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A real-world disproportionality analysis of ospemifene: data mining of the public version of FDA adverse event reporting system.

Wen, H ; Lu, C ; et al.
In: Expert opinion on drug safety, Jg. 22 (2023-07-01), Heft 11, S. 1133
academicJournal

Titel:
A real-world disproportionality analysis of ospemifene: data mining of the public version of FDA adverse event reporting system.
Autor/in / Beteiligte Person: Wen, H ; Lu, C ; Zhang, M ; Qi, X
Zeitschrift: Expert opinion on drug safety, Jg. 22 (2023-07-01), Heft 11, S. 1133
Veröffentlichung: 2015- : Abingdon, Oxford : Taylor & Francis ; <i>Original Publication</i>: London : Ashley Publications, c2002-, 2023
Medientyp: academicJournal
ISSN: 1744-764X (electronic)
DOI: 10.1080/14740338.2023.2247971
Schlagwort:
  • United States
  • Humans
  • Bayes Theorem
  • Data Mining
  • United States Food and Drug Administration
  • Adverse Drug Reaction Reporting Systems
  • Drug-Related Side Effects and Adverse Reactions epidemiology
  • Drug-Related Side Effects and Adverse Reactions etiology
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: MEDLINE
  • Sprachen: English
  • Publication Type: Journal Article
  • Language: English
  • [Expert Opin Drug Saf] 2023 Jul-Dec; Vol. 22 (11), pp. 1133-1142. <i>Date of Electronic Publication: </i>2023 Aug 24.
  • MeSH Terms: Adverse Drug Reaction Reporting Systems* ; Drug-Related Side Effects and Adverse Reactions* / epidemiology ; Drug-Related Side Effects and Adverse Reactions* / etiology ; United States ; Humans ; Bayes Theorem ; Data Mining ; United States Food and Drug Administration
  • Contributed Indexing: Keywords: BCPNN; EBGM; PRR; ROR; ospemifene
  • Substance Nomenclature: B0P231ILBK (Ospemifene)
  • Entry Date(s): Date Created: 20230814 Date Completed: 20231129 Latest Revision: 20231129
  • Update Code: 20240514

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