薬物疫学と医薬品の安全性の進歩

概要

医薬品安全性監視におけるシグナル検出: 主観的ベイズ推論の応用

ランジャン A、トリパティ A、サウラブ A、カライセルバン V、グプタ R、グプタ SK、アグラワル SS

本研究では、医薬品安全性監視システムにおける薬物と有害反応（ADR）のペアの関連性を調べるための新しい統計的尺度を提案した。定量的シグナル検出のための比例報告比率（PRR）パラメータに対応する主観的ベイズ尺度を提案した。分析では、4つの薬物とADRのペアを例に、古典的およびベイズ推論手順を使用した。専門家の意見により事前情報を得た。この分析の結果、ベイズ推論は古典的推論よりも信頼性が高いことがわかった。本研究では、医薬品安全性監視システムにおける自発的な報告の場合、サンプルサイズが小さい場合は主観的ベイズ推論の方が適していることを示唆している。