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Real-World Data 분석을 통한 약물들의 QT 연장 위험도 평가

DC Field Value Language
dc.contributor.author구, 예령-
dc.date.accessioned2021-11-10T05:51:58Z-
dc.date.available2021-11-10T05:51:58Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://repository.ajou.ac.kr/handle/201003/19780-
dc.description.abstract심전도 상의 QT 간격 연장은 심실 부정맥이나 심정지로 인한 사망의 가장 주요한 위험 요인으로 알려져 있다. 특히, 약물 부작용으로 인한 QT 간격 연장은 유전적 요인으로 인한 선천적 QT 간격 연장 보다 유병율이 높으며, 충분한 연구와 조절로 그 위험을 충분히 낮출 수 있기 때문에 약물 부작용으로 인한 QT 간격 연장에 대한 연구는 매우 중요하다. 하지만 아직까지도 많은 약물들이 QT 간격 연장 위험에 대한 실제 임상 증거의 부족으로 그 연관성이 입증되지 못한 채 산재하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 Real-World 빅데이터 기반의 체계적인 접근 방식을 통하여 실제 임상에서 사용되고 있는 약물들의 QT 간격 연장 위험을 종합적으로 분석해 보고자 하였다. 그 중에서 위험 가능성이 돋보이는 약물을 선정하여 심층 추가분석을 진행함으로써 그 약물의 QT 간격 연장에 대한 실제 임상적 증거의 토대를 마련하고자 하였다.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. 서론 1
A. 연구의 배경 및 필요성 1
1. 약물 사용으로 인한 QT 간격 연장 위험 1
2. QT 간격 연장 유발 약물 탐지 선행 연구 3
3. QT 간격 연장 위험이 있는 새로운 약물 탐지 5
B. 연구의 목적 6
Ⅱ. 연구대상 및 방법 7
A. 연구에 활용한 데이터 및 데이터 전처리 7
B. 연구 설계 8
C. 새로운 QT 간격 연장 위험 약물 탐지 10
1. 연구 디자인 10
2. 연구 대상군 14
3. 성향 점수 매칭을 이용한 짝짓기 16
4. 연구 타당성 검증 22
5. 통계적 분석 방법 23
D. 표적 약물 선정 24
E. 표적 약물 심층 분석 25
1. 연구 디자인 25
2. 연구 대상군 26
3. 공변량 정의 30
4. 통계적 분석 방법 35
F. 프로그래밍 언어 36
Ⅲ. 결과 37
A. 새로운 QT 간격 연장 약물 탐지 결과 37
1. 연구 대상군 특성 비교 37
2. 분석 대상 약물의 위험 분석 결과 40
3. 연구 타당성 검증 결과 42
B. 표적 약물 선택 결과 43
C. 로수바스타틴과 아토르바스타틴의 QT 간격 연장 위험 심층 분석 결과 45
1. 연구 대상군 특성 비교표 45
2. 카플란마이어 생존그래프 분석 결과 50
3. 비례 위험 가정 검정 결과 52
4. Cox 비례 위험 모형 분석 결과 54
Ⅳ. 고찰 57
Ⅴ. 결론 61
참고문헌 62
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dc.language.isoko-
dc.titleReal-World Data 분석을 통한 약물들의 QT 연장 위험도 평가-
dc.typeThesis-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000030701-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.department대학원 의학과-
dc.contributor.affiliatedAuthor구, 예령-
dc.date.awarded2021-
dc.type.localTheses-
dc.citation.date2021-
dc.embargo.liftdate9999-12-31-
dc.embargo.terms9999-12-31-
Appears in Collections:
Theses > School of Medicine / Graduate School of Medicine > Master
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