重要な安全性情報を早期に検出する仕組み―シグナル検出の最近の手法について―

  • 渡邉 裕之
    万有製薬株式会社 臨床医薬研究所臨床統計部
  • 松下 泰之
    三共株式会社 医薬開発本部臨床解析部 東京理科大学 工学研究科経営工学
  • 渡辺 篤
    日本イーライリリー株式会社 医薬情報部
  • 前田 敏郎
    三菱ウェルファーマ株式会社 保証本部医薬情報部門 PMS情報管理部
  • 温井 一彦
    住友製薬株式会社 医薬情報部
  • 小川 嘉正
    ヤンセン ファーマ株式会社 市販後調査部
  • 澤 淳悟
    シェリング・プラウ株式会社 研究開発本部臨床統計解析部
  • 前田 博
    藤沢薬品工業株式会社 臨床統計企画部

書誌事項

タイトル別名
  • Early Detection of Important Safety Information
  • ジュウヨウ ナ アンゼン セイジョウホウ オ ソウキ ニ ケンシュツ スル シクミ シグナル ケンシュツ ノ サイキン ノ シュホウ ニ ツイテ
  • Early detection of important safety information—recent methods for signal detection.
  • Early detection of important safety information -recent methods for signal detection
  • —シグナル検出の最近の手法について—

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説明

It is very important to provide safety information of new drugs to physicians and patients as soon as possible after the early postmarketing period. For that purpose, it is important to appropriately collect and analyze the spontaneous reports accumulated in databases of companies and regulatory agencies. This paper reviews the analytical methods to assess spontaneous reports. Bate et al. (1998) presented Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN) Method used by Uppsala Monitoring Centre (UMC) of the World Health Organization (WHO). DuMouchel (1999) presented Gamma-Poisson Shrinker (GPS) Program of U. S. Food and Drug Administration (FDA), and Evans et al. (2001) presented Proportional Reporting Ratios (PRR) of the Medicines Control Agency (MCA). Furthermore, DuMouchel and Pregibon (2001) extended the GPS Program, proposing the Multi-Item Gamma Poisson Shrinker (MGPS) Program, which then became the standard method for the FDA. This report also reviews the practical problems (e.g. database, duplication cases, code of Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA)) encountered in Japan.

収録刊行物

  • 計量生物学

    計量生物学 25 (1), 37-60, 2004

    日本計量生物学会

被引用文献 (12)*注記

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参考文献 (47)*注記

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