Objektiva biverkningar är vanliga och svarar för 770 000 skador och dödsfall varje år och läkemedelsinteraktioner står för så mycket som 30 % av dessa. Spontan rapportering system rutinmässigt samla ADEs från patienter på komplexa kombinationer av läkemedel och ge en möjlighet att upptäcka oväntade läkemedelsinteraktioner. Tyvärr begränsas nuvarande algoritmer för sådan "signaldetektering" genom underrapportering av interaktioner som inte förväntas. Vi presenterar en ny metod för att identifiera latenta läkemedelsinteraktionssignaler vid underrapportering. Material och metoder Vi identifierade åtta kliniskt signifikanta biverkningar. Vi använde FDA: s biverkningsrapporteringssystem för att bygga profiler för dessa biverkningar baserat på biverkningar av läkemedel kända för att producera dem. Vi letade sedan efter par av läkemedel som matchar dessa enstaka läkemedel profiler för att förutsäga potentiella interaktioner. Vi utvärderade dessa interaktioner i två oberoende datamängder och även genom en retrospektiv analys av Stanford Hospitals elektroniska journaler. Resultat Vi identifierade 171 nya läkemedelsinteraktioner (för åtta biverkningskategorier) som är avsevärt berikade för kända läkemedelsinteraktioner (p1⁄40 0009) och använde den elektroniska journalen för oberoende testning av läkemedelsinteraktionshypoteser med hjälp av multivariata statistiska modeller med kovariater. Slutsats Vår metod ger ett alternativ för att upptäcka dolda interaktioner i spontanrapporteringssystem genom att använda biverkningsprofiler för att dra slutsatser om förekomsten av orapporterade biverkningar. BAKGRUND OCH BETYDELSE
Tatonetti m.fl. använde FDA: s biverkningsrapportering System för att bygga profiler och letade efter par av läkemedel som matchar dessa single-drug profiler för att förutsäga potentiella interaktioner REF.
A novel signal detection algorithm for identifying hidden drug-drug interactions in adverse event reports
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}