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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이은채 (중앙대학교) 황범석 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
203 - 213 (11page)

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2020

베이지안 포아송 모형을 적용한 자기-대조 환자군 연구에서의 약물상호작용 위험도 분석
이은채 ,  황범석 응용통계연구 2020.04 학술저널
베이지안 포아송 모형을 적용한 자기-대조 환자군 연구에서의 약물상호작용 위험도 분석
이은채 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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자기-대조 환자군(self-controlled case series; SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 역학 연구의 한 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 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 동시에 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석하였다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량이 지니고 있는 과대적합 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화하였다.
#Bayesian inference #drug interaction #Metropolis-Hastings algorithm #self-controlled case series #tramadol #메트로폴리스-해스팅스 알고리즘 #베이지안 추론 #약물상호작용 #자기-대조환자군 연구

목차

Abstract
1. 서론
2. Self-controlled case series models
3. 베이지안 추론
4. 자료의 분석
5. 결론 및 논의
References
요약

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