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vigiRank beyond the BCPNN signal detection

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先日の記事でBCPNNは、WHOが使用しているシグナル検出方法だ、というようなことを書きましたが実はWHOは少し軸足を別のものに移してきています。その名前はvigiRank。1,2

vigiRankとはどういうものでしょうか。まずは、説明です。3

vigiRank is a data-driven predictive model for emerging safety signals. In addition to disproportionate reporting patterns, it also accounts for the completeness, recency, and geographic spread of individual case reporting, as well as the availability of case narratives. Previous retrospective analysis suggested that vigiRank performed better than disproportionality analysis alone.

曰く、新興安全性シグナルを検出する、データ駆動予測モデル。不均衡な報告パターンに加えて、個別症例報告の以下の点を考慮する。

  • 完全性　4（具体的には性別・年齢・被疑薬の使用理由・投与開始日・イベント発現日・narrative・dechallenge rechallenge情報や転帰情報の有無を織り込んだ指標）
  • 最新性　（文献では直近3年の報告の件数（割合？）が示されていました）
  • 地理的な広がり　（文献では複数国からの報告が例示されていました）
  • 病歴が入手されているか（定型文や断片的な情報は未入手扱い）

単純なdisproportionality分析より優れたパフォーマンスを示す可能性が示唆されている。

使うパラメータが増えた分利用できる症例数は減りそうです。次の動画の最後の方で紹介されています。この演者は全体にわかりやすいはっきりとした発音なのですが、WHOを「ダブリュエイチオー」ではなく、「フー」と発音しているので聞き落しなく。

スライドはこちら

アイコン

PROTECT imi efpia statistical signal detection

1 ファイル 1.01 MB
ダウンロード

<http://www.imi-protect.eu/documents/PROTECTSymposium-Tutorial-Statisticalsignaldetection-UMC.pdf>

References:

1.
Watson S, Chandler R, Taavola H, et al. Safety Concerns Reported by Patients Identified in a Collaborative Signal Detection Workshop using VigiBase: Results and Reflections from Lareb and Uppsala Monitoring Centre. Drug Saf. September 2017. [PubMed]
2.
Caster O, Juhlin K, Watson S, Norén G. Improved statistical signal detection in pharmacovigilance by combining multiple strength-of-evidence aspects in vigiRank. Drug Saf. 2014;37(8):617-628. [PubMed]
3.
Caster O, Sandberg L, Bergvall T, Watson S, Norén G. vigiRank for statistical signal detection in pharmacovigilance: First results from prospective real-world use. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2017;26(8):1006-1010. [PubMed]
4.
Bergvall T, Norén G, Lindquist M. vigiGrade: a tool to identify well-documented individual case reports and highlight systematic data quality issues. Drug Saf. 2014;37(1):65-77. [PubMed]
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JT art hall

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お昼休みうどんをツルんとかきこんで、JTアートホールに。

JTのビルに近づくだけでタバコくさい。中に入ったらさすがに禁煙だろうと思ったら、ビルの中もタバコを吸っている人が壁沿いにいっぱい。タバコを吸わない人間としては、死ぬかと思った。

このホールのコンサートは行かない方が良い。

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BCPNN – Potential Safety Signal of Medical Product

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BCPNNについて

BCPNN (A Bayesian Confidence Neural Network) 1の集計手法について概要を記します。その例として、PMDA (Pharmaceuticals and Medical Devices Agency)が公開するJADER (Japanese Adverse Drug Event Report database) データベースで、WHOが使用するシグナル検出の手法であるBCPNN  (A Bayesian Confidence Neural Network) 1を計算しました。結果はこちらのページに示します。<https://wp.me/P9b6zl-gt>

BCPNNをSQLでデータ集計

SELECT Drug201711.識別番号, Drug201711.医薬品（一般名）, Drug201711.医薬品の関与, Reac201711.有害事象 INTO [0010 AnalysisLineList]
FROM Drug201711 INNER JOIN Reac201711 ON Drug201711.識別番号 = Reac201711.識別番号
GROUP BY Drug201711.識別番号, Drug201711.医薬品（一般名）, Drug201711.医薬品の関与, Reac201711.有害事象
HAVING (((Drug201711.医薬品の関与)=”被疑薬”));

SELECT [0010 AnalysisLineList].医薬品（一般名） AS drug, [0010 AnalysisLineList].有害事象 AS event, Count([0010 AnalysisLineList].識別番号) AS 識別番号のカウント INTO [0020 PhViDdata]
FROM [0010 AnalysisLineList]
GROUP BY [0010 AnalysisLineList].医薬品（一般名）, [0010 AnalysisLineList].有害事象;

元データに入っている『”』の様な余計なごみを削除して、つぎのＲスクリプトへ

Rを用いたBCPNNによるデータマイニング

setwd(“C:/Users/Oshima/Documents/2017/PMDA”)
library(PhViD)

JADERdata <- read.csv(“0020PhViDdata.csv”, head=T)
PhViDdata <- as.PhViD(JADERdata)
res <- BCPNN(PhViDdata, MIN.n11=3, DECISION = 3,
RANKSTAT = 2)

write.table(res$ALLSIGNALS, “BCPNN_out.csv”, quote=F, col.names=T, append=F, sep=”,”)

本質的にはこれでＯＫ。BCPNNではない、同様の手法であるGPSでもRORも出力できますが、その辺の設定を変える場合はＰｈＶｉＤの取説参照。また、WHOはシグナル検出に用いる手法の軸足をBCPNNから、vigiRankという手法に移してきている模様です。

以前のs社にいたときに、これと同じ動作をするプログラムを、Ｆ社が「本当なら億の価値があるヤツだが、一緒に開発してもらうことを前提に2000万円ほどで開発しますよ」と持ちかけてきました。以前よりこんな感じのスクリプトを自分で作ってデータを見ていましたから、当然お断りしました。

Reference

1.
Bate A, Lindquist M, Edwards I, et al. A Bayesian neural network method for adverse drug reaction signal generation. Eur J Clin Pharmacol. 1998;54(4):315-321. [PubMed]
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皇居のお堀

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今朝の皇居のお堀の様子です

 

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誓いの碑

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今日厚生労働省に行きました。敷地に入ったすぐ傍に誓いの碑があります。過去の薬害のような事を二度と起こさないと言う、役人の心構えが書かれています。私の職責も目指すところはコレと同じです。

iPodから送信

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IBM Watson

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試した時の、記録です。

１．まずはログイン

２．アプリを実行するスペースとかの設定（実はこの時は間違っていて、アップロードするphpファイルをタイプしているが、IBM側のワークスペースに設定したアプリの名前を入れなくてはいけなかった。で、phpファイルはどうやって指定するかと言うと、指定しなくてよいようです。このbluemixコマンドをタイプしているディレクトリのファイルがすべてIBM側に送られるらしいです。）

３．起動確認

 

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Shoko Ikeda

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今週はレビュー業務（他の人の作成した書類を読んでコメントする）が多く、書類に目を通しながら音楽を楽しむ時間を多くとりました。仕事をしながら、これらのアルバムを聴きました。

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