换一批目标最大似然估计在药品安全性主动监测中的应用
Application of Targeted Maximum Likelihood Estimation in Active Drug Safety Surveillance
摘要目的 利用观察性数据进行因果效应的推断一直是研究者关注的焦点.在药物流行病学领域,探索药物疗效或不良反应也需要因果推断.由van deer laan提出的目标最大似然估计(targeted maximum likelihood estimation,TMLE)被证明具有良好的特性,本文对该方法的原理及应用现状做一介绍.方法 因果推断常用的方法包括逆概率加权法,G-算法(G-formulation)及一些双稳健的估计方法.通过文献检索,对TMLE法的原理、模型构建、效应估计、统计推断、性质及应用等方面进行回顾与综述,同时比较TMLE法与其他几种因果推断方法的异同.结果 与其他因果推断方法相比,TMLE法具有一定的优势,然而其实现过程更复杂.结论 TMLE法是一种双稳健的因果推断方法,能产生目标参数的有效无偏估计,可为TMLE法在药品不良反应主动监测因果推断中的应用提供参考,以期进一步加强药品风险管理.
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关键词
目标最大似然估计因果推断药物流行病学药品不良反应主动监测targeted maximum likelihood estimationcausal inferencepharmacoepidemiologactive surveillance of adverse drug reactions
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DOI
10.3969/j.issn.1672-8629.2017.06.006
发布时间
2017-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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