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असमानता विश्लेषण का उपयोग करके सिग्नल डिटेक्शन

1990
Statistician analyzing drug safety data using disproportionality analysis in a modern office.

(यह छवि केवल उदाहरण के लिए बनाई गई है)

सिग्नल डिटेक्शन बड़े डेटासेट, विशेष रूप से स्वतः रिपोर्टिंग सिस्टम से किसी दवा और प्रतिकूल घटना के बीच संभावित कारण संबंधों की पहचान करने की प्रक्रिया है। यह सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है, जिन्हें असमानता विश्लेषण के रूप में जाना जाता है, ताकि अपेक्षित से अधिक बार रिपोर्ट किए गए दवा-घटना संयोजनों का पता लगाया जा सके। एक सामान्य माप रिपोर्टिंग ऑड्स रेशियो (ROR) है, जिसका मान एक से अधिक होने पर एक संभावित संकेत का सुझाव देता है जिसके लिए आगे की जांच की आवश्यकता होती है।

असमानता विश्लेषण आधुनिक फार्माकोविजिलेंस में एक प्रमुख डेटा माइनिंग तकनीक है। यह लाखों रिपोर्टों वाले विशाल स्वतः रिपोर्टिंग डेटाबेस में "भूसे के ढेर में सुई" खोजने की चुनौती का समाधान करता है। इसका मूल विचार किसी विशिष्ट दवा से संबंधित किसी विशिष्ट प्रतिकूल घटना की रिपोर्टों के अनुपात की तुलना डेटाबेस में मौजूद अन्य सभी दवाओं से संबंधित उसी घटना की रिपोर्टों के अनुपात से करना है। यदि किसी दवा-घटना का युग्म संयोग से अपेक्षित से कहीं अधिक बार प्रकट होता है, तो इसे संभावित संबंध के "संकेत" के रूप में चिह्नित किया जाता है।

इसकी गणना आमतौर पर 2×2 कंटिंजेंसी टेबल का उपयोग करके की जाती है। किसी दी गई दवा (ड्रग X) और घटना (इवेंट Y) के लिए, टेबल में चार सेल होते हैं: (a) ड्रग X और इवेंट Y वाली रिपोर्ट, (b) ड्रग X और किसी अन्य घटना वाली रिपोर्ट, (c) किसी अन्य दवा और इवेंट Y वाली रिपोर्ट, और (d) किसी अन्य दवा और किसी अन्य घटना वाली रिपोर्ट। रिपोर्टिंग ऑड्स रेशियो (ROR) की गणना [latex](a/c) / (b/d) = ad/bc[/latex] के रूप में की जाती है। 1 से काफी अधिक ROR मान, पर्याप्त संख्या में मामलों के साथ, एक सांख्यिकीय संबंध का सुझाव देता है।

Other common measures include the Proportional Reporting Ratio (PRR) and Bayesian methods like the Multi-item Gamma Poisson Shrinker (MGPS). It is crucial to understand that these methods do not establish causality. They are hypothesis-generating tools. A statistical signal can be influenced by many biases, such as media attention (the ‘Weber effect’), co-prescribed medications, or the underlying disease being treated. Therefore, any detected signal must undergo a thorough qualitative and clinical assessment by experts before any regulatory action is considered.

UNESCO Nomenclature: 1209
सांख्यिकी

Type

सॉफ्टवेयर/एल्गोरिदम

व्यवधान

संतोषजनक

उपयोग

व्यापक उपयोग

शगुन

  • बड़े पैमाने पर स्वतः रिपोर्टिंग डेटाबेस की स्थापना
  • गणना शक्ति और डेटा माइनिंग तकनीकों में प्रगति
  • महामारी विज्ञान और जैवसांख्यिकी के मूलभूत सिद्धांत
  • बेयसियन सांख्यिकीय ढांचा

आवेदन

  • यह तय करना कि किन दवा-सुरक्षा संबंधी मुद्दों पर गहन जांच की आवश्यकता है
  • FAERS और VigiBase जैसे बड़े प्रतिकूल घटना डेटाबेस की स्वचालित स्क्रीनिंग
  • संभावित दवा संबंधी खतरों के बारे में प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करना
  • दवा सुरक्षा संचार पर नियामक निर्णय लेने में सहायता करना

पेटेंट:

NA

संभावित नवाचार विचार

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संबंधित विषय: सिग्नल डिटेक्शन, असमानता विश्लेषण, आनुपातिक रिपोर्टिंग अनुपात (पीआरआर), रिपोर्टिंग ऑड्स अनुपात (आरओआर), डेटा माइनिंग, फार्माकोविजिलेंस, विजीबेस, फार्माकोएपिडेमियोलॉजी।

ऐतिहासिक संदर्भ

असमानता विश्लेषण का उपयोग करके सिग्नल डिटेक्शन

1980
1980
1986-01-01
1990
1990
1993
1998
1980
1980
1982-07-01
1988-06-01
1990
1993
1997-04-23
2001

(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)

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