不提吗？ 分析用户生成的早期药物不良事件警告内容信号-研究论文

上市后监测需要监测、评估和检测药物获得批准并投放市场后的不良事件。 社交媒体和搜索查询日志等用户生成的内容渠道越来越多地被用作传统数据库的补充数据源，用于上市后药物监测。 然而，现有的知识体系利用了不同的渠道、不良事件类型和建模方法，导致关于各种在线用户生成渠道和伴随建模方法的可行性和有效性的不同结果和不同结论。 本研究的目的是检查不同在线用户生成的内容渠道、事件特征和事件建模策略对药物不良事件早期检测的有效性和影响。 我们整合了一个大型测试平台，其中包含与 143 个不良事件相关的数百万条推文、论坛帖子和搜索查询日志。 我们还提出了一种新颖的基于启发式的事件建模方法，能够提高警报的精确度、召回率和及时性。 初步结果阐明了用户生成的渠道和事件类型之间的相互作用，以及超越基本提及模型的更强大的事件建模方法的潜力。 还讨论了几个当前和未来的研究方向。 报告的初步结果对各种利益相关者群体具有重要意义，包括监管机构、上市后监测团队、医疗保健对冲基金经理和第三方消费者权益团体。