医疗保健数据库的安全信号检测方法概述

近十年,在药品不良反应监测领域,基于医疗保健数据库的安全信号检测方法受到越来越多的关注,已成为弥补自发报告固有局限性的重要手段。目前数据挖掘方法主要基于比值失衡分析法(disproportionality analysis)、传统药物流行病学设计(如自身对照设计)、序列对称分析(sequence symmetry analysis,SSA)、序贯统计检验(sequential statistical testing)、时序关联规则(temporal association rules)、监督机器学习(supervised machine learning,SML)、树状扫描统计量方法(tree-based scan statistic)等。本文从应用场景和实用性角度对医疗保健数据库中安全信号检测方法及其性能进行介绍。

COSMOS-E:病因学观察性研究的系统综述和Meta分析制作指南与案例解读

本文针对病因学观察性研究的系统综述和Meta分析制作指南(Guidance on conducting systematic reviews and Meta-analyses of observational studies of etiology,COSMOS-E)的主要内容进行了介绍,并举例说明COSMOS-E中的关键内容,内容覆盖制作病因学观察性研究系统综述的每个步骤,从提出研究问题、定义暴露和结局、评估偏倚风险到统计分析,为研究人员开展和分析这类综述提供了指导。