换一批基于FAERS数据库对舒尼替尼不良事件信号挖掘和用药风险分析
Adverse Event Signal Mining and Drug Risk Analysis of Sunitinib Based on FAERS Database
摘要目的 基于美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库挖掘舒尼替尼不良事件(AE)信号,为合理用药提供参考.方法 应用报告比值法(ROR)、比例报告比值比法(PRR)、多项式伽马泊松分布缩减法(MGPS)和贝叶斯可信区间递进神经网络法(BCPNN)分析FAERS数据库2006年第一季度至2023年第三季度舒尼替尼的数据风险信号强度.结果 检索到舒尼替尼AE报告35 720份,阳性信号310个;大多数AE发生在用药后30 d(39.71％);严重AE占76.37％;阳性信号共涉及27个系统器官分类(SOC),前3位为全身性疾病及给药部位各种反应、胃肠系统疾病和各类检查;死亡、腹泻、疾病进展和疲劳等发生频次较高;发生强度前20位AE中,新的不良反应占65％,如肿瘤破裂和葡萄膜黑色素细胞弥漫性增殖等.结论 应完善舒尼替尼用药评估,加强用药监护,保证患者安全用药.
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关键词
舒尼替尼不良事件美国食品药品管理局不良事件报告系统信号挖掘SunitinibAdverse eventsFood and Drug Administration Adverse Event Reporting System(FAERS)databaseSignal mining
栏目名称
DOI
10.3870/j.issn.1004-0781.2025.01.017
发布时间
2025-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏大学医教协同创新基金资助项目（JDYY2023026）
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