【目的】在线健康社区为药物不良反应信号监测提供了新的信息源,从患者对不良反应的评论数据中识别药物不良反应信号有助于为抗糖尿病类药物不良反应的监测预警提供参考。【方法】以Ask a Patient网站中患者的抗糖尿病药物不良反应评论为数据源,结合自然语言处理技术和UMLS、MedDRA等词表对患者评论数据进行规范化处理和映射,构建药物-不良反应共现矩阵,采用PRR法识别符合信号监测阈值的药物-不良反应对并对抽取结果进行专家判读,最后以Drugs.com作为金标准对方法的有效性进行评估。【结果】共计识别出539组药物-不良反应对,整体识别准确率达85%,金标准整体吻合率达82%,说明该方法具有一定的有效性。【局限】因MedDRA中纳入了部分检查、手术操作、社会环境等类型的与ADR无关的术语,对ADR术语的识别准确率产生一定影响。【结论】本研究采用的药物不良反应信号识别思路,丰富了药物不良反应信号监测渠道和方法,为药物不良反应信号监测提供了参考。
目的探讨近十年国内CT低剂量领域的研究现状,揭示该领域的发展特点和一般规律,为该领域的进一步深入研究提供参考。方法以中国知网(CNKI)为搜索引擎,中国学术期刊网络出版总库(CAJD)为数据源,检索2002—2011年CT低剂量文献,采用Thomson Data Analyzer(TDA)分析软件进行数据清洗。从年代、发文作者、地区、机构、基金等多方面进行文献计量学分析。结果 2002—2011年CAJD数据库中共收录国内CT低剂量文献3148篇,累计作者7352人次,单篇论文平均作者数2.34,平均合著率为63.48%。发表3篇文献以上者为高产作者。发文作者来自471个机构,从属于8个机构类别,分布于我国33个地区,北京、上海两地发文量占45.9%。国内CT低剂量文献领域涉及10种核心期刊。2002—2011年,获基金资助文献共868篇,发文量逐年增长。结论国内CT低剂量研究与国际同期水平相比尚处于初级阶段,科研力量地区分布极不均衡。相关研究虽已涉及多机构、多系统、多学科,但发文数量、质量还有待进一步提高。加强CT低剂量相关的基础研究、完善CT低剂量研究所涉及的医学伦理、临床科研方法等不足可加快该领域研究不断深入的步伐。
