(xué)詞典 (MedDRA) 和世界衛(wèi)生組織 (WHO) 不良反應(yīng)術(shù)語 (WHO-ART) 進行了映射以進行信號檢測。我們使用副作用資源 (SIDER) 數(shù)據(jù)庫選擇 2663 個藥物-ADR 對來研究未知的藥物引起的 ADR。計算了藥物-ADR 對的藥物暴露組和非暴露組的報告優(yōu)勢比 (ROR) 值，19 個潛在對顯示出顯著信號。需要適當(dāng)?shù)男g(shù)語系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)來處理不同的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫。

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更新日期：2021-07-22

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