FAERS数据库中阿片类药物的长期用药不良反应信号挖掘
摘要
随着阿片类药物在镇痛治疗中的广泛使用，其长期服用所引发的药物不良反应（Adverse Drug Event, ADE）日益受到临床关注。本文基于美国FDA不良事件报告系统（FAERS数据库），系统提取2009—2024年阿片类药物相关数据，采用报告比值比（Reporting Odds Ratio, ROR）模型开展ADE信号挖掘，并结合性别分层分析其风险差异特征。研究发现，女性更易报告抑郁、恶心等精神及胃肠系统反应，男性则多出现药物依赖、呼吸抑制等严重ADE。为提升信号识别的准确性与自动化水平，进一步引入贝叶斯模型、时间序列建模及机器学习算法构建多层次分析框架。结果表明，阿片类药物ADE信号存在明显的性别差异与动态变化趋势，研究成果为个体化用药风险管理及药物安全预警提供了理论基础与数据支持。
关键词
FAERS数据库；阿片类药物；药物不良反应；性别差异；信号挖掘；报告比值比
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