药品供应链中次标准和伪劣产品的来源推断
摘要：低收入和中等收入国家中普遍存在不合格和伪劣药品，这极大地增加了发病率、死亡率和药物抗性水平。监管机构通过在消费者购买产品的地方收集和检测样品来解决这个问题。现有的后市场监测数据分析工具关注阳性样品的位置。本文旨在通过未充分利用的供应链信息扩展这种分析，以推断不合格和伪劣产品的来源。我们首先确定将供应链信息与监测数据整合时存在无法识别性问题。然后，我们开发了一种贝叶斯方法来评估不合格和伪劣来源，从供应链信息中提取效用，并减轻无法识别性，同时考虑多个不确定性来源。使用去标识化的监测数据，我们展示了所提出的方法在提供有价值的推断方面的有效性。
作者：Eugene Wickett, Matthew Plumlee, Karen Smilowitz, Souly Phanouvong, Victor Pribluda
论文ID：2207.05671
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-02-03