| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 缩略词表 | 第12-14页 |
| 第一部分 概述 | 第14-21页 |
| 一、 研究背景 | 第14-15页 |
| 二、 研究现状 | 第15-18页 |
| （一） 药品不良反应数据信号检测方法现状 | 第15-16页 |
| （二） Rubin 因果模型 | 第16-17页 |
| （三） 倾向性评分方法校正协变量 | 第17页 |
| （四） 贝叶斯统计方法 | 第17-18页 |
| 三、 研究目的与意义 | 第18-19页 |
| （一） 研究目的 | 第18页 |
| （二） 研究意义 | 第18-19页 |
| 四、 研究内容、研究方法及技术路线图 | 第19-20页 |
| （一） 研究内容 | 第19页 |
| （二） 研究方法 | 第19-20页 |
| 五、 资料来源及研究平台 | 第20-21页 |
| 第二部分 理论研究及模型构建 | 第21-37页 |
| 一、 SRS 数据特征及常用信号检测数据挖掘方法 | 第21-23页 |
| 二、 Rubin 因果模型 | 第23-26页 |
| （一） 基本理论 | 第24-26页 |
| （二） 模型构建 | 第26页 |
| 三、 倾向性评分 | 第26-37页 |
| （一） 基于倾向性评分分层法估计因果效应 | 第27-30页 |
| （二） 基于倾向性评分加权法估计因果效应 | 第30-34页 |
| （三） 基于倾向性评分匹配法估计因果效应 | 第34-35页 |
| （四） 贝叶斯倾向性评分法估计因果效应 | 第35-37页 |
| 第三部分 模拟研究及结果 | 第37-55页 |
| （一） 利用常规倾向性评分估计因果效应的各方法比较 | 第37-51页 |
| （二） 利用贝叶斯倾向性评分与常规倾向性评分估计因果效应比较 | 第51-55页 |
| 第四部分 实例研究 | 第55-61页 |
| （一） 数据准备 | 第55-57页 |
| （二） 实例分析 | 第57-61页 |
| 第五部分 尚待继续讨论的问题 | 第61-63页 |
| （一） 自发呈报系统数据质量需要进一步地进行提高 | 第61页 |
| （二） 利用倾向性评分方法估计因果效应的不足 | 第61页 |
| （三） 建立主动监测药品不良反应的网络 | 第61-63页 |
| 附录一 计算机化实现所用 SAS 程序 | 第63-88页 |
| 1、利用倾向性评分加权法估计因果效应的模拟宏程序 | 第63-73页 |
| 2、利用校正的倾向性评分分层法估计因果效应的模拟宏程序 | 第73-77页 |
| 3、利用倾向性评分分层法估计因果效应的模拟宏程序 | 第77-82页 |
| 4、利用倾向性评分匹配法估计因果效应的模拟宏程序 | 第82-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
