indexado en
- Abrir puerta J
- Genamics JournalSeek
- Claves Académicas
- DiarioTOCs
- Búsqueda de referencia
- Universidad Hamdard
- EBSCO AZ
- Catálogo en línea SWB
- Publón
- Fundación de Ginebra para la Educación e Investigación Médica
- pub europeo
- Google Académico
Enlaces útiles
Comparte esta página
Folleto de diario
Revistas de acceso abierto
- Administración de Empresas
- Agricultura y Acuicultura
- Alimentación y Nutrición
- Bioinformática y Biología de Sistemas
- Bioquímica
- Ciencia de los Materiales
- Ciencia general
- Ciencias Ambientales
- Ciencias Clínicas
- Ciencias farmacéuticas
- Ciencias Médicas
- Ciencias Veterinarias
- Enfermería y Cuidado de la Salud
- Genética y Biología Molecular
- Ingeniería
- Inmunología y Microbiología
- Neurociencia y Psicología
- Química
Abstracto
Detección de señales en farmacovigilancia: una aplicación de la inferencia bayesiana subjetiva
Ranjan A, Tripathi A, Saurabh A, KalaiSelvan V, Gupta R, Gupta SK y Agrawal SS
El presente estudio propuso una nueva medida estadística para descubrir la asociación entre el par fármaco-reacción adversa al fármaco (RAM) en el sistema de farmacovigilancia. El estudio propuso una medida bayesiana subjetiva correspondiente al parámetro de índice de notificación proporcional (PRR) para la detección de señales cuantitativas. Se utilizaron procedimientos de inferencia clásica y bayesiana en el análisis con cuatro pares fármaco-RAM como ejemplo. Realizamos información previa mediante la opinión de expertos. El resultado de este análisis muestra que la inferencia bayesiana es más confiable en comparación con la inferencia clásica. Este estudio sugiere que en caso de notificación espontánea en el sistema de farmacovigilancia, la inferencia bayesiana subjetiva es mejor para aplicar en caso de tamaño de muestra pequeño.