잔틴산화효소억제제의 실마리정보 도출을 위한 머신러닝 알고리즘 활용 자발적부작용보고자료 국제조화 연구
- 주제(키워드) 페북소스타트 , 알로푸리놀 , 이상사례 , 약물감시 , 머신러닝 , 불균형성 분석
- 주제(DDC) 651.1
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 이숙향
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 바이오헬스규제과학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035192
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
목차
제 1 장 연구의 배경 및 필요성 1
1. 통풍의 정의와 역학 1
2. 통풍 치료약물 3
3. 이상사례 용어 정리 6
4. 자발적부작용보고자료 8
제 2 장 연구 목적 10
제 3 장 연구 방법 11
1. 대상약물 선정 11
2. 자료원 11
3. 레이블 정의 14
4. 기술통계 분석 16
5. 불균형성 분석 16
6. 머신러닝 18
제 4 장 연구 결과 21
1. 기술통계 21
2. 불균형성 분석 30
3. 머신러닝 33
4. 결과 비교 37
제 5 장 고찰 49
1. 자발적부작용보고자료의 국제조화 49
2. 자발적부작용보고자료 활용 방법 49
3. 잔틴산화효소억제제의 이상사례 분석 결과 52
4. 연구 한계 53
제 6 장 결론 56
참고문헌 57
Abstract 62
