비례 보고 비의 구간 추정에 의한 연관성 평가 방안

Association Evaluation by Confidence Interval of Proportional Reporting Ratio

국내외적으로 약물감시에 대한 중요성이 강조되면서 의약품의 부작용 자료를 분석하여 실마리정보를 검색하고, 미지의 중대한 약물유해반응을 조기에 발견하고자 하는 노력이 나타나고 있다. 위키 백과사전에 의하면 비례 보고 비는 특정 약물을 복용하는 개인에 대해 특정 부작용이 보고되는 정도를 나타내는 데 사용되는 통계인데, 이는 다른 약물을 복용하는 환자 또는 특정 약물의 부류에 포함된 약물을 복용하는 경우에 보고되는 특정 부작용의 빈도수와 비교하여 나타낸다고 한다. 뿐만 아니라 비례 보고 비는 일반적으로 다양한 약물의 부작용에 대한 보고가 기록되는 감시 데이터베이스를 사용하여 계산되며, 비례 보고 비의 값이 1보다 크다는 것은 일반적으로 비교 약물과 비교하여 관심 약물을 복용하는 개인에 대해 부작용이 더 많이 보고된다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 의약품의 유해사례를 분석하기 위해 실마리정보 지표들 중에서 비례 보고 비의 구간 추정 값을 이용하여 연관성 규칙의 생성 여부를 결정하는 방안을 고찰하였다. 그 결과, 비례 보고 비의 값이 어느 정도 되어야 연관성이 있는지를 점추정치의 표준오차의 크기를 모르는 상태에서 점 추정값만으로는 결정하기가 어려우므로 신뢰구간의 상하한의 값을 이용하여 결정하는 것이 통계적으로 의미가 있다는 것을 확인하였다.

As the importance of pharmacovigilance is emphasized at home and abroad, efforts are being made to analyze the side effect data of drugs to search for signal and to discover unknown and important toxic adverse reactions early. According to the Wikipedia, the proportional reporting ratio is a statistic used to indicate the extent to which certain side effects are reported for an individual taking a particular drug. This is shown in comparison with the frequency of certain adverse events reported when taking other drugs or when taking drugs included in a particular class of drugs. A value of the proportional reporting ratio greater than 1 generally means that more side effects are reported for individuals taking the drug of interest compared to the comparative drug. In this paper, we considered the method of determining the association rule by using the interval estimation value of proportional reporting ratio among the signal indicators for the analysis of adverse drug cases. As a result, we confirmed that it is difficult to determine only how much the value of the measure is related to, without knowing the magnitude of the standard error of the point estimate.