Flera framträdande folkhälsoincidenter [29] som inträffade i början av detta århundrade på grund av negativa läkemedelshändelser (ADE) har ökat den internationella medvetenheten hos regeringar och industrier om säkerhetsövervakning (PhV) [6, 7], vetenskap och verksamhet för att övervaka och förhindra negativa händelser orsakade av läkemedelsprodukter e er de introduceras på marknaden. En viktig datakälla för PhV är storskaliga longitudinella observationsdatabaser (LOD) [6] såsom elektroniska patientjournaler (EHR) och databaser för sjukförsäkringsanspråk. Inspirerad av Multiple Self-Controlled Case Series (MSCCS) modell [27], utan tvekan den ledande metoden för ADE upptäckt från LODs, föreslår vi baslinje legalisering, en legaliserad generaliserad linjär modell som utnyttjar de olika hälsoproffs som finns i LODs över olika individer vid olika tidpunkter. Vi tillämpar den föreslagna metoden samt MSCCS på Marsh Eld Clinic EHR. Experimentella resultat tyder på att inkorporering av heterogeniteten bland olika patienter och olika tider bidrar till att förbättra prestandan när det gäller att identifiera riktmärken för ADE från observationella medicinska resultat Partnership ground truth [26].
Dessutom föreslår REF en baslinjereglering för att utnyttja de olika hälsoprofilerna för negativa läkemedelshändelser.
Pharmacovigilance via Baseline Regularization with Large-Scale Longitudinal Observational Data
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}