基于药理学网络模型的抗肿瘤药物不良事件预测

• 作者: 华丽妍 吉向敏
• 来源期刊: 药物流行病学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 药品不良事件 协变量 药理学网络模型 逻辑回归模型 药物警戒
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 药物警戒与安全用药
• 页码范围: 236-240
• 页数: 5页
• 分类号: R181.3+5
• 语种: 中文

摘要

目的:针对抗肿瘤药物引起的不良事件,为提高患者的生活质量,提出了一种抗肿瘤药物不良事件的预测方法,从而减少药品不良事件的发生.方法:该方法选择了药理学网络模型(pharmacological network models,PNM),在充分考虑时间顺序的基础之上,由特定药物和不良事件信息的关联构建二分网络,定义3类协变量,采用逻辑回归实现预测.文中选择美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库2010年的数据,构建了由151种抗肿瘤药物和625种不良事件组成的网络,通过训练逻辑回归模型对2011 ～2015年FAERS数据库中的新抗肿瘤药物-不良事件关联组合进行预测.结果:PNM实现了受试者工作特征曲线下面积(AUROC)为0.824,具有良好的预测结果.结论:PNM对抗肿瘤药物的不良事件有良好的预测性能,可以为临床的合理用药以实际指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉向敏		4	9	2.0	3.0
2	华丽妍		1	0	0.0	0.0