hon p.1 [100%]YAKUGAKU ZASSHI 126(5) 349―356 (2006)  2006 The Pharmaceutical Society of Japan

349―Regular Articles―

医薬品の取り違えミスを防止するための薬名類似度の定量的指標の構築
大谷壽一，a 竹田正幸，b,c 今田結城，b 澤田康文,a,d

Development of the Measures to Evaluate the Similarity of Drug Brand Names
Hisakazu OHTANI,a Masayuki TAKEDA,b,c Yuki IMADA,b and Yasufumi SAWADA,a,d
aLaboratory of Drug Informatics, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo,

731 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 1130033, Japan, bGraduate School of Information Science andElectrical Engineering, Kyushu University, 6101 Hakozaki, Higashi-ku, Fukuoka City 8128581,
Japan, cSolution Oriented Research for Science and Technology (SORST), Japan Science andTechnology Agency, 418 Honcho, Kawaguchi City 3320012, Japan, and dInterfaculty
Initiative in Information Studies, Graduate School of Interdisciplinary Information
Studies, The University of Tokyo, 731 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 1130033, Japan(Received January 18, 2006; Accepted February 20, 2006)
Brand name confusion is one of the most common causes of drug-related errors. The aim of this study was to develop quantitative measures of similarity among brand names of drugs. We modiˆed the fragmentary pattern-based
measure, a measure of similarity for character strings based on the string resemblance system, to develop three novel
measures of similarity, i.e., the head and tail-weighted fragmentary pattern-based measure (htfrag), visually weighted
htfrag (vwhtfrag), and auditorily weighted htfrag (awhtfrag). The 227 pairs of brand names for which confusion errors
have been reported were used as a positive control group. Ten sets of 2270 random pairs of brand names were generated
as negative controls. Then we evaluated the measures developed by using the geometric mean of sensitivity and selectivity as an objective function, in comparison with two conventional measures of similarity based on the vector space model(cos1 and htco). The measures developed, htfrag, vwhtfrag, and awhtfrag, provided better discrimination with mean
objective function values of 0.953, 0.962, and 0.940, respectively, which were higher than those for the conventional
measures cos1 and htco (0.922 and 0.892, respectively). The rates of false-positives and false-negatives were 3.3―10.7％ and 5.3―11.9％ for cos1, respectively, while the rates for vwhtfrag were 4.8―5.9％ and 2.2％, respectively. The
measures of similarity developed may provide signiˆcant information to avoid drug-related errors associated with brandname confusion.
Key words―brand name; medical error; similarity measure; similarity index; fragmentary pattern; character string緒

言という調剤ミスが起こっている．1) 同様の取り違え
は，医師による処方作成の段階においても数多く報

近年頻発している医療ミスの中でも，投薬ミスは告されている．1) 日本薬剤師会においても，調剤事大きな問題となっている．その原因の 1 つに，類似故防止マニュアルの中で間違い易い医薬品の例を提した医薬品名同士の取り違えに起因する処方ミス，示するなどして，注意を喚起している．2)

調剤ミスが挙げられている．例えば 2000 年 12 月に

このような，薬名類似に起因する医療ミスを低減

は，b 遮断薬であるアルマール（一般名塩酸アロチ

するためには，今後新たに上市される医薬品についノロール）とアマリール（一般名グリメピリド）をて，既存の医薬品に類似した名称を付さないととも取り違えて後者を誤調剤した結果，患者が死亡するに，処方作成の段階で薬名が類似した医薬品を誤って処方した場合に警告を発するコンピュータシステa東京大学大学院薬学系研究科医薬品情報学講座，b 九

独 科学技術振州大学大学院システム情報科学研究院，c
興機構 SORST ，d 東京大学大学院情報学環・学際情報学府
e-mail: sawada＠mol.f.u-tokyo.ac.jp

ムを導入するといった対策が必要になると考えられる．しかし，いずれの対策においても，2 医薬品間の薬名の類似度を定量的に評価するための指標が必要となる．土屋らは現在までに，医薬品の薬名の類hon p.2 [100%]350

Vol. 126 (2006)

似度を定量的に評価するための指標を複数設定し，文字の一致が断続的である場合よりも連続している

これを製薬企業が医薬品名を新たに命名する際の資場合のスコアを重くするために，係数 B（0＜B≦1）

料として提供している．3,4) すなわち，薬名におけるを導入した．実際の指標の計算手順としてはまず，

各カタカナ文字の生起回数を成分とすることで薬名

両薬名の中から共通文字列の組を抽出し，各組の一を特徴ベクトル化したときの，ベクトルのなす角の致 文字 列 長か ら係 数 B を 減じ た値 に ，さ ら に先

余弦（ cos1），薬名の先頭 2 文字と末尾 2 文字に着頭・末尾以外の一致では係数 A を乗じた．これを目した htco（head and tail cosine），及び一方の薬

すべての共通文字列の組について加算し，両薬名の名を他の薬名に変換するために必要な編集操作の最

文字列長の平均値で除して正規化することで htfrag

小適用回数である編集距離（ edit ），という 3 種のの値とした．薬名間の共通文字列抽出にあたっては，指標である．しかし彼らは，これらのどの指標を用

1 つの共通文字列と別の共通文字列とが同一薬名中いるべきかは明確にしておらず，医薬品の取り違えにおいて重なりを持つことを許さない．そのようなが起こり易くなる閾値の値についても言及していな

共通文字列の組の選び方は一意に決まらないため，

いため，あくまで類似度の参考となり得る指標を複類似度の値が最も高くなるものを用いることにした．

数提示しているに過ぎない．指標の評価に関して

Figure 1 ( A )には，係数 A 及び係数 B がそれぞれも，被験者を用いた少数の試験は行っているもの

0.7, 0.2 のときの，「アイウエカクキ」と「アイエの，4) 実際に取り違えが生じた医薬品名を用いた大オカケキ」の組における htfrag 値の計算例を示す．

規模な評価は行われていない．また土屋らは，視覚1-2.

的形状の類似したカタカナが含まれている場合にはHtfrag )取り違えが起こり易いことから，それらの影響を指似した組み合わせも多いために，文字としては一致

標に取り入れる必要性について考察しているが，4)していなくても，類似度に影響を及ぼしている可能

この点を考慮した類似度の評価は行われていない．

性が考えられる．そこで，濁点及び半濁点はその有

そこで本研究においては，薬名類似度を定量化す

無に関わらず同一文字とみなすとともに，田中の文るために，実際に医薬品の取り違えが起こった類似

字パターン認知に関する研究6)を基に，視覚的に類薬名の組み合わせを positive control （正例），無作

似したカタカナの 22 対の組み合わせ，すなわち為に発生させた薬名の組み合わせを negative con-「ナ，メ」「ソ，ン」「ツ，シ」「ム，マ」「ク，ケ」

trol（負例）として用い，より有用な類似度指標を「ユ，ヲ」「リ，レ」「ア，ワ」「ラ，テ」「チ，ヌ」

構築することを目的とした．その際，カタカナ文字「イ，フ」「ヘ，ト」「ハ，ソ」「ハ，ン」「コ，ユ」の視覚的類似性なども考慮に入れて，より判別性の「ヒ，セ」「シ，ミ」「ヌ，マ」「ト，メ」「フ，レ」

高い指標を検索した．さらに，ある薬名の組み合わ「コ，エ」については，文字が一致したものとみなせ間で取り違えが起こり易いか起こり難いかを判別して共通文字列を抽出し htfrag と同様の計算を行するための閾値を設定することが可能かについてもい，これを vwhtfrag とした．ただし，一致文字列検討を行った．

長を求める際には，これら形状の類似した文字に対
方

1.
1-1.

指 標 2 （ Vwhtfrag;

Visually

Weighted

カタカナの中には，視覚的に形状が類して C 文字分の一致（0≦C≦1）がみられたものと法

して計算を行っている．この指標の特徴は， htfrag

新規類似度指標の構築

では文字の不一致により複数の共通文字列に分断さ

指標 1（Htfrag; Head and Tail-weighted

れていたものを，不一致を無視して長い共通文字列

まず，2 薬が存在するものとみなす点にある．すなわち，「パ名間の共通文字列部分が長ければより類似度が高い

ントシン」と「パソトミン」を例にとると， htfragと考え，断片パターン指標5) を応用した指標を導入

では「パ」「ト」「ン」の 3 つの共通文字列に分断さした．土屋らの研究により，薬名類似度には先頭及れ る が ， vwhtfrag で は 「 ン 」 と 「 ソ 」，「 シ 」 とび末尾部分の一致が重要であるとされていることか「ミ」の形状類似を考慮することにより，共通文字

ら，それ以外（中間）の部分での一致のスコアを軽

列は 1 つに纏まる．したがって， C ＝ 0 とした場合くするための係数 A（0＜A≦1）を導入した．また，でも， htfrag に比べて類似度は高くなる． Figure 1

Fragmentary Pattern Based Measure)hon p.3 [100%]No. 5

Fig. 1.

351

Calculation of the Similarity Measures, (A) ``Htfrag'' and (B) ``Vwhtfrag''

Factor A (0＜A  1) was introduced to make light the signiˆcance of coincidence on the middle of words. Factor B (0＜B  1) was introduced to emphasize
the coincidence of adjacent letters of two or more. As for vwhtfrag, factor C was additionally introduced to treat the incomplete coincidence for a pair of visuallysimilar characters.

( B )には，係数 A, B 及び C がそれぞれ 0.7, 0.2 及2.

指標の評価法

実際に医薬品名の取り違え

び 0.1 のときの，「アイウエカクキ」と「アイエオが生じた正例としては，日本薬剤師会が収集した事カケキ」の組における vwhtfrag 値の計算例を示す．

例より抜粋した資料2) に記された全 227 組を用い

Weighted

た．また，負例として，医薬品名の語幹 5817 個を文字の音感が類似している場合，文字抽出し，ここから無作為に作成した 2270 組を用いとしては一致していなくても類似度に影響を及ぼした．正例及び負例のすべての組について，その類似ている可能性が考えられる．そこで，カタカナを母度を各指標により定量化した．このとき，それぞれ音と子音に分解し，母音・子音のいずれかが一致しの指標について閾値 t を設定すると，正例は，真陽ている場合は文字が一致したものとみなして共通文

性 （ true positive; TP ） と 偽 陰 性 （ false negative;

字列を抽出し，htfrag と同様の計算を行い，これをFN ）に，負例は偽陽性（ false positive; FP ）と真awhtfrag とした．ただし，「フェ」「ヴィ」等につ陰性（ TN; true negative）にそれぞれ分類される．

「vi」
いては，2 文字ではなく 1 文字として扱い「fe」

こ こ で ， 検 出 の 感 度 （ sensitivity ） と 特 異 度のように分解して処理を行っている．一致文字列長（speciˆcity）はそれぞれ TP/(TP＋FN）（＝TP/227）の算出に際しては，母音及び子音の一致に対してそと TN/(TN＋FP）（＝TN/2270）と定義される．感れぞれ C, 1-C という値を付与している（0≦C≦1）．

度と特異度の相乗平均を目的関数 Obj(t)とし，t を

1-3.
Htfrag )指標 3 （ Awhtfrag;

Auditorilyhon p.4 [100%]

352

Fig. 2.

Vol. 126 (2006)

Evaluation of Measures

The objective function (Obj(t)) is deˆned as the geometric mean of sensitivity (TP/total number of positive cases) and speciˆcity (TN/total number of negative cases). The t value (threshold) was chosen to yield the maximum value of objective function. (TP: true positive, FN: false negative, FP: false positive, TN: true
negative).

変化させたときの，目的関数の最大値を指標の評価

及び偽陰性率は生成した負例により変動したが，検尺度とした（ Fig. 2 ）．なお，薬名の組み合わせが討した 10 セットの負例において，cos1 では，偽陽

有限で，それらに対する指標の値は離散分布となる性率及び偽陰性率はそれぞれ 3.3 ― 10.7 ％， 5.3 ―ので，最良の評価関数を与える閾値 t は，一定の幅

11.9 ％の範囲であった．これに対して， vwhtfragを持った値となる．

（A＝0.45, B＝0.15, C＝0.00）では，偽陽性率及び負例 2270 組は無作為に 10 セット（ 2270 組× 10
セット）を作成して評価を行い，各目的関数の 10

偽陰性率はそれぞれ 4.8― 5.9％の範囲，及び 2.2％と，特に偽陰性率が著しく改善された．

セットにおける平均値を指標の評価に用いた．評価

また， cos1 では false positive 及び false negative

対象の指標としては，今回新たに構築した htfrag,と判定されたが， htfrag, vwhtfrag 並びに awhtfrag

vwhtfrag, awhtfrag 及び土屋らの報告による cos1,

で はそ れぞ れ true negative 及 び true positive と正htco を選択した．

しく判定された薬名の組み合わせ例の一部と，その結果ときの指標値及び閾値を Table 2 に示す．
2.

閾値の安定性

薬名が類似しているか否か

2270 組の負例を無作為に 10を絶対的に判断するためには，その指標について，セット作成し，各指標の評価関数値の最大値，最小用いる負例に依存せず目的関数の最大値を与える閾

値，並びに平均値を算出した結果を Table 1 に記

値 t が安定している必要がある．そこで，各指標にす．なお，htfrag, vwhtfrag 並びに awhtfrag に関しついて， 10 セットの負例の間で閾値の値がどのよては，パラメータ A, B, C についてそれぞれ 0.05

うに変化するかを検討した結果を Table 3 に示す．

刻みで変化させた場合についてすべて計算し，最良Cos1 については，使用した負例の組み合わせによの評価関数値が得られた 5 組について記した．

って最良の評価関数値を与える閾値の値が異なって

Htfrag, vwhtfrag 並びに awhtfrag に関してはいず

いたが，htfrag, vwhtfrag 並びに awhtfrag に関して

れも既報の指標よりも優れた評価関数値を示した．

はいずれも，負例の組み合わせによらず一定の閾値中でも特に，文字の視覚的な類似性を考慮した指標

となった．

1.

指標の評価

vwhtfrag の評価関数値が最良であった．偽陽性率3.

正例及び負例における指標値の分布

Cos1,

hon p.5 [100%]

No. 5

353

Table 1.

Evaluation of the Measures to Quantify the Similarity of Brand Name

MeasureCos1
Htco
HtfragVwhtfrag

Awhtfrag

Parameters

Mean

Min

Max

(A＝0.35, B＝0.30）(A＝0.35, B＝0.25）(A＝0.35, B＝0.35）(A＝0.35, B＝0.40）(A＝0.35, B＝0.45）(A＝0.45, B＝0.15, C＝0.00）(A＝0.45, B＝0.15, C＝0.05）(A＝0.45, B＝0.10, C＝0.00）(A＝0.45, B＝0.20, C＝0.00）(A＝0.45, B＝0.15, C＝0.15）(A＝0.60, B＝0.20, C＝0.60）(A＝0.55, B＝0.20, C＝0.60）(A＝0.45, B＝0.00, C＝0.50）(A＝0.65, B＝0.20, C＝0.60）(A＝0.60, B＝0.25, C＝0.60）

0.92209
0.892430.95279
0.95279
0.95272
0.95247
0.952450.96199
0.96192
0.96191
0.96187
0.96183
0.93995
0.938280.938100.93805
0.937880.91960.88830.95060.95060.95060.95060.9506
0.95950.95950.95950.95930.95930.93630.93370.93300.93410.93440.92600.89470.95690.95690.95670.95650.95650.96490.96470.96490.96470.9647
0.94180.93990.94130.94140.9394Each value represents the geometric mean of sensitivity (true positive/total true case) and speciˆcity (true negative/
total negative case).

Table 2.

Examples of Discrimination of Similarity by Cos1, Htfrag, Vwhtfrag and Awhtfrag

MeasureThreshold

Cos1

HtfragVwhtfrag

Awhtfrag

0.3873―0.4000

0.1718―0.17500.2775―0.2804

0.3644―0.3657

0.365×0.365×0.333×0.254○
0.309○
0.233○

0.309○
0.336○
0.283○

0.440○
0.371○
0.667○

0.571○
0.544○
0.507○

0.122×0.129×0.098×0.122×0.129×0.153×0.280×0.240×0.288×

Positive cases

ブラダロン
ブレディニンフランドル
フラベリック
バナンベネン
Negative cases

ランドセン
アンフラマイド
ワンアルファリファンピシン
レベトール
ナルコルト○: judged to be similar, ×: judged to be not similar.

htco, htfrag, vwhtfrag 及び awhtfrag により 227 組の正例及び 2270 組の負例の薬名類似度を評価した

考

察

場合の指標値の頻度分布を Fig. 3 に示す． Cos1,

本研究においては，従来薬名類似度の指標として

htco では，正例と負例の分布に重なりがあるのに用いられてきたベクトル空間指標に基づく評価

対し，htfrag, vwhtfrag 及び awhtfrag では，その重（cos1, htco など）や編集距離（edit）ではなく，断なりは小さいものであった．

片パターン指標による類似度評価を導入し，薬名類重なりを表す指標として， Fig. 3 中に目的関数

似度をより高精度に評価することが可能となった．

Obj ( t )の最大値 Obj を併せて示した．分布が完全

すなわち，今回構築した 3 種の指標はいずれも，従に分離している場合，並びに完全に一致している場

来提案されてきた cos1, htco，並びに edit と比較し合，Obj の値はそれぞれ 1.0 及び 0.5 を与える．

て，実際に取り違えが生じた薬名と，無作為に発生hon p.6 [100%]354

Vol. 126 (2006)

Table 3.

The Threshold (t) Values of Each Measure for 10 Sets of 2270 Random Negative Pairs

Cos1

Htco

Htfrag(a＝0.35, b＝0.30)

Vwhtfrag(a＝0.45, b＝0.15, c＝0.00)

Awhtfrag(a＝0.60, b＝0.20, c＝0.60)

0.3873―0.4000
0.3873―0.4000
0.3873―0.4000
0.4880―0.5000
0.4950―0.5000
0.3873―0.4000
0.4743―0.5000
0.4924―0.5000
0.4811―0.5000
0.3873―0.4000

0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000
0.2500―0.5000

0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1727―0.1750
0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1718―0.1750
0.1727―0.1750

0.2775―0.2804
0.2739―0.2804
0.2791―0.2804
0.2739―0.2804
0.2782―0.2804
0.2739―0.2804
0.2739―0.2804
0.2782―0.2804
0.2782―0.2804
0.2791―0.2804

0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657
0.3644―0.3657

させた負例とを良好に判別することができた．特に，いという側面もあるが，実験で得た最良パラメータ

vwhtfrag においては偽陰性率が著しく低下しておの値を基に，どの因子がどの程度重要かを評価する

り，医薬品の命名において類似薬名を付さないようことができるというメリットもある．今回検討したにするためには有用な指標と考えられる．このよう指標のパラメータのうち， vwhtfrag についてはパな観点から，今回構築した指標は，医薬品の類似性

ラメータ C の値が 0 のときに最良の評価関数値をを評価する指標として極めて有用と考えられる．

与えた．この条件では，htfrag との違いは，濁点・情報科学分野では，文字列間の類似性を測る尺度

半濁点を含む文字を同一視したことに加え，形状のとして古くから編集距離及びその変種が考案され，類似した文字を介してその前後の文字列断片が接続

テキスト編集における綴り訂正を始め， DNA の塩

され，ひとまとまりの長い共通文字列とみなされる

基配列や蛋白質のアミノ酸配列の相同性評価などに点である．すなわち，形状的に類似した文字は，Cも広く用いられてきた．一方，筆者らは和歌文学研＝0 の場合それ自身はスコアに寄与しないが，前後究者との共同研究において和歌の類似性を定量化すの共通文字列を繋いでひとまとまりの長い共通文字

る必要に迫られ，編集距離やその変種を適用するの列が存在するように見せかけることで視覚的類似性では限界があることから，類似性指標を汎化した理を増加させる働きを担っているのかもしれない．

論体系である SRS（String Resemblance System)7)を今回 導入し た htfrag, vwhtfrag 及び awhtfrag を新たに構築し，その基でいくつかの類似性指標を開比較すると，いずれも既存の cos1, htco と比較して発した．断片パターン指標はその 1 つであり，和歌高い評価関数値を与えたものの，awhtfrag は他の 2

文学研究への応用において，従来知られていなかっ者に比較して評価関数値が比較的低かった．これた本歌取りの例を見出すなどその有用性が示されては，医薬品名のやり取りが，口頭ではなく処方せん

いる．8) 医薬品名の類似性を定量化する目的においとして書かれた情報を中心として行われるためかもても，断片パターン指標による評価は，編集距離やしれない．このため，薬名の類似度を判定するため

ベクトル空間指標を用いた評価と比較して，人間がには， vwhtfrag が現時点では最も良好な指標と考認識する類似性を最も良好に反映した指標であるとえられる．今後は，取り違えのミスが生じた事例を考えられる．

詳細に分析し，口頭での取り違えに関する正例だけ

今回導入した指標には， A, B 及び C という複数のパラメータが導入されている．これは，それぞれを選択的に蓄積すれば， awhtfrag において高い評
価関数値となる可能性はあるかもしれない．

「共通文字列の連続性」「先頭・末尾部分の重要性」

ある類似薬名の組み合わせが与えられたときに，「文字形状や音韻の類似性」という因子に対応した

その組み合わせが取り違えを誘発する可能性がある

パラメータである．本論文の指標を使用するためにか否かを安定的に判別するためには，各指標毎に一はこれら複数のパラメータを選定しなければならな

定の閾値を設定する必要がある．今回， 10 セット

hon p.7 [100%]

No. 5

355

Fig. 3. Histograms of the Measures, Cos1, Htco (Head and Tail-weighted Cosine), Htfrag (Head and Tail-weighted Fragmentary
Pattern Based Measure), Vwhtfrag (Visually Weighted Htfrag) and Awhtfrag (Auditorily Weighted Htfrag)Each vertical broken line represents the threshold that gives the maximum value of objective function (Obj).

hon p.8 [100%]356の負例を用いて，それぞれの指標において最良の評

Vol. 126 (2006)

えてよいだろう．

価関数値を与える閾値を評価した結果，今回われわ

今回構築した指標は，今後製薬企業が新医薬品をれが構築した htfrag, vwhtfrag 及び awhtfrag につ命名する際に有力な指標となるであろう．また，処いては，負例を変えてもその閾値は変化しなかっ方作成時に，類似した薬名による取り違えを警告す

た．これに対して， cos1 については，負例によりることも可能になると思われる．すなわち，今回の最良の評価関数値を与える閾値が変化していた．し

薬名類似度とは別に，2 医薬品間の処方関連度を定たがって， cos1 については，閾値を一定値に固定

量的に指標化できれば，両指標を的確に組み合わせした場合，負例によっては評価関数値が低下するこることで，取り違えによる誤処方に対して的確に警とになる．この点においても，今回構築した指標は告を発することができるようになると考えられる．

薬名類似度を定量的に評価する上で有用であると考以上，実際に薬名の類似により取り違えが起こっえられた．

た例を用いて，医薬品の薬名類似度を定量的に評価

今回構築した指標により，薬名類似度の判別力はするための指標を構築することができた．本指標向上したが，FP（偽陽性）や FN（偽陰性）を完全

は，薬名の取り違えに基づく医療ミスを防止する上にゼロにすることはできなかった．これは以下の 2

で重要な情報を提供するものとなるであろう．

つの理由による． 1 つは，負例は 5817 の医薬品名から無作為に 2 つを取り出し，これを 2270 回繰り謝辞

本研究の一部は，平成 16 ― 17 年度文部返すことにより発生させている．このため，無作為科学省科学研究費（萌芽研究：研究代表者竹田正幸）に取り出した中にも一定の割合で類似した薬名が含の助成を受けて行われたものである．

まれてしまうと考えられる．特に，後発医薬品に

REFERENCES

は，同一成分の先発医薬品と類似した薬名を付すことが多いため，一定の割合で類似した薬名の組み合

1)

わせが負例として作り出されるのはやむを得ないと考えられる．事実，負例として作り出された中にもかなり類似した薬名が散見された（Fig. 2）．もう 1
つの理由として，今回正例として用いた 227 組の中にも，かならずしも薬名類似だけに起因する取り違

2)
3)
4)

えとは言い切れない組み合わせが含まれていたことが挙げられる．例えばミケランとメプチンの成分は5)それぞれ b 遮断薬の塩酸カルテオロールと b 刺激薬の塩酸プロカテロールであり，いずれも b 受容体に作用する点や，一般名が類似している点，さらには，同じ製薬企業から市販されているために包装や商品の書体，デザインなどが類似している点，な6)
7)

どが複合的に関与して取り違えを生じている可能性は否定できない．このような条件を考慮すると，今回構築した指標は，陽性適中率，陰性適中率いずれも 95 ％を超えており，十分な判別能力があると考8)

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