TY - JOUR AU - Lee, Suehyun AU - Lee, Jeong Hoon AU - Kim, Grace Juyun AU - Kim, Jong-Yeup AU - Shin, Hyunah AU - Ko, Inseok AU - Choe, Seon AU - Kim, Ju Han PY - 2022 DA - 2022/10/6 TI -药物不良反应(RS-ADR)信号评估数据驱动参考标准:开发和验证乔- J地中海互联网Res SP - e35464六世24 KW - 10 KW -药物不良反应- ADR KW -真实数据KW - RWD KW -真实的证据千瓦RWE KW -药物警戒千瓦光伏KW -参考标准KW -药理学KW -药物反应AB -背景:药物警戒使用实际数据(RWD),如多中心电子健康记录(病历),收益率大规模并行药品不良反应(ADR)的信号。然而，由于缺乏阳性和阴性关联的参考标准，计算检测到的ADR信号的正确验证是不可能的。目的:本研究旨在制定ADR参考标准(RS-ADR)，以简化系统检测、评估和理解几乎所有由RWD分析提示的药物ADR关联。方法:我们整合了药品不良反应对的知名参考集，包括副作用资源、观察性医疗结果伙伴关系和欧盟- adr。我们使用受控词汇和系统注释的EHR数据创建了一个药物警戒词典。从多中心EHRs的MetaLAB和MetaNurse分析中计算出的药品不良反应关联，并从食品和药物管理局不良事件报告系统中提取，通过机构间交叉验证将其整合为“经验确定”的阳性和阴性参考集。结果:adr由1344种药物、4485种adr和6027,840种一致投票为阳性和阴性的药物adr对组成药物警戒参考集。RS-ADR初版形成后，检测到“法莫替丁-肝功能异常”等新型ADR信号，并用RS-ADR进行合理验证。尽管整个参考标准的验证具有挑战性，特别是对于这个初始版本，但随着更多RWD使用先进的药物警惕性词典和分析算法参与共识投票，参考标准将得到改进。 One can check if a drug-ADR pair has been reported by our web-based search interface for RS-ADRs. Conclusions: RS-ADRs enriched with the pharmacovigilance dictionary, ADR knowledge, and real-world evidence from EHRs may streamline the systematic detection, evaluation, and causality assessment of computationally detected ADR signals. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2022/10/e35464 UR - https://doi.org/10.2196/35464 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36201386 DO - 10.2196/35464 ID - info:doi/10.2196/35464 ER -