基于錯誤發(fā)現(xiàn)率的不均衡報告信號檢測及其R語言實現(xiàn)
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更多相關(guān)文章: 多重假設(shè)檢驗 信號檢測 錯誤發(fā)現(xiàn)率 R語言
【摘要】:常用的疫苗不良反應(yīng)信號檢測方法存在閾值確定比較武斷、多重性等問題,導(dǎo)致信號檢測的準(zhǔn)確性降低。本文介紹了多重性問題對信號檢測準(zhǔn)確性的影響,揭示了基于錯誤發(fā)現(xiàn)率(False Discovery Rate,FDR)控制方法可解決信號檢測中的多重性問題。基于FDR的信號檢測方法,在提高了檢測信號生成數(shù)量同時控制了生成信號中的錯誤數(shù)量。用R語言實現(xiàn)了基于FDR控制的疑似預(yù)防接種異常反應(yīng)(Adverse Events Following Immunization,AEFI)的信號檢測。
【作者單位】: 甘肅省疾病預(yù)防控制中心;
【關(guān)鍵詞】: 多重假設(shè)檢驗 信號檢測 錯誤發(fā)現(xiàn)率 R語言
【分類號】:TN911.23;R186
【正文快照】: 自發(fā)報告系統(tǒng)(Spontaneous Reporting System,SRS)是進(jìn)行收集、評估藥物不良反應(yīng)的主要方式,其主要目的是監(jiān)測上市后藥品的安全性信號[1]。由于SRS無分母(無使用人群數(shù)量)、分子嚴(yán)重缺損(報告數(shù)嚴(yán)重低于實際發(fā)生數(shù))、無對照等多方面信息,目前對SRS的分析和利用主要是通過信號
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,本文編號:551145
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