用於分析自發報告的不良事件的視覺分析方法...... 分析後市場監測中自發報告的不良事件的可視化分析方法
Richard C. Zink博士，JMP首席研究統計開發人員
雖然隨機臨床試驗是評估新干預措施療效的黃金標準，但可用的樣本量通常不足以完全了解其安全性。新療法可能造成的風險可能無法被很好地理解，直到它已經上市多年，由與臨床開發計劃的納入標準下的研究不同的個體採取。監管機構，製藥公司和設備製造商收集自發報告的不良事件（SRAE），以監控產品進入市場後的安全性。這些數據通常從醫生，患者或醫學文獻中獲得。SRAE呈現出獨特的挑戰，因為沒有方便的措施來確定使用乾預的個體總數。換句話說，沒有明確的標準來定義特定藥物的不良事件發生率。為了識別潛在的安全信號，我們採用不成比例分析方法來比較特定感興趣事件與給定藥物共同發生的速率與事件數據庫中沒有藥物的事件發生率。我們描述了不成比例的動態交互式圖形顯示如何在後市場監控中簡化SRAE的分析。
數據可視化
