docs/Pythonでデータ解析を始める人へ.mdとdocs/データを読み込む方法.mdに書かれている方法でセットアップしてください。

環境構築するためにはdockerが必要です。環境構築する前にローカルにインストールされていることを確認してください。

• Docker 19.03.12

• docker-compose 1.27.2

その他の利用しているライブラリはdocker/requirement.txtを参照してください。

docker で仮想環境を構築しています。次のコマンドで環境が作成されます。

$ docker-compose up -d

|- data/
	|- jader/　　　　　　　　　- JADERの元データフォルダ
	|- target/		- 解析後のデータフォルダ
|- docker/
	|- Dockerfile
	|- requirements.txt     - 必要なライブラリ
|- docs/			- ドキュメントフォルダ
|- examples/			- colab用のサンプルコード
|- notebooks/
|- preprecess/
	|- create_db.py  	- jaderデータから解析用のデータを作成するモジュール
	|- ror.py　　　　　　　　　- 薬物と有害事象ごとにRORを計算するモジュール

TNF-α阻害薬に分類される5剤（インフリキシマブ、エタネルセプト、アダリズマブ、ゴリズマブ、セルトリズマブ ぺゴル）に関連する有害事象が発生した症例の患者情報と頻度の集計、RORを算出する。

独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA）が提供している「副作用が疑われる症例報告に関する情報『医薬品副作用データベース』」のこと。以下の4つのテーブルからなる。

くすりの有害事象と薬剤疫学 DB構造について　JADER版

dockerを使用してローカルで実行している場合は以下のコマンドを実行できます。

解析用のデータベースtarget/data.csvが作成されます。 またTNF-α阻害薬を服用していた場合の副作用の集計結果target/count_side_effect.csvとTNF-α阻害薬に分類される5剤（インフリキシマブ、エタネルセプト、アダリズマブ、ゴリズマブ、セルトリズマブ ぺゴル）の報告年度別の頻度target/count_years.csvも作成されます。

$ docker exec -it jader-inf-2020 python3 preprocess/create_db.py

data.csvを利用し、TNF-α阻害薬に分類される5剤（インフリキシマブ、エタネルセプト、アダリズマブ、ゴリズマブ、セルトリズマブ ぺゴル）とそれぞれの有害事象上位30までのRORの計算結果がtarget/ror.csvを算出されます。

$ docker exec -it jader-inf-2020 python3 preprocess/ror.py

data.csvを利用し、TNF-α阻害薬の年度別使用頻度target/drug_info.csvと、服用している患者の年齢target/age.csvと性別target/sex.csvを集計されます。

$ docker exec -it jader-inf-2020 python3 preprocess/patient_background.py

JADER Chartもしくはdocs/JADER_Chart.pdfをご確認ください。

• Comparison of Adverse Event Profiles of Tumor Necrosis Factor-Alfa Inhibitors: Analysis of a Spontaneous Reporting Database

• くすりの有害事象と薬剤疫学

  • DB構造について JADER版
  • カウント方法について（オーダー機能）