Bakgrund: Multi-item biverkningar (ADE) föreningar är föreningar som relaterar flera läkemedel till möjligen flera biverkningar. Den nuvarande standarden för farmakovigilans är bivariat associationsanalys, där varje enskild läkemedelsadverse effektkombination studeras separat. Vikten och svårigheten att upptäcka ADE- föreningar med flera punkter noterades i flera framstående säkerhetsövervakningsstudier. I detta dokument undersöker vi tillämpningen av en väletablerad data mining metod som kallas förening regel gruvdrift, som vi skräddarsytt för ovanstående problem, och visa dess värde. Metoden tillämpades på FDA:s spontana biverkningsrapporteringssystem (AERS) med minimala begränsningar och förväntningar på dess resultat, ett experiment som inte tidigare gjorts på den omfattning och allmänhet som föreslås i detta arbete. Resultat: Baserat på en uppsättning 162744 rapporter om misstänkta ADE rapporteras till AERS och publiceras i år 2008, vår metod identifierade 1167 multi-item ADE föreningar. En taxonomi som kännetecknar föreningarna utvecklades utifrån ett representativt urval. Ett signifikant antal (67 % av det totala antalet) potentiella ADE-föreningar med flera punkter som identifierats karakteriserades och kliniskt validerades av en domänexpert som tidigare erkända ADE-föreningar. Flera potentiellt nya ADE identifierades också. En mindre andel (4 %) av associationerna karakteriserades och validerades som kända läkemedelsinteraktioner. Slutsatser: Våra resultat visar att multi-punkt ADEs är närvarande och kan extraheras från FDA: s negativa effekt rapporteringssystem med hjälp av vår metodologi, vilket tyder på att vår metod är en giltig metod för den första identifieringen av multi-punkt ADEs. Studien visade också på flera begränsningar och utmaningar som kan tillskrivas både metoden och kvaliteten på data.
Harpaz et al Ref tillämpade också föreningsregeln gruvdrift på FAERS rapporter för att identifiera multidrug ADR föreningar.
Mining multi-item drug adverse effect associations in spontaneous reporting systems
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}