本文關(guān)鍵詞：利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)偵測(cè)疫苗安全性信號(hào)

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【摘要】：疑似預(yù)防接種異常反應(yīng)(Adverse Events Following Immunization,AEFI)監(jiān)測(cè)是疫苗警戒研究的主要方式之一,其主要目的是偵測(cè)疫苗的安全性信號(hào)。由于被動(dòng)AEFI監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定、疫苗接種劑次難以收集等問(wèn)題,造成傳統(tǒng)的以分母為基礎(chǔ)的研究方法難以實(shí)施。近數(shù)十年來(lái),疫苗警戒研究者和統(tǒng)計(jì)學(xué)家開(kāi)始利用以分子為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Data Mining Algorithms,DMAs)對(duì)AEFI監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全性信號(hào)的偵測(cè)。目前疫苗警戒研究中最常見(jiàn)的DMAs方法為比例失衡分析,主要分為傳統(tǒng)頻數(shù)方法和貝葉斯方法,計(jì)算的指標(biāo)主要有比例報(bào)告比、報(bào)告比值比和相對(duì)報(bào)告比;以及貝葉斯置信傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息組件和模糊貝葉斯伽馬-泊松收縮論的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯幾何均數(shù)。現(xiàn)對(duì)DMAs的基本原理及其應(yīng)用進(jìn)行綜述。
【作者單位】： 中國(guó)疾病預(yù)防控制中心免疫規(guī)劃中心;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 比例失衡分析 疫苗 安全性信號(hào)
【分類號(hào)】：R392
【正文快照】： 疫苗安全性信號(hào)是通過(guò)不同途徑(包括觀察性研究或?qū)嶒?yàn)研究)獲得的提示疫苗和不良事件之間未知的可能性因果關(guān)聯(lián),或已知的因果關(guān)聯(lián)的新特征(或有害或有利)。疫苗安全性信號(hào)是進(jìn)行疫苗安全性研究的第一步。疫苗警戒是對(duì)預(yù)防接種后不良事件及其他疫苗或預(yù)防接種相關(guān)問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)、

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