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印度药物不良反应 (ADR) 漏报的程度：使用逻辑回归分析 (LRA) 模型进行评估

马拉·哈卡和苏雷什·鲍瓦勒卡

目标： 1. 确定
a。从统计上看，知识、态度和实践 (KAP) 相关变量是导致印度 ADR 漏报的原因
，使用逻辑回归分析 (LRA) 模型，
b。当前执业医师 (MP) KAP 级别的 ADR 报告不足的程度。
2. 建议国家层面减少 ADR 漏报的措施
方法：公布了印度议员对 ADR 少报问题的 KAP 调查结果。调查中提供了116名议员在医疗实践中观察到的ADR数量以及向ADR监测中心报告的ADR数量的信息。议员们报告称，不到 25% 的 ADR 被认为是导致漏报的原因。因此，因变量“少报”在二进制尺度上被测量为“是”或“否”。同样，六个自变量也以二元尺度测量为“是”或“否”。准备了六个 2×2 列联表，其中“漏报”作为因变量，并且每一个都有 6 个自变量。然而，列联表假设所有其他自变量的水平相同，这是不现实的，因此无法估计真实的优势比。因此，
结果：2×2 列联表显示，每个自变量与“漏报”显着相关。所有六个变量的比值比均具有统计显着性。逐步LRA应用于116名国会议员的数据，选取了4个具有统计显着性的变量（P<0.05）。
结论：以目前议员的 KAP 水平，ADR 少报问题很可能继续存在。为了减少漏报率，建议在国家层面开发适当的培训模块，以提高所有医疗保健专业人员的认识，并设计简单的 ADR 表格和 ADR 报告程序。