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Abstrakt
Signalerkennung in der Pharmakovigilanz: Eine Anwendung der subjektiven Bayesschen Inferenz
Ranjan A, Tripathi A, Saurabh A, KalaiSelvan V, Gupta R, Gupta SK und Agrawal SS
Die vorliegende Studie schlug eine neue statistische Maßnahme vor, um den Zusammenhang zwischen Arzneimittel- und unerwünschten Arzneimittelwirkungen (UAW) im Pharmakovigilanzsystem zu ermitteln. Die Studie schlug eine subjektive Bayes-Maßnahme vor, die dem Parameter Proportional Reporting Ratio (PRR) zur quantitativen Signalerkennung entspricht. Bei der Analyse wurden klassische und Bayes-Inferenzverfahren mit vier Arzneimittel-UAW-Paaren als Beispiel verwendet. Wir haben Vorabinformationen durch Expertenmeinung eingeholt. Das Ergebnis dieser Analyse zeigt, dass die Bayes-Inferenz zuverlässiger ist als die klassische Inferenz. Diese Studie legt nahe, dass bei spontanen Meldungen im Pharmakovigilanzsystem die subjektive Bayes-Inferenz bei kleinen Stichproben besser anwendbar ist.