Signal mining of valproic acid-induced adverse drug events based on FAERS

DING Yanming; LIU Lili; LIU Yanping; WEN Xiaona; ZHANG Feiyu; ZHU Minghui

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2023.23.16

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Signal mining of valproic acid-induced adverse drug events based on FAERS

更新时间：2025-09-23

- Signal mining of valproic acid-induced adverse drug events based on FAERS
- ZHONGGUO YAOFANG Vol. 34, Issue 23, Pages: 2906-2909(2023)
- 作者机构：
  
  天津市第三中心医院药剂科，天津　300170
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2023.23.16
  CLC： R969.3
- Received：21 April 2023，
  
  Revised：2023-10-11，
  
  Accepted：12 October 2023，
  
  Published：15 December 2023
- 稿件说明：
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丁雁鸣,柳丽丽,刘艳萍,等.基于FAERS数据库的丙戊酸不良事件信号挖掘 [J].中国药房,2023,34(23):2906-2909.

DING Yanming,LIU Lili,LIU Yanping,et al.Signal mining of valproic acid-induced adverse drug events based on FAERS[J].ZHONGGUO YAOFANG,2023,34(23):2906-2909.
丁雁鸣,柳丽丽,刘艳萍,等.基于FAERS数据库的丙戊酸不良事件信号挖掘 [J].中国药房,2023,34(23):2906-2909. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2023.23.16.

DING Yanming,LIU Lili,LIU Yanping,et al.Signal mining of valproic acid-induced adverse drug events based on FAERS[J].ZHONGGUO YAOFANG,2023,34(23):2906-2909. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2023.23.16.

摘要

目的

对抗癫痫药物丙戊酸（VPA）不良事件（AE）信号进行挖掘分析，为临床安全合理用药提供参考。

方法

采用比例失衡法中的报告比值比（ROR）法和贝叶斯置信传播神经网络（BCPNN）法对美国FDA不良事件报告系统（FAERS）数据库中2013年第1季度至2022年第4季度VPA相关AE报告进行数据挖掘及分析。

结果

共得到首选语（PT）阳性信号1 253个（ROR法）和1 109个（BCPNN法），涉及27个系统器官（SOC），主要集中在各类神经系统疾病、精神类疾病、全身性疾病及给药部位各种反应等方面；挖掘出药品说明书中未出现的阳性信号主要累及眼器官疾病、感染及侵染类疾病2个SOC。

结论

VPA作为一线广谱抗癫痫治疗药物，在临床应用中，除了要关注药品说明书中常见的AE外，也需要关注眼毒性及感染风险。

Abstract

OBJECTIVE

To provide reference for clinically safe and rational drug use through mining and analyzing adverse drug event （AE） signals induced by valproic acid （VPA）.

METHODS

Reporting Odds Ratio （ROR） and Bayesian Confidence Propagation Neural Network （BCPNN） methods of Measures of Disproportionality were performed to mine and analyze the data of VPA-related AE reports in the US FDA Adverse Event Reporting System （FAERS） database from the first quarter of 2013 to the fourth quarter of 2022.

RESULTS

A total of 1 253 （ROR） and 1 109 （BCPNN） valid signals of preferred terms （PT） were obtained after data processing by the two analysis methods， involving 27 system organs （SOC）， mainly focusing on nervous system disorders， psychiatric disorders， general disorders and administration site conditions. Signals that did not appear in the instruction were associated with 2 SOCs： ear and labyrinth disorders， infections and infestations.

CONCLUSIONS

As a first-line broad-spectrum anti-epileptic drug， attention should also be paid to eye toxicity and infection risk in the clinical application in addition to paying attention to common adverse events in the instruction.

关键词

Keywords

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