贝叶斯不良反应诊断法概述
贝叶斯不良反应诊断法是基于贝叶斯定理的概率化评估方法，通过计算先验概率和似然度，得出药物与不良反应之间的因果关系概率。
核心公式： P(因果关系|证据) = [P(证据|因果关系) × P(因果关系)] / P(证据)
贝叶斯方法优势
- 量化评估：提供明确的概率值而非定性判断
- 动态更新：随着新证据出现可更新概率评估
- 综合考量：整合多种证据来源和临床信息
- 透明决策：明确展示各因素对最终判断的影响
1 先验概率评估
基于药物特性、患者人群和不良反应类型评估因果关系的基础概率
评估因素
• 药物药理作用与不良反应的相关性
• 同类药物已知不良反应情况
• 患者基础疾病与不良反应的关联性
2 时间关系似然度
评估用药与不良反应出现时间关系的合理性
评估标准
• 用药后合理时间内出现反应
• 符合药物的药代动力学特征
• 排除潜伏期过长或过短的情况
3 药理学合理性似然度
评估不良反应是否与该药物的已知药理作用一致
评估标准
• 反应类型与药物作用机制一致
• 有相关的药理学研究支持
• 符合剂量-反应关系
4 去激发反应似然度
评估停药后不良反应的改善情况
评估标准
• 停药后反应改善的速度和程度
• 改善是否符合药物半衰期
• 是否存在持续效应
5 再激发反应似然度
评估再次用药后不良反应的再现情况
评估标准
• 再次用药后相同反应是否再现
• 再现的时间和程度
• 是否存在剂量依赖性
6 替代原因似然度
评估是否存在其他可能导致该反应的原因
评估标准
• 患者的基础疾病
• 合并用药的影响
• 环境和其他因素
贝叶斯因果关系概率
0%
0%
25%
50%
75%
100%
贝叶斯评估结果
请完成评估
概率解释与行动建议
| 概率范围 | 解释 | 建议行动 |
|---|---|---|
| >85% | 极有可能因果关系 | 立即报告，考虑风险控制措施 |
| 65%-85% | 很可能因果关系 | 建议报告，加强监测 |
| 35%-65% | 可能因果关系 | 继续观察，收集更多信息 |
| 15%-35% | 不太可能因果关系 | 低优先级，常规监测 |
| <15% | 极不可能因果关系 | 基本排除药物相关性 |
评估详情
请完成左侧的评估表格，系统将根据贝叶斯定理计算因果关系概率。
贝叶斯方法在药物警戒中的应用
贝叶斯不良反应诊断法 在药物警戒中的优势：
- 提供量化概率，减少主观判断偏差
- 整合多种证据来源，提高评估准确性
- 支持动态更新，适应新证据的出现
- 提高决策透明度，明确各因素贡献度
