Bayes方法篩選藥物不良反應(yīng)信號(hào)及利益風(fēng)險(xiǎn)研究.pdf

1、藥物安全關(guān)乎民生,歷來受到國家的重視,特別是近年來藥害事件頻繁見于報(bào)道,亟待建立一套高效的藥物上市后監(jiān)測(cè)體系,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)藥物潛在的缺陷并避免藥害事件的發(fā)生和擴(kuò)大。 我國的藥監(jiān)事業(yè)蓬勃發(fā)展,目前已經(jīng)建立了一套遍布全國32個(gè)省、自治州和直轄市的藥物安全監(jiān)測(cè)體系,這套系統(tǒng)目前已有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),可以通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)即時(shí)的藥物不良信息傳遞。國家中心保存從全國各監(jiān)測(cè)點(diǎn)上報(bào)的藥物不良信息,截止2007年,已經(jīng)積累了十幾萬份的不良反應(yīng)報(bào)告。

2、如此海量的數(shù)據(jù)靠人工分析需要投入大量的人力、時(shí)間,不僅檢出率低,而且極易錯(cuò)過對(duì)有問題藥物進(jìn)行處理的最佳時(shí)機(jī)；因此如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的分析成為一個(gè)亟待解決的問題。比例不平衡算法是一種比較成熟的算法,應(yīng)用于藥物不良反應(yīng)信息的分析的時(shí)間也較長(zhǎng),可以快速、準(zhǔn)確的從海量的數(shù)據(jù)中將因果可能性比較大的藥品不良反應(yīng)挑選出來。在西方發(fā)達(dá)國家如美國、英國、澳大利亞、新西蘭等國都采用該方法對(duì)海量的藥品不良反應(yīng)信息進(jìn)行分析。貝葉斯法是比例不平衡算法中的

3、一種,世界衛(wèi)生組織的國際藥物監(jiān)測(cè)中心使用該方法對(duì)藥物的不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。 我國的藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫與國外相比,積累信息的時(shí)間比較短,報(bào)告數(shù)量相對(duì)較少。若將貝葉斯法運(yùn)用于我國的藥物不良反應(yīng)信號(hào)挖掘,需要解決以下幾個(gè)問題：1、能否有效分析我國的藥物不良反應(yīng)信息數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；2、運(yùn)用于分析我國數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)時(shí),其敏感度與特異度如何；3、能否根據(jù)現(xiàn)實(shí)需要對(duì)-些有嚴(yán)重不良反應(yīng)的、風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)大于獲得利益的信息進(jìn)行重點(diǎn)分析。 為了解決以

4、上幾個(gè)問題,本研究進(jìn)行了如下的處理與分析： 本研究使用的數(shù)據(jù)是從國家藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)中心網(wǎng)上平臺(tái)中的上海市2003年到2007年4月間的藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)。下載后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理、數(shù)據(jù)規(guī)范、不良反應(yīng)編碼。 使用了貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可信區(qū)間遞推法(BCPNN)進(jìn)行了不良反應(yīng)可疑信號(hào)的篩選,對(duì)其敏感度與特異度進(jìn)行了分析。并進(jìn)一步分析了數(shù)據(jù)庫中報(bào)告數(shù)量多少對(duì)信號(hào)分析的影響。 并用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可信區(qū)間遞推法對(duì)已經(jīng)被國家藥品

5、食品監(jiān)督管理局停用的與魚腥草注射液等7種中藥注射劑、欣弗(克林霉素磷酸酯)以及國際公認(rèn)的卡托普利引起咳嗽的不良反應(yīng)進(jìn)行了分析。 最后討論了對(duì)根據(jù)貝葉斯法為基礎(chǔ)對(duì)藥品不良反應(yīng)的利益-風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了半定量的分析,使可能性高、風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于利益的藥物-不良反應(yīng)組合充分突顯。 本研究得到結(jié)果如下： 上海市2003年12月到2007年4月間共上報(bào)了不良反應(yīng)報(bào)告31930份,其中涉及藥物2147種,不良反應(yīng)621種,藥物-不良反應(yīng)

6、組合共計(jì)61444個(gè)。通過貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可信區(qū)間遞推法(BCPNN)篩選得到可疑信號(hào)1340個(gè)。 參考省中心和國家中心的評(píng)價(jià)結(jié)果作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),對(duì)該1340個(gè)信號(hào)進(jìn)行了敏感度與特異度的分析,得到結(jié)果：靈敏度0.29(去除小于三例的報(bào)告后可達(dá)到0.62),特異度0.92,假陰性率0.71,假陽性率0.08,約登指數(shù)0.21,ROC曲線下面積0.657(p<0.001)。 本研究發(fā)現(xiàn)使用該方法可以早期發(fā)現(xiàn)已經(jīng)停用的欣弗和魚腥草

7、注射液等7種中藥注射劑的不良反應(yīng)因果關(guān)系。 本研究最后討論了根據(jù)貝葉斯法為基礎(chǔ)對(duì)藥品不良反應(yīng)的利益-風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行半定量分析的可能性。發(fā)現(xiàn)結(jié)合了利益-風(fēng)險(xiǎn)半定量分析后可以增加篩選出來的信號(hào)數(shù)量,使總體的敏感度達(dá)到0.33(去除小于三例的報(bào)告后可達(dá)到0.70);并且嘗試使用該方法對(duì)已經(jīng)篩選出來的信號(hào)進(jìn)行精練,使可能性高、風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于利益的藥物-不良反應(yīng)對(duì)子充分突顯。 同時(shí)本研究還將數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)規(guī)范、不良反應(yīng)編碼、不良反應(yīng)可疑信