换一批基于FAERS数据库对祖拉诺酮不良反应信号的挖掘与分析
Mining and Analysis of Adverse Reaction Signals of Zuranolone Based on the FAERS Database
摘要目的 本研究旨在利用FAERS数据库,挖掘和评价祖拉诺酮上市后在真实世界下的不良事件信号,为其临床安全应用提供真实世界证据.方法 收集FAERS数据库中2023年第4季度～2025年第3季度的报告.MySQL存储数据,MedDRA 28.0对不良事件术语进行标准化和系统器官分类,Python完成数据清洗及分析.采用比例报告比法和贝叶斯置信度传播神经网络法同时检测信号,提高阳性信号的准确性.结果 以祖拉诺酮为首要怀疑药品的报告共883份,挖掘出阳性信号70个,累及7个系统-器官(SOC),阳性信号最多的SOC为精神病类,其次为各类神经系统疾病,两者的阳性信号数占总阳性信号数的80%.信号强度排名前三的分别为新生儿嗜睡、围产期抑郁症和醉酒感.结论 祖拉诺酮的药品不良事件主要为精神病类和神经系统疾病,可能会导致抑郁症状加重,甚至出现自杀行为;服药期间对于精密仪器的操作会产生影响;需加强祖拉诺酮致婴幼儿暴露情况的警示.
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关键词
祖拉诺酮药品不良事件产后抑郁症比例报告比法贝叶斯置信度传播神经网络法zuranoloneADEspostpartum depressionProportional reporting ratio(PRR)Bayesian confidence propagation neural network(BCPNN)
分类号
R969（药理学）
栏目名称
DOI
10.12048/j.issn.1674-229X.2026.02.005
发布时间
2026-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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