药物警戒中不相称性测定理论应用问题分析

目的:分析药品不良反应(ADR)信号检测中不相称性测定理论在实际应用中所存在的问题,阐明不相称性测定理论的使用条件,分析引起问题的原因。方法:通过数学计算、计算公式推导,配合实例进行分析和阐述。结果:不相称性测定理论在ADR信号检测中存在着测量值失衡、联合用药分析能力弱、产生假阳性和假阴性信号等问题,产生问题的根源在于自发呈报系统的数据特征,往往不符合不相称性测定理论的假设及相对数引起的分析偏差。结论:使用不相称性测定理论进行不良反应信号分析,需要明确方法的使用条件以及不良反应检测数据的特征;同时积极开发基于绝对数的新的信号检测方法。

不相称测定分析中存在的问题及分析策略

不相称测定分析是药品不良反应信号检测的常用方法,包括频数法和贝叶斯法。现阶段,不相称测定分析在药品不良反应信号检测中发挥着重要作用,但是仍存在一些缺陷及尚待解决的问题。本文对不相称性测定理论进行简单介绍,分析目前信号检测中存在的问题并提出分析策略,以期为药品不良反应数据挖掘提供技术支持。

不相称的窦性心动过速

不相称的窦性心动过速(inappropriate sinus tachycardis,IST)是一种迄今尚无明确定义的临床综合征。本文介绍IST的临床特点,讨论其发生机理及各种治疗方法。

不相称、不协调、不真实——浅析《威尼斯商人》中安东尼奥的角色形象

莎剧向来以精妙的人物刻画而闻名于世,这点在其喜剧《威尼斯商人》中亦有体现。无论是贪婪凶残的犹太放贷人夏洛克还是机智聪敏的鲍西亚始终是莎学界的热门研究对象。然而,同为主角的安东尼奥却少有人关注,这不得不引人深思。主要通过对戏剧的文本解读来揭示安东尼奥这个人物其戏份与地位的不相称,性格与场景的不协调,及其形象的不真实,并进而试图从西方传统文学理论的视角来评价莎翁对安东尼奥的角色形象塑造。

《不相称的婚姻》

19世纪60年代，俄国出现许多揭露社会黑暗，对被损害和被污辱者表示深切同情的优秀绘画作品，《不相称的婚姻》是其中杰出的代表。

家有小大人——怎样看待身体与年龄不相称的孩子

文龙十二岁,可人却长得像个大人了,身高一米七几,体重六十七公斤,同他父亲一样高了。那天,母亲要他一道去商场,给他买套衣服,可他一定不肯去。问他为什么,他先不愿说,经再三追问,他才吞吞吐吐地说:“难看死了,自己这么高, 别人以为我同你是俩姐妹。”原来是这个缘故,母亲明白了。怪不得他平时喜欢独来独往。近几年来,由于生活条件的改善,

机器学习方法在FAERS布加替尼不良反应信号检测中的应用

目的评估机器学习算法在检测布加替尼(Brigatinib)药品不良反应信号中的性能。方法使用美国食品药品监督管理局(FDA)不良反应事件报告系统(FAERS)2017年4月1日至2022年3月31日收集的布加替尼药品不良反应信号数据开展研究。首先为研究药品构建一个输入数据集,包括药品标签上列出的已知不良反应和未知不良反应。对于已知不良反应,训练4种机器学习算法,并通过曲线下面积(AUC)评估机器学习算法[随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升机(extreme gradient boosting)、Logistic回归和邻近算法(k-NearestNeighbor,kNN)]与传统不相称分析方法[报告优势比(ROR)]和信息成分(IC)]进行比较。结果kNN算法具有最高的AUC,平均值0.875,其余方法中Logistic回归(0.852),XGBoost(0.722),RF(0.662)和DPA(0.548)。在未知不良反应数据集中,以kNN算法建立的机器学习模型检出6个额外信号(占15.8%),传统不相称方法检出4个额外信号(占10.5%)。结论以kNN算法建立的机器学习模型比传统DPA方法在药品不良反应信号检测方面性能更佳。

SGLT2抑制剂的生殖毒性:基于美国FDA不良事件报告系统的信号挖掘与分析

目的利用美国FDA不良事件报告系统(FAERS)对钠-葡萄糖共转运蛋白2(SGLT2)抑制剂的生殖系统药物毒性进行全面分析,挖掘潜在的生殖系统不良事件信号,以期为临床合理用药提供参考。方法采用压缩估计的不相称测定分析,选取报告比值比法(ROR)和成分信息法(IC)对FAERS中2013年第1季度至2021年第2季度有关SGLT2抑制剂的数据进行挖掘,借助重要医疗事件(IME)列表筛选出生殖系统IME。所有的不良事件及IME均由《国际医学用语词典》(MedDRA)24.0版编码。分析患者的临床特征、预后、信号检测结果及指定不良事件的事件发生时间(TTO)。结果将SGLT2抑制剂作为“首要怀疑”和“次要怀疑”的生殖系统不良事件报告纳入分析,共获得2700条记录。男性生殖系统不良事件发生频率(57.59%,1555/2700)高于女性(35.70%,964/2700),单药治疗与生殖不良事件的关联强度高于联合用药(IC的95%CI下限:1.40 vs 1.21;ROR的95%CI下限:2.65 vs 2.37)。在单药治疗中共检测出56个信号,出现8个强信号和13个IME。常见的生殖系统不良事件是Fournier坏疽、生殖器真菌感染、龟头包皮炎等。说明书中未提及的IME共10个,包括男性外生殖器蜂窝织炎、乳腺癌、阴茎癌等。结论除了已知的生殖系统不良事件,SGLT2抑制剂还存在其他重要的生殖系统不良事件信号。不同SGLT2抑制剂的生殖毒性存在差异性,临床医师应充分考量用药的风险与收益,对严重不良事件进行重点监测。

结构鲁棒性与风险防控

结构鲁棒性要求结构在突发损伤情况下,不致引起与此损伤不相称的破坏。近年来,结构鲁棒性的意义得到广泛的认同。重点是结构鲁棒性的概念与评价及其在突发损伤风险防控中的作用。基于结构鲁棒性的能量解释,提出以结构在特定承载力水平下的消能能力的无量纲形式作为结构鲁棒性指标,并以简支梁为例作了说明。突发损伤后的风险防控要求结构具有鲁棒性。从四个方面讨论了加强结构鲁棒性的相关措施。最后,全文进行了总结。

我国药品不良反应自发呈报系统中信号强度分级阈值的探索

目的:我国药品不良反应自发呈报系统报告呈逐年增长趋势,由不相称测定分析得到的药品不良反应组合数也较多,不利于人工进行信号的判断以及强信号的及时发现。因此,为研究拟利用系统学知识构建一种快速识别不良反应强信号的方法。方法:本研究根据统计学原理,结合压缩估计(α=0.5),将ROR、PRR、IC三种信号检测方法不相称测定值进行强度分级,为之后进行人工筛选、药品风险管理、评价及决策提供依据。结果:ROR、PRR、IC三种方法压缩估计之后强信号阈值分别为12.84、11.67、3.83。结论:该结果能较好地用于检测强信号,将被运用至国家药品不良反应监测中心新版信号检测系统中。

肺母细胞瘤的临床和影像学分析

目的探讨肺母细胞瘤的临床和影像学特征。方法对4例肺母细胞瘤的临床和影像学表现进行回顾性分析。结果临床表现为咳嗽、血丝痰、胸痛、高热。1例无症状。4例均行X现和CT检查,1例行CT灌注和PET。周围型3例,2例边清光滑,无分叶和毛刺,1例见分叶、毛刺、不规则空洞和壁结节,CT灌注时间密度曲线类似肺癌,PET呈恶性肿瘤显像。位于胸膜1例为囊实性,实质部分明显强化。结论临床表现与影像学征象不相称的肺内巨大肿块应考虑肺母细胞瘤的可能。

上市后药品不良反应信号检测方法的进展与思考

国内外大量惨痛的药源性事件提醒人们需关注药品的安全性。药品监管部门和上市许可持有人要尽可能早地开始收集药品不良反应信息,针对不同的药品制订不同的风险管理计划,以最大程度地保障患者的用药安全。在药品全生命周期管理上,药品不良反应信号检测是上市后安全性监测的重要环节。本文介绍了上市后药品不良反应信号检测常用的不相称测定分析技术的基本原理和数据分析中可能存在的各种偏倚及控制方法,并讨论了用于信号检测的机器学习方法、信号检测报告的规范性等,为提高信号检测的准确性与及时性提供参考。

结构连续坍塌防控的几点新思路

连续坍塌会导致与初始损伤起因不相称的结构破坏,严重威胁人员、经济和环境安全。Alfred P. Murrah联邦大楼和纽约世贸中心坍塌等事件,对结构连续坍塌的防控提出了更迫切的要求。从结构鲁棒性与连续坍塌防控、抗震设计与连续坍塌防控、防范连续坍塌的结构形式和布置措施等3个方面进行了说明,探讨了规避连续坍塌风险的新思路,以期为结构连续坍塌的防控提供理论和实践指导。

论应急响应失灵:一个理想类型的分析框架

应急响应失灵是应急管理实践中屡见不鲜的现象,也是困扰应急管理研究的一大难题,然而应急管理研究中却缺少应急响应失灵的概念。概念的缺乏不仅不利于理论的建构,而且也不利于实际问题的解决。本文根据我国现有的法律规定,并借鉴了政策理论的研究,将不相称性视为应急响应失灵的本质特征,区分出不相称性的不同维度,在理想类型的意义上为应急响应失灵建构了一个初步的分析框架。这一框架既为识别现实中的应急响应失灵问题提供了一个整合性的系统方法,也为进一步的测量和评估提供了一个可以操作的基础性概念。

药品不良反应发生时间信号检测法在药品安全性监测中的应用

目的传统的信号检测方法主要基于不相称理沦,这些方法主要基于观测与理论频数之比来识别信号。最近有学者最新提出药品不良反应发生时间(TTO)信号检测法,通过药品不良反应发生时间的分布来发现信号,本文对该方法原理及应用现状做一介绍。方法通过文献检索,对TTO的原理、特点、信号检测能力等诸多方面进行回顾与综述。结果既往研究表明TTO方法在药品不良反应信号检测中发挥了一定的作用,然而TTO方法在不同数据库中表现效果存在差异。结论TTO方法可以作为传统不相称测定分析的一种重要补充手段应用于信号检测中。

免疫抑制剂Cemiplimab的药物毒性:基于FARES数据库的真实世界研究

目的 PD-1受体拮抗剂Cemiplimab为2018年最新获批的免疫抑制剂,已作为孤儿药用于转移性或局部晚期皮肤鳞状细胞癌患者的免疫治疗,但该药的药物毒性尚不明确。本研究旨在系统挖掘Cemiplimab的潜在药物毒性,为后续临床免疫治疗提供借鉴。方法数据来源美国FAERS数据库,采用不相称测定分析法中的报告比值法和信息成分法挖掘免疫抑制剂Cemiplimab的潜在药品不良事件信号,并采用MedDRA对FAERS数据库各不良事件名称进行标准化。结果研究共纳入了10 051 679条记录,其中131条为Cemiplimab的药品不良事件记录。结果显示,Cemiplimab存在一定的药物毒性:乏力、背痛、血压下降、细胞因子释放综合征、肌肉痉挛、中性粒细胞减少症、肺栓塞、蜂窝织炎、肿瘤发炎、发热。多数Cemiplimab相关的药品不良事件死亡、危及生命和残疾等严重结局所占的比例较高,需要引起警惕。结论Cemiplimab存在一定的药物毒性,且多数Cemiplimab相关的药品不良事件的终点结局较差,临床免疫治疗时医疗人员应保持充分警惕,采取一定的预防措施,保证临床免疫治疗安全。