【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。
美国糖尿病协会(ADA)制订的"糖尿病临床实用指南"(Clinical Practice Reeommendations)的学术权威性已为各国糖尿病学界认可和应用。我刊于2003年得到ADA同意将"ADA Clinical Practice Recommendations 2003"全书译为中文内部出版,深受读者欢迎。自2005年ADA开始每年主要刊登修订后的糖尿病诊疗标准(Standards of Medical Care in Diabetes)和有选择的重要立场声明(P0sition statements)。为因应广大读者需要,我刊自2007年起继续将每年有关修订的重要内容部分译出供读者参考。ADA 2010年指南标准在诊断和治疗等方面有重要的修订。为此本期刊发由北京协和医院向红丁教授等关于2010年ADA医护标准摘要译文(Executire summary:standards of Medical in Diabetes-2010),同时发表了本刊主编纪立农教授就ADA-2010新指南中增加HbA_1c作为糖尿病诊断和筛查指标重要性的述评文章,供读作者参考。
