基于FAERS数据库的丁苯那嗪与氘丁苯那嗪安全性对比研究

目的 基于美国食品药品监督管理局（FDA）公共数据开放项目（openFDA）中丁苯那嗪和氘丁苯那嗪不良事件的数据,分析2个药物的安全性,为临床用药提供参考。方法 收集2017年1月1日—2022年12月31日FDA不良事件报告系统（FAERS）中丁苯那嗪与氘丁苯那嗪相关的不良事件报告,提取报告数排名前50位不良事件报告,采用报告比值比法（ROR）挖掘不良反应风险信号。结果 共得到丁苯那嗪相关的不良事件报告1 468例,氘丁苯那嗪相关的不良事件报告3 097例,对报告数排名前50位不良事件进行药物不良反应风险信号分析,分别检测出丁苯那嗪39个不良反应风险信号,氘丁苯那嗪35个不良反应信号。按照不良事件报告数进行排名,丁苯那嗪前5位的不良事件依次为超说明书使用、死亡、药物无效、抑郁、治疗不服从;氘丁苯那嗪前5位的不良事件依次为药物无效、运动障碍、抑郁、嗜睡、失眠。结论 氘丁苯那嗪通过结构改造,优化了药动学参数,减少了给药剂量和频次,从而明显提高了患者的用药依从性,检测到的不良反应风险信号与原型药物相比有所减少,但需注意其自杀风险,提示临床予以进一步的安全性评价。     

基于openFDA的诺西那生不良反应真实世界研究

目的：基于FDA公共数据开放项目（openFDA）中诺西那生不良事件的数据,分析研究诺西那生的不良反应,为临床安全用药提供参考。方法：收集2016年1月1日至2020年12月31日美国FDA不良事件报告系统（FAERS）中诺西那生相关的不良事件（AE）报告,提取报告数排名前50位不良事件报告,采用报告比值比法（ROR）和比例报告比值法（PRR）挖掘诺西那生不良反应风险信号。结果：设定时段内FAERS共收到以诺西那生为首要怀疑药物的不良事件报告3 497例,对报告数排名前50位不良事件进行药物不良反应风险信号分析,检测出35个不良反应风险信号,其中30个为说明书中未收录的不良事件。不良事件报告数前5位的不良事件依次为头痛、腰穿后综合征、发热、感染性肺炎、呕吐。不良反应风险信号强度排名前5位的依次为腰穿后综合征、脑脊液漏、鼻病毒感染、尿蛋白检出、呼吸道合胞病毒感染。结论：利用诺西那生不良事件的真实世界数据深入分析其潜在的不良反应,提示临床予以关注及进一步进行安全性评价。其中尿蛋白检出不良反应风险信号强度高,建议在每次给药前进行尿蛋白检测。     

基于美国FDA公共数据项目的利司扑兰不良事件真实世界研究

目的:基于美国食品药品监督管理局公共数据项目(US Food and Drug Administration Public Data Open Project, OpenFDA)中药物不良事件报告数据，挖掘利司扑兰上市后的不良事件，为临床安全用药提供参考。方法:检索OpenFDA数据库中2020年8月7日—2022年5月31日时间段内有关利司扑兰的所有不良事件报告，采用报告比值比(reporting odds ratio, ROR)法和比例报告比值(proportional reporting ration, PRR)法对利司扑兰上市后的不良事件报告数据进行风险信号挖掘和分析。结果:共检索到以利司扑兰为首要怀疑药物的不良事件报告844例，经检测获得不良反应风险信号68个，其中位置性眩晕、血氧饱和度下降、心动过速、心率加快为说明书中未收录的不良反应。报告频数前5位的不良事件依次为腹泻、虚弱、肺炎、产品存储错误、肌肉无力。不良事件风险信号的ROR值排名前5位的依次为尿布性皮炎、位置性眩晕、呼吸系统病毒感染、产品温度漂移问题、皮肤接触暴露。结论:基于利司扑兰不良事件的真实世界数据深入分析其潜...     

基于FAERS数据库的非格司亭不良事件信号挖掘与分析

目的 挖掘并分析非格司亭相关不良事件的信号,为该药的临床安全使用提供参考依据。方法 收集FAERS中的2013年1月1日—2023年12月31日关于非格司亭的不良事件数据,采用比例失衡法中的ROR、PRR和BCPNN法进行信号挖掘,对报告频数和信号强度排名前20位以及各系统器官分类的不良事件进行统计分析。结果 共收集非格司亭相关的不良事件报告数4 434份,挖掘到相关信号328个,以发热、骨痛、白细胞计数降低等较为常见;共涉及22个系统器官,主要集中在血液及淋巴系统疾病、感染及侵染类疾病、各类检查等。挖掘到78个说明书未记录的新发现可疑不良反应,以脓毒症、恶性肿瘤、骨整合不充分为主。结论 非格司亭在真实世界中发生的常见不良反应与说明书有一致性,但存在部分新发现可疑的不良反应,临床用药宜密切关注,做好患者用药前风险评估,用药后及时监测,以保证患者用药安全。     

基于FAERS数据库的普瑞巴林不良事件信号挖掘与分析

目的 通过挖掘真实世界中与普瑞巴林关联的药物不良事件信号,为其临床安全合理用药提供参考。方法 调取美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)中普瑞巴林2015年1月1日—2023年1月31日的数据,运用报告比值比法和贝叶斯可信区间递进神经网络法进行信号挖掘,分析其药物不良反应发生情况。结果 共得到药物不良事件信号288个,其中发生频次排在前5位的药物不良事件是全身性疾病及给药部位各种反应,精神疾病类,各类神经系统疾病,各类损伤、中毒及操作并发症,各种肌肉骨骼,以及结缔组织疾病;挖掘到9个未收录于说明书中的新发现可疑不良反应,尿尿素增高、颏麻木综合征、幻肢综合征、身高降低等。结论 普瑞巴林在真实世界中发生的常见不良反应应与说明书保持一致性,对于临床上部分新出现可疑的不良反应,在用药时应重点关注。     

基于FAERS数据库的阿糖苷酶α风险信号挖掘与分析

目的 挖掘阿糖苷酶α的不良反应风险信号，为该药的临床安全使用提供参考。方法 采用报告比值比法与英国药品和保健品管理局综合标准法对2006年6月-2022年12月美国FDA不良事件报告系统（FAERS）数据库收到的阿糖苷酶α相关药品不良事件（ADE）报告进行数据挖掘与分析。结果 共获得阿糖苷酶α相关ADE报告3 255份，一半以上（1 695份，52.1%）为严重ADE。女性略多于男性（1 461份，44.88%vs 1 369份，42.06%）；报告主要来自欧美，其中美国报告数最多（1 683份，51.7%）。共检测到相关风险信号298个，发生频次位居首位的是发热，其次是呼吸衰竭、肺炎、呼吸困难以及输液反应等；信号强度排名第1位的是药物特异性抗体缺失。ADE风险信号共涉及22个系统器官分类（SOC），排名前10位的依次是呼吸系统、胸及纵隔疾病，各类检查，全身性疾病及给药部位各种反应，感染及侵染类疾病，心脏器官疾病，各种肌肉骨骼及结缔组织疾病，各类损伤、中毒及操作并发症，各类神经系统疾病，免疫系统疾病和胃肠系统疾病。结论 阿糖苷酶α ADE信号及其累及系统器官与说明书基本一致，包括过敏反应、免疫介导反应、急性心肺衰竭风险、抗体形成风险等，但仍需警惕其说明书中未提及的安全风险，如可能存在的相关感染风险。     

基于FAERS数据库的厄达替尼不良事件信号挖掘与分析

目的 基于美国食品药品监督管理局（FDA）不良反应事件报告系统（FDA adverse event reporting system, FAERS）对厄达替尼得相关不良反应事件进行数据挖掘,为厄达替尼的临床应用提供参考依据。方法 挖掘FAERS数据库2019年第2季度—2022年第2季度的厄达替尼的药品不良事件数据,并采用报告比值法（ROR）和比例报告比值法（PRR）对挖掘的数据进行分析。结果 共收集到以厄达替尼为首要怀疑药物的不良时间报告593例。其中男性所占比例（50.08%）高于女性所占比例（35.08%）。年龄多集中在46～80岁。上报国家以美国为主（77.07%）。将无效信号排除后,共得到药品不良事件信号71个,依据MedDRA对该71个信号的首选术语（PT）进行分类,共涉及到16个系统器官分类（SOC）,排名前5位的依次是全身性疾病及给药部位各种反应、皮肤及皮下组织类疾病、胃肠紊乱疾病、社会环境及感染及侵染类疾病。结论 厄达替尼常见的药品不良事件与说明书记载的无较大差异,具有一致性,但涉及到的SOC分类与说明书具有一定的差异性,可为临床安全用药提供参考。     

基于FAERS数据库两性霉素B脱氧胆酸盐与脂质体不良事件信号挖掘研究

目的 利用美国食品药品监督管理局不良事件报告系统（FAERS）数据库分析两性霉素B脱氧胆酸盐（AmB-D）与两性霉素B脂质体（L-AmB）的风险信号,为临床合理用药提供参考。方法 基于FAERS数据库提取AmB-D和L-AmB 2004年第1季度—2023年第4季度的不良事件报告,并导入SAS 9.4软件中进行数据清理与分析,采用报告比值比法（ROR）、比例报告比值法（PRR）、英国药品和健康产品管理局综合标准（MHRA）及贝叶斯可信区间递进神经网络法（BCPNN）进行不良事件信号挖掘。结果 分别检索到AmB-D与L-AmB的药品不良事件报告1 308、4 304份。AmB-D与L-AmB发生频次最多的不良反应均为低钾血症和急性肾损伤。AmB-D与L-AmB肾脏及泌尿系统疾病不良事件报告比例接近,提示临床可能低估了脂质体的肾毒性。并挖掘到AmB-D较强的可疑不良事件信号为免疫重建炎性综合征、白质病变;L-AmB的可疑信号为中毒性表皮坏死松解症、免疫重建炎性综合征、β2微球蛋白升高、脾损害和血管内溶血,说明书中未注明,应予以重视。结论 AmB-D与L-AmB可疑不良事件信号的挖掘,大多数与说明书记录的一致,但仍发现新的信号,需积极监测。     

基于FDA不良事件数据库阿司匹林相关痛风和高尿酸血症不良事件分析

目的 利用美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统（FAERS）数据库挖掘阿司匹林相关痛风和高尿酸血症的不良事件（AE）信号并进行分析,为其临床安全合理用药提供参考。方法 采用报告比值比（ROR）法对美国食品药品监督管理局公共数据开放项目OpenVigil 2.1数据库中于2004年1月1日－2021年9月30日上报的阿司匹林相关的痛风和高尿酸血症不良事件进行数据挖掘。结果 阿司匹林相关痛风的不良事件报告数为625 例,报告比值比的 95％CI：3.254 (2.997-3.533)。高尿酸血症90个,报告比值比的 95％CI：2.464 (1.989-3.053)。女性信号强度高于男性,18~44岁年龄组信号强度高于其他年龄组。痛风和高尿酸血症不良事件中应用的阿司匹林均为小剂量。结论 小剂量阿司匹林是诱发痛风和高尿酸血症风险信号,阿司匹林诱发痛风信号强度高于高尿酸血症,二者可能为2个独立的不良事件,无相关性。女性和18~44岁组服用小剂量阿司匹林应低嘌呤饮食,注意监测血尿酸和痛风发作。     

基于Openvigil药物警戒数据分析网站的间质性肺疾病相关药物风险信号研究

目的 通过Openvigil药物警戒数据分析网站检测和评价引起间质性肺疾病(interstitial lung disease,ILD)的药物不良事件的信号,以期为临床安全用药提供参考。方法 在Openvigil药物警戒数据分析网站使用OpenVigil 2.1-MedDRA-v24(data 2004Q1-2022Q3)在线分析系统,对美国FDA不良事件报告系统2004年第1季度—2022第3季度的数据进行分析：提取PT为“interstitial lung disease”的数据,查询RxNav网站进行商品名和药品通用名查询,合并相同通用名药物,重新计算合并后药品不良事件的相关数据及比例报告比(proportional reporting ratios,PRR)值、Chi_squared值,筛选DE≥30,PRR>2,Chi_squared> 4的条目,药品比对ATC码进行分类,形成旭日图,对比SIDER、药品说明书、国内外文献等分析药物不良事件信号真伪。结果 设定时段内,美国FDA不良事件报告系统来源首要引起ILD不良事件的药品共计报告113 854例,前5位引发ILD信号最强的系统依次是抗肿瘤及免疫调节剂(L)、消化系统及影响代谢药物(A)、全身用抗感染药(J)、心血管系统药物(C)、肌肉-骨骼肌系统药(M),结合药品说明书、国际不良反应网站及国内外文献报道,吉非替尼、比卡鲁胺、紫杉醇、阿法替尼、奥沙利铂、多西他赛、依维莫司、决奈达隆、他克莫司、伊马替尼、徳喜曲妥珠单抗、复方磺胺甲恶唑、柳氮磺吡啶、地诺单抗、替吉奥、瑞巴派特为最可能引发ILD不良反应的药品。结论 通过Openvigil药物警戒数据分析网站进行药物不良事件信号挖掘,通过严谨医学评价得出最有可能引发ILD不良反应的16个药品,可为临床做好预警工作,早期发现ILD并及时停药,积极予以对症治疗,以降低药源性不良反应的危害。     

基于FAERS数据库对阿基仑赛ADE信号的挖掘与分析

目的 利用美国食品药品管理局不良事件报告系统（FAERS）,分析阿基仑赛相关不良事件的发生情况,为临床安全用药提供参考。方法 挖掘FAERS数据库2018年1月—2023年9月阿基仑赛的不良事件数据,并使用报告比值法（ROR）、比例报告比值法（PRR）法对其相关不良事件进行分析和风险信号监测。结果 共收集到以阿基仑赛为首要怀疑药物的不良事件报告2 352例,共挖掘出331个首选术语（PT）。通过整理重复PT,阈值筛选最终生成182个PT,相关报告数共3 686份。对182个信号的PT进行分类,共涉及到19个SOC,按照PT报告数排名,前5名的依次是各类神经系统疾病、全身性疾病及给药部位各种反应、社会环境、各类检查及血管与淋巴管疾病,阿基仑赛发生最频繁的不良事件主要为神经毒性、热病及疾病进展等;按照信号强度排名,前5名的依次是各类神经系统疾病、血液及淋巴系统疾病、各类检查、肾脏及泌尿系统疾病、良性恶性及性质不明的肿瘤,与抗原受体T细胞（CAR-T）相关性脑病综合征与神经毒性关联性强,与说明书基本一致,验证了本研究的可靠性。结论 阿基仑赛常见不良事件信号与说明书记载的无较大差异,具有一致性...     

基于FAERS数据库醛固酮受体拮抗剂不良反应信号挖掘与分析

目的 基于美国食品药品监督管理局不良事件报告系统（FAERS）数据库挖掘醛固酮受体拮抗剂依普利酮和螺内酯的不良反应（ADR）信号,对比和分析两者ADR的相关情况,为临床安全用药提供参考依据。方法 基于FAERS数据库,利用Open Vigil FDA分析工具提取2004年1月1日—2022年11月4日上报的目标药物依普利酮与螺内酯相关的不良事件情况数据。采用报告比值比法进行数据挖掘,按国际医学用语词典25.1版中的首选系统器官分类（SOC）和首选术语（PT）对不良事件进行统计分类并分析。结果 共检索到醛固酮受体拮抗剂依普利酮和螺内酯相关的ADR报告112 518份,其中依普利酮ADR报告8 516份,风险信号50个,信号累及12个系统/器官;螺内酯ADR报告104 002份,风险信号60个,信号累及13个系统器官分类;其中36个为重叠信号。依普利酮说明书未提及的有13个风险信号,主要涉及呼吸、胃肠等系统器官分类;螺内酯说明书未提及的有19个风险信号,主要涉及血液及淋巴系统疾病、精神病类等系统器官分类。结论 临床应用醛固酮受体拮抗剂时,除重点关注说明书提及的ADR,还需对未提及的风险信号和原有疾病进展情况引起重视。     

非典型抗精神病药物血液系统不良事件信号挖掘和数据分析

目的 基于美国食品药品监督管理局（FDA）不良事件报告系统（FAERS）挖掘6种非典型抗精神病药物氯氮平、奥氮平、阿立哌唑、喹硫平、利培酮、齐拉西酮血液系统不良事件（ADE）信号,为临床安全使用非典型抗精神病药物提供参考。方法 下载2017年第1季度—2021年第3季度共19个季度的FAERS数据,采用比值失衡法中的报告比值比（ROR）法和综合标准法（MHRA）检测数据库中非典型抗精神病药物的ADE信号,统计并分析血液系统ADE信号的相关信息。结果 从FAERS数据库得到以氯氮平、奥氮平、阿立哌唑、利培酮、喹硫平、齐拉西酮6种非典型抗精神病药物为首要怀疑药物的ADE共389431例次,涉及报告病例116706例。血液系统ADE报告共计47144例次,涉及报告病例9658例。氯氮平产生血液系统信号22个,涉及报告病例6808例;奥氮平产生血液系统信号19个,涉及报告病例736例;喹硫平产生血液系统信号18个,涉及报告病例560例;阿立哌唑产生血液系统信号8个,涉及报告病例60例;利培酮产生血液系统信号3个,涉及报告病例16例;齐拉西酮产生血液系统信号1个,涉及报告病例5例。结论 基于真实世界的非典型抗精神病药物血液系统ADE信号挖掘有助于开展安全性评价,为临床安全应用提供参考。     

基于FAERS数据库的双膦酸盐类药物不良事件信号挖掘研究

目的 基于FDA不良事件报告系统(FDA adverse event reporting system,FAERS)数据库对双膦酸盐类药物(bisphosphonate,BPS)的不良事件信息进行分析对比,挖掘其潜在的药品不良反应(adverse drug reaction,ADR)信号,以期优化患者治疗方案,为临床安全合理用药提供参考。方法 从FAERS提取2004年第1季度—2020年第4季度的不良事件报告数据,利用比值比(report odds ratio,ROR)法和比例报告比值(proportional report ratio,PRR)法对BPS的报告进行数据挖掘。得到有效信号后,利用国际医学用语词典术语集进行汉化及系统、器官归类。结果 经过筛选后,结果显示：阿仑膦酸钠累及19个系统,共1 072种信号;唑来膦酸共累及20个系统,共709种信号;利塞膦酸累及20个系统,共638种信号;帕米膦酸累及18个系统,共456种信号;伊班膦酸累及19个系统,共361种信号。结论 该研究有效利用ROR法和PRR法挖掘出5种BPS的ADR信号,5种BPS之间ADR具有一定的差异性,可为临床用药提供一定的参考,有利于促进临床合理用药。     

基于美国FAERS数据库的阿特珠单抗不良事件信号挖掘研究

目的 挖掘和分析阿特珠单抗的不良事件信号,为其安全风险控制和临床合理用药提供参考.方法 采用比例失衡法对美国FDA不良事件报告系统(FAERS)中2017年第一季度至2020年第一季度共13个季度的阿特珠单抗相关不良事件报告进行数据挖掘分析.结果 获得阿特珠单抗报告数11140个,不良事件信号440个,涉及23个系统器...     

基于FAERS数据库对泊马度胺不良事件信号的挖掘与分析

目的 基于美国食品药品监督管理局（FDA）不良事件报告系统（FAERS）中的不良事件报告挖掘泊马度胺相关的不良事件信号,为临床安全合理用药提供参考。方法 收集FAERS数据库中泊马度胺2013年2月8日—2024年3月20日的数据,采用报告比值比法（ROR）和贝叶斯可信传播神经网络法（BCPNN）法进行不良事件信号挖掘。结果 最终纳入14 618份有效泊马度胺不良事件报告,得到152个不良事件信号,共累及17个器官系统分类（SOC）。其中男性构成比（50.43%）高于女性（45.03%）;年龄主要分布在60岁以上（56.37%）的人群;累及的SOC主要包括各类检查,呼吸系统、胸及纵隔疾病,血液及淋巴系统疾病,感染及侵染类疾病等;报告数量较多的不良事件信号包括感染性肺炎、中性粒细胞减少症、白细胞计数降低、周围神经病等。泊马度胺说明书中未记载的新的可疑不良反应包括人绒毛膜促性腺激素增加、牙病、心房破裂、克隆性造血、进行性多灶性脑白质病、脑深部核团高敏等。结论 基于FAERS数据库挖掘到的泊马度胺相关不良反应,与药品说明书中提到的基本一致,同时也存在部分新发现的可疑不良反应,在临床用药时应关注。     

基于FAERS的5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂不良事件信号挖掘

目的 挖掘5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂相关不良事件的风险信号,为该类药物的临床安全使用提供参考。方法 利用美国食品药品监督管理局不良事件报告系统（FAERS）数据库,使用OpenVigil 2.1数据平台,收集文拉法辛、度洛西汀、左旋米那普仑从FAERS建库或在美国上市至2023年6月30日的不良事件报告。采用报告比值比法（ROR）联合贝叶斯可信区间递进神经网络法（BCPNN）进行数据挖掘,并分别按照发生频次和信号强度进行排序。结果 共检索到相关不良事件报告9 376份,风险信号1 419个,其中文拉法辛（4 564份,791个）、度洛西汀（4 411份,585个）、左旋米那普仑（401份,43个）。按发生频次排序,文拉法辛和度洛西汀发生频次较多的停药综合征、恶心、头晕以及左旋米那普仑发生频次较多的血压升高、多汗等均可见于其药品说明书;从信号强度来看,文拉法辛对子代的影响、度洛西汀与文拉法辛共有的低钠血症以及左旋米那普仑的肾功能损害都是相关性较强并且罕见的不良事件。结论 临床在使用上述药物时,应关注患者的电解质水平、肾功能、精神异常以及妊娠周期和状态,若发生相关不良事件,应及时...     

基于FAERS数据库的塞利尼索不良事件信号挖掘与分析

目的 基于美国食品药品监督管理局（FDA）药品不良事件报告系统（FAERS）数据库，挖掘和分析塞利尼索药物不良事件（ADE）信号，为临床安全用药提供参考。方法 采用报告比值比法（ROR）和比例报告比值法（PRR）挖掘2019年3季度—2023年3季度期间塞利尼索ADE报告，利用监管活动医学词典（MedDRA）的首选系统器官分类（SOC）和首选术语（PT）对挖掘的信号进行分类和统计分析。结果 共检索到以塞利尼索为首要怀疑药物的ADE报告4 991例，涉及19 868个PT。经过计算筛选后得到塞利尼索ADE信号118个，涉及16个SOC。塞利尼索ADE信号与已知的相关安全性信息基本一致，ADE主要集中在胃肠系统疾病、全身性疾病及给药部位各种反应、各类检查、代谢及营养类疾病。另外还检出药品说明书未收录的ADE信号53个，如便秘、跌倒、嗜睡和肾功能异常等。结论 基于FAERS的大数据可全面深入分析药品上市后的ADE，提示临床在治疗初期应密切关注塞利尼索胃肠道毒性、血液学毒性以及说明书未提及的风险，并采取预防措施，从而保障临床用药安全。     

基于FAERS数据库挖掘曲拉西利的不良事件及分析

目的 基于美国食品药品管理局（FDA）不良事件报告系统（FAERS）收集曲拉西利的不良事件报告,挖掘新的严重的不良事件,为临床安全用药提供参考。方法 获取FAERS中2004年第1季度—2023年第4季度曲拉西利相关的不良事件报告,采取报告比值比法（ROR）、比例报告比值比（PRR）、贝叶斯可信区间递进神经网络（BCPNN）法与多项式伽马泊松分布缩减法（MGPS）联用对不良事件报告进行数据挖掘与分析。结果 共获得与曲拉西利相关的不良事件报告457例次,在已知性别、年龄或地区的不良事件报告中,男女比例相近,45～65岁不良事件报告数占比最大。曲拉西利的不良事件报告涉及19个系统器官分类（SOC）,包括全身性疾病及给药部位各种反应、各类检查、精神类疾病等,阳性信号主要包括超说明书使用、骨髓抑制呼吸困难、体力状态下降等。结论 曲拉西利不良事件信号有效与说明书基本一致,同时还发现了一些新的潜在曲拉西利信号,如焦虑、心境抑郁、神经紧张不安等,值得临床关注。