基于ARIMA模型对我国药品不良反应报告例数时间序列分析及预测

作者：林彦全; 李明; 唐婉; 吴刚; 郑芳芳; 陈红斗; 郭伟

来源：药学与临床研究, 2023, 31(06): 519-522.

DOI：10.13664/j.cnki.pcr.2023.06.006

• 药物不良反应
• 时间序列分析
• ARIMA模型
• 预测

目的：应用自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型分析及预测我国药品不良反应（ADR）报告例数的发生状况及趋势，为监管及临床提供参考。方法：收集我国药品不良反应监测中心2009～2021年ADR报告的数量，运用SPSS 23.0软件对我国ADR报告的数量进行ARIMA模型的建模拟合，对ADR报告的时间序列进行分析。结果：根据2009～2021年每年ADR的数量为基础建立时间序列，构建的最优模型为ARIMA（0,2,0），所建模型R2> 0.8，拟合度较好，标准化贝叶斯信息准则（BIC）为5.564，平均绝对误差（MAE）为10.199,ADR报告数量呈逐年上升趋势，增长超3倍之多。结论：ADR报告例数可以运用ARIMA模型进行分析，我国ADR报告例数与ARIMA模型拟合的情况基本一致。

• 单位
  徐州医科大学; 江苏省药品不良反应监测中心