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医薬品副作用シグナル検知システムへのテキストマイニング技術の応用に関する研究
http://hdl.handle.net/10232/14730
http://hdl.handle.net/10232/147305e87f48b-194f-4ce1-9f5c-2e4c2b9d45b0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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21590571seika.pdf (262.3 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-12-22 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 医薬品副作用シグナル検知システムへのテキストマイニング技術の応用に関する研究 | |||||
| タイトル言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A study on application of the text mining technology to the adverse drug reaction signal detection system | |||||
| タイトル言語 | en | |||||
| 著者 |
村永, 文学
× 村永, 文学 |
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| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題言語 | ja | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 薬剤疫学 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | data warehouse | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | data mining | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題言語 | ja | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 医薬品相互作用 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題言語 | ja | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 医薬品副作用シグナル検知 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| 要約 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 2009-2011年度科学研究費助成事業(科学研究費補助金(基盤研究(C)))研究成果報告書 課題番号：21590571 研究代表者：村永文学 (鹿児島大学医学部・歯学部附属病院講師) | |||||
| 内容記述言語 | ja | |||||
| 要約 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 本研究では、総合病院情報システムの情報から、薬剤相互作用による白血球減少症をアソシエーション分析アルゴリズムで発見する方法の技術的な検討を行った。対象は2008年～2009年に当院に入院し前立腺癌の化学療法を受けた患者を対象とした。2009年の症例について発見したIF-THENルールのうち、2008年の症例から作成した知識データベースに含まれないものが35万レコードであった。lift値の大きい薬剤について調査したところ、多くが既知の薬剤であった。発生頻度が低くクリティカルな有害事象については、十分に整備された知識辞書が必須であった。 | |||||
| 内容記述言語 | ja | |||||
| 要約 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | This study was performed to evaluate the utility of a data mining algorithm for detection of adverse drug events. We used experimental data (medication history and test results) with the assumption of "an adverse event due to an interaction between an existing drug and a new drug after introduction of the new drug on to the market". We then evaluated whether we could identify this assumed drug-drug interaction. We developed a knowledge database from association rules extracted from medication history and test results before addition of the new drug. This rule was used for filtering the knowledge database in analysis of data including the new drug. We tried to perform an association analysis using actual prescription data, test results and medical records. We developed a knowledge database by patients with prostate cancer which left the hospital in 2008 ,and conducted an investigation into the drug adverse event of the prostatic patients who left the hospital in 2009. As a result, it was recognized that the maintenance of the knowledge dictionary was very important. | |||||
| 内容記述言語 | en | |||||
| 作成日 | ||||||
| 日付 | 2012-06-04 | |||||
| 日付タイプ | Collected | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| NDC | ||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||
| 主題 | 491 | |||||
| 公開者・出版者 | ||||||
| 出版者 | 鹿児島大学 | |||||
| 出版者言語 | ja | |||||
| 公開者・出版者 | ||||||
| 出版者 | Kagoshima University | |||||
| 出版者言語 | en | |||||
| 科研費番号 | ||||||
| 科研費番号 | 21590571 | |||||
