基于大型不良反应数据库的他汀类药物安全性分析

摘要

研究目的:①基于美国食品药品监督管理局不良反应自发呈报系统数据库，探讨他汀类药物的使用与认知能力下降，糖尿病及癌症之间的统计学关系。②探索他汀类药物与雷诺嗪合并用药是否会增大横纹肌溶解症的发生风险。
　　研究方法：利用国际上常用的不良反应信号挖掘算法，报告比值比法（ROR），贝叶斯判别区间递进神经网络法（BCPNN），伽玛泊松缩减法（GPS），对不良反应自发呈报系统数据库进行大规模的数据挖掘，明确他汀类药物的使用与认知能力下降，糖尿病及癌症之间的统计学关系。采用Ω收缩法和logistic回归法来探索他汀类药物与雷诺嗪合并用药时发生横纹肌溶解症的风险。
　　研究结果：在分析他汀类药物与认知能力下降之间的关系中，三种不良反应信号挖掘算法的信号检测值分别为2.03，0.80和1.77，即ROR，BCPNN检测到他汀类药物的使用可能会导致患者的认知能力下降；在分析他汀类药物与糖尿病之间的统计学关系中，三种不良反应信号挖掘算法的信号检测值分别为2.42，1.09和2.12，即ROR，BCPNN，GPS均检测到他汀类药物的使用可能会诱发糖尿病；在分析他汀类药与癌症之间的统计学关系中，三种不良反应信号检测算法的信号检测值分别为0.89，-0.17和1.00，即ROR，BCPNN，GPS均没有发现他汀类药物的使用可能会引发癌症。在logistic回归模型中，发现他汀类药物与雷诺嗪合并用药时发生横纹肌溶解症的风险是他汀类药物单用时的3.28倍。Ω收缩法中，omega值为1.51，omega_025值为1.17，表明他汀类与雷诺嗪合并用药会增大横纹肌溶解症的发生风险。通过应用logistic回归法和Ω收缩法，发现他汀类药物和雷诺嗪合并用药可能会增大横纹肌溶解的发生风险。
　　研究结论：美国食品药品监督管理局不良反应自发呈报系统数据库是探索他汀类药物不良反应的有力工具，临床应用他汀类药物时应注意与之相关的不良反应，尤其是他汀类药物与雷诺嗪合并用药的情况。

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第一章 背景

1.1 他汀类药物治疗的概况

1.1.1 他汀类药物治疗的争议

1.1.2 他汀类药物的合并用药概况

1.2 国内外不良反应信号检测方法综述

1.2.2 国内外单药不良反应信号检测方法综述

1.2.3 国内外合并用药不良反应信检测方法综述

1.3 本研究的目的、内容及意义

第二章 基于本地搜索平台的数据获取、整理和查询

2.1 数据的获取

2.2 数据的整理

2.3 数据的查询

第三章 单药不良反应信号检测方法的基本理论及应用

3.1 单药不良反应信号检测方法的基本理论

3.2 数据的查询及调用

3.2.1 查询与认知能力下降有关的不良反应记录

3.2.2 查询与糖尿病有关的不良反应记录

3.2.3 查询与癌症有关的不良反应记录

3.3 单药不良反应信号检测方法的应用

3.3.1 目标药物及目标不良反应的基本信息描述

3.3.2 不同不良反应信号挖掘算法的结果

第四章 logistic回归法和Ω收缩法的基本理论及应用

4.1 logistic回归法和Ω收缩法的基本理论

4.2 数据的查询及调用

4.3 logistic回归法及Ω收缩法的应用

4.3.1 logistic回归法的应用

4.3.2 Ω收缩法的应用

第五章 结论及展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢