请问下持有人计算某药品的某事件的PRR或ROR值有意义吗？

安瓿菌

通过PRR或ROR的原理和计算公式，我的理解是适合监管部门或研究人员在大数据（国家不良反应监测中心数据库）下发现某目标事件（例如肝损害）由某个药品导致的与其他药品导致构成的背景对比是否比较显著，为研究人员提供一个信号或者说研究方向，从而再系统收集相关数据评价该药品的安全性，根据研究结果决策是否干预。但对于持有人每年至少会对每个品种进行不良反应分析，可能会计算某品种不良反应发生率或各不良反应出现的频次吧，虽然在不良反应报告率仅个位数的国情下通过自发报告数据估计某品种不良反应发生率或某不良反应发生率是无稽之谈，但目前也没有更好的方法了，或多或少能提供些许信号吧，但监管或研究人员不可能在大数据下像持有人每个品种挨个挨个分析，只能通过一些数据挖掘方法（PRR，ROR或贝叶斯法）揪出导致目标事件比较突出的药品，所以这些数据挖掘方法对持有人来说意义不大。此帖仅为抛砖引玉，欢迎各位发表看法

你说的对

嗯 楼主说的对！对于持有人来说，除非数据量较大，否则意义不大。这是不对称性测量法本身的数学原理所致的。并且即使检测出来了，是否为假阳性，以及原因分析还需要进一步的做回顾性分析，抽丝剥茧。目前，很适用于监管机构。不过个人觉得不对称性测量法做分层分析倒是可以尝试尝试。曾经做过，有点作用。

安瓿菌

你说的对 发表于 2021-4-9 13:13
嗯 楼主说的对！对于持有人来说，除非数据量较大，否则意义不大。这是不对称性测量法本身的数学原理所致的 ...

想尝试下分层分析，能提供下分析的思路吗？

你说的对

安瓿菌 发表于 2021-4-9 16:00
想尝试下分层分析，能提供下分析的思路吗？

纯纯的野路子：仅对同一品种开展单因素的分层分析。例如可以把同一品种的数据看成为专门用于男性和专门用于女性的药物的集合，这样就能发现不同性别的不良反应信号就出来了。但分析起来，建议还是得谨慎分析