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１．分類樹を説明変数とし，その中から特異的なノードを選択するアルゴリズムを開発した．毒性node選択のためには，(1)兄弟分類nodeと比較してROR95%信頼限界下限値が1以上であり，(2)データベース全体と比較してもROR下限値が5以上と高くかつ事例数が3以上，(3)少数の高毒性孫nodeによる影響を除くために親nodeとのBSS値が親孫node間のBSS値合計よりも大きいこと，以上の3条件を満たすものを選択した．
２．分類樹説明変数としてはATC分類体系を利用し，データベースとしては医薬品副作用症例のJADERを使って，８種の副作用を対象に上記のアルゴリズムを適用した．副作用の内容は，(1)アナフィラキシー，(2)横紋筋融解，(3)肝障害，(4)間質性肺疾患，(5)血小板減少，(6)好中球減少，(7)赤血球減少，(8)白血球減少である．
３．アナフィラキシーの解析結果からは8種の分類ノードと23種の成分ノードが特徴的な医薬品として選択された．アナフィラキシーは体質的な要因が大きいと考えられてきたが，特徴的な分類を見出すことができた．
４．さらに同一分類中でもROR指標で見て，副作用を発症しやすい医薬品とそうでないものが混在する．これらの医薬品の構造的な特徴を視察することにより，各副作用に対して構造アラートを抽出することができた．アナフィラキシーの場合，多くはセファロスポリン骨格のようなよく知られた部分構造であったが，中でも3位の側鎖にチオテトラゾールのような置換基を持つものは，特にアナフィラキシーの傾向が強いことが判明した．
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