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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
1,043 - 1,054 (12page)

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약물의 부작용에 대한 자발적 신고체계는 시중에 판매된 약물의 실마리정보를 확인하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 의약품의 유해사례 분석에 활용되는 실마리정보 지표들 가운데 보고 오즈 비에 대해 데이터 마이닝에서의 연관성 존재 여부를 판정하기 위한 도구로의 활용 가능성 여부를 타진하였다. 보고 오즈 비는 특정 약물로 인해 발생한 유해사례의 오즈를 특정 약물 이외의 약물로 인해 발생한 유해 사례의 오즈로 나눔으로써 계산된다. 이러한 보고 오즈 비는 네 가지 유형의 신뢰도, 즉 두 종류의 음의 신뢰도와 양과 역의 신뢰도를 모두 사용한 측도로써 연관성 평가 정도를 잘 나타내주는 측도라고 할 수 있다. 또한 예제를 통해 변화하는 양상을 살펴본 결과, 만약 보고 오즈 비의 크기가 1을 초과하면 긍정적인 관련성이 부정적인 관련성 보다 더 크며, 1보다 작으면 부정적인 관련성이 긍정적인 연관 관계보다 더 큰 것으로 생각할 수 있다. 그런데 음의 신뢰도의 크기에 비해 양과 역의 신뢰도의 크기가 얼마나 커야 하는지에 대한 기준이 없으므로 신뢰도 측도들만으로는 연관성 규칙의 유의미한 기준을 만들기가 어렵다. 그러나 보고 오즈 비의 신뢰구간 상한의 값이 0보다 작으면 음의 연관성이 존재하는 것으로, 보고 오즈 비의 신뢰구간 하한의 값이 1보다 크면 양의 연관성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
#adverse drug reaction #association rule #data mining #reporting odds ratio #signal

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Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis :95~104 google schola Evans, S. J. / 2001 / Use of proportional reporting ratios(PRRs)for signal generation from spontaneous adverse drug reaction reports / Pharmacoepidemiology & Drug Safety 10:483~486 google schola 한준우 / 2018 / 의약품부작용보고시스템 데이터베이스를 이용한 졸피뎀 약물 유해반응 실마리 정보 검출 / 보건의료기술평가 6(1):43~49 dbpia Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12:309~315 google schola Hilderman, R. J. / 2000 / Applying objective interestingness measures in data mining systems / Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery :432~439 google schola

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