基于混合模型的药品不良反应数据遮蔽效应消除方法研究

• 作 者: 魏建香 张剑吟 刘美含 李明 孙骏 徐厚明
• 机 构: 南京邮电大学物联网学院,南京邮电大学计算机学院,江苏省药品不良反应监测中心,中国药科大学
• 出 处: 中国药物警戒
• 发表日期: 2018年6期
• 关键词: 数据遮蔽效应 混合模型 LassoLogistic回归 信号检测 data masking effecthybrid modelLasso Logistic R
• 基金项目: 国家社会科学基金(14BTQ036):大数据环境下药品安全突发事件预警与应急管理研究,国家食品药品监督管理局药品评价中心委托项目:信号检测数据分类依据的研究

目的针对传统不相称性测定法在药品不良反应信号检测上存在数据遮蔽现象问题,提出了一种基于混合模型的遮蔽效应消除方法。方法该模型融合了LassoLogistic回归、移除报告及IC方法。首先利用LassoLogistic回归法进行数据的首轮移除;第二轮则移除发生频次小于等于4的报告;接着采用IC算法进行信号检测;最后利用我国2010年药品不良反应监测报告中的中药数据进行实验并基于已知不良反应库和国家中心信息通报进行结果的验证。结果实验结果表明,与单一方法比较,此方法在召回率、查准率和F指标上均有良好的表现。结