| 研究課題/領域番号 |
16K19175
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医療社会学
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| 研究機関 | 岐阜薬科大学 |
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研究代表者 |
野口 義紘 岐阜薬科大学, 薬学部, 助教 (80724608)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | シグナル検出 / アソシエーション分析 / 併発疾患 / 医薬品相互作用 / association rule mining / signal detection / Pharmacovigilance / drug-drug interaction / Association rule mining / signal detectuion / JADER / 薬学 / 社会医学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、副作用自発報告データベースを用いて副作用発現因子を探索する簡便な手法の構築を目的とした。従来の評価法での第一の問題が、「調査すべき組み合わせ数が膨大となること」であったため、解析時間の短縮を考慮し、ビッグデータの解析法の一つであるアソシエーション分析に着目した。
本解析法で用いたAprioriアルゴリズムにより、シグナル値の算出のための演算の簡略化を行うことができた。
また本解析法は、原疾患を考慮したケースや医薬品相互作用のシグナルについて従来の評価法と同等の検出力を示していることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本解析法で用いたAprioriアルゴリズムにより、シグナル値の算出のための演算の簡略化を実施し、原疾患を考慮したケースや医薬品相互作用のシグナルの検出が簡便化された。この成果により、未知の有害事象シグナルを効率よく検出できるようになったと考える。
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