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目的 构建两种基线模型--乘法模型和加法模型,结合药物不良反应自发呈报系统实际数据,快速有效地检测联合用药交互作用信号.方法 利用上海市药品不良反应监测中心自发呈报的2007~2008年数据,分别采用两种基线模型进行药物交互作用的信号筛选,并经过统计学检验,确定有统计学关联的信号.结果 加法模型初步筛选出可疑交互作用信号210例,经过统计学检验,产生统计学关联信号30例;乘法模型初步筛选信号151例,有统计学关联的信号81例.结论 自发呈报系统是监测联合用药不良反应极其重要的数据来源.加法模型初步筛选交互作用信号具有较高的敏感度,但有统计学关联的可疑信号相对较少;乘法模型进一步验证了加法模型检测信号的强度.

作者:罗宝章;钱轶峰;叶小飞;王海南;杜文民;贺佳

来源:中国卫生统计 2009 年 26卷 6期

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作者:
罗宝章;钱轶峰;叶小飞;王海南;杜文民;贺佳
来源:
中国卫生统计 2009 年 26卷 6期
标签:
联合用药 基线模型 信号检测 自发呈报系统 Drug-drug interactions Baseline model Signal detection Spontaneous reporting system
目的 构建两种基线模型--乘法模型和加法模型,结合药物不良反应自发呈报系统实际数据,快速有效地检测联合用药交互作用信号.方法 利用上海市药品不良反应监测中心自发呈报的2007~2008年数据,分别采用两种基线模型进行药物交互作用的信号筛选,并经过统计学检验,确定有统计学关联的信号.结果 加法模型初步筛选出可疑交互作用信号210例,经过统计学检验,产生统计学关联信号30例;乘法模型初步筛选信号151例,有统计学关联的信号81例.结论 自发呈报系统是监测联合用药不良反应极其重要的数据来源.加法模型初步筛选交互作用信号具有较高的敏感度,但有统计学关联的可疑信号相对较少;乘法模型进一步验证了加法模型检测信号的强度.