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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 황범석
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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자기-대조환자군(self-controlled case series: SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 방법이다. 이 방법은 대조군을 선정할 때 발생하는 편의를 최소화할 수 있는 장점이 있어서 약물 복용 후 이상반응 발생 위험도를 측정하기 위한 방법으로 전통적으로 많이 사용되어왔다. 본 연구는 2016년 건강보험심사평가원의 고령환자 데이터를 이용한 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 병용 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 Tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석한다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량(MLE)이 지니고 있는 과대적합(overfitting) 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화한다.
목차
제1장 서 론 11.1. 연구의 목표 11.2. 연구의 필요성 1제2장 SCCS Method 42.1. SCCS Method 소개 42.2. SCCS method 특징 62.3. One-drug exposure model 62.4. Multi-drug exposures model 8제3장 베이지안 추론 103.1. 베이지안 접근 103.2. 우도함수, 사전분포, 사후분포 103.3. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 15제4장 분석 결과 164.1. 데이터 164.2. 연구대상자의 일반적 특성 184.3. One-drug model 결과 204.3. Two-drug model 결과 26제5장 결론 및 논의 335.1. 결론 및 논의 33참고문헌 35국문초록 37Abstract 38
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