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基于BCPNN法的依那西普药物警戒信号的挖掘
文献摘要：
目的:挖掘和评价依那西普上市后的不良反应信号,为临床安全合理用药提供参考.方法:提取2018年1月至2020年12月美国食品药品监督管理局不良事件报告系统数据库(FDA Adverse Event Reporting System,FAERS)发布的依那西普为首要怀疑对象的药品不良事件报告,采用贝叶斯置信区间递进神经网络(Bayesian confidence propagation neural network,BCPNN)法,以信息成分(information component,IC)的95％置信区间下限＞0且报告数≥3为条件,挖掘该药品的警戒信号.结果:共计检索依那西普相关不良事件报告25 790份,女性患者(74.62％)多于男性患者(25.38％),年龄主要分布在45～65岁(50.54％),报告主要来源于美国(84.54％).利用BCPNN法识别得到166个警戒信号,涉及16个系统器官分类.信号强度大且报告频数较多的不良反应有注射部位反应、上呼吸道感染、支气管炎等,与说明书收录的一致;另有7个说明书未载明的警戒信号,分别为胎儿畸形、耳漏、呼吸道充血、咳嗽、注射恐惧、睡眠障碍、肾石症.结论:临床在使用依那西普时既要关注说明书已明确的不良反应,也应关注新检测出的7种警戒信号.育龄期、妊娠期以及老年患者应慎用该药.
文献关键词：
依那西普;数据挖掘;药物警戒;药品不良反应
中图分类号：
作者姓名：
周玗洁;刘玲
作者机构：
河南大学药学院,河南开封475000;阜外华中心血管病医院药学部,河南郑州450046
文献出处：
引用格式：
[1]周玗洁;刘玲-.基于BCPNN法的依那西普药物警戒信号的挖掘)[J].中国医院药学杂志,2022(18):1923-1926
A类：
怀疑对象
B类：
BCPNN,依那西普,药物警戒,警戒信号,上市后,不良反应信号,临床安全合理用药,美国食品药品监督管理局不良事件报告系统数据库,FDA,Adverse,Event,Reporting,System,FAERS,药品不良事件,置信区间,Bayesian,confidence,propagation,neural,network,information,component,IC,下限,该药,女性患者,信号强度,频数,注射部位,上呼吸道感染,支气管炎,说明书,载明,胎儿畸形,耳漏,充血,咳嗽,恐惧,睡眠障碍,育龄期,妊娠期,老年患者,慎用,药品不良反应
AB值：
0.330686
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