前言¶
做藥物警戒或臨牀試驗安全監測的開發者，常常需要回答一個問題：某條不良反應事件在目標藥物上是否被報告得比背景更多，多到足以觸發關注。手工查 openFDA 的 drug/event.json 再算比例，流程固定但繁瑣，指標口徑也不統一。
下面介紹的 Skill「臨牀試驗安全信號專家 (ct-safety)」，就是把這套流程固化下來：給定藥物與事件，它直接給出 disproportionality 指標（PRR / ROR / IC / EBGM，含 95% CI）和安全信號評分（0–100，T1–T4 分級）。
這是什麼¶
ct-safety 是一個面向專業用途的 Skill，座標 @user_ff7413f5/ct-safety，發佈者 user_ff7413f5，分類 professional，來源 community，當前版本 0.10.1。
它解決的核心問題：把 FDA FAERS 公開報告中的藥物-事件對，轉化爲可比較、可分級的定量安全信號，供後續人工複覈或流程集成使用。
核心功能¶
官方簡介列明的能力如下：
- 輸入藥物-事件對，基於 FDA FAERS 做 disproportionality 分析。
- 輸出四類指標：PRR、ROR、IC、EBGM，並附 95% CI。
- 輸出安全信號評分，範圍 0–100，並給出 T1–T4 分級。
數據源¶
按官方簡介，計算與增強所用數據全部來自公開渠道：
- FDA FAERS：openFDA 的 drug/event.json
- FDA 標籤：openFDA 的 drug/label.json
- 中國 NMPA 藥物警戒通報：cdr-adr.org.cn
- DailyMed 說明書
- RxClass MED-RT
- openFDA 召回執法報告
- 香港 ADR 警報
官方明確標註「僅公開數據，零保密輸入」，即全流程不要求接入任何內部或受控數據。
安裝與啓用¶
Skill 頁面提供官方地址 https://api.skillhub.cn/user_ff7413f5/ct-safety ，SkillHub 展示頁爲 https://www.skillhub.cn/skills/user_ff7413f5/ct-safety 。
寫作時這兩個頁面均無法訪問，因此安裝命令、目錄約定、配置字段，以及 Cursor / Codex CLI / Claude Code 之間的差異，本篇無法覈實，不做轉述。啓用方式請以官方頁面當時的說明爲準。
已覈實的一項配置相關字段是：標籤 requires_api_key=false，說明該 Skill 不需要 API Key 即可運行。
典型用法¶
官方頁面在寫作時不可訪問，本篇無法給出可復現的調用示例。以下是任務資料中描述的能力形態，供你判斷是否匹配需求：
- 提供藥物名稱與目標事件（不良反應）名稱。
- Skill 從 FDA FAERS 拉取該藥物-事件對的報告計數。
- 計算 PRR / ROR / IC / EBGM 及 95% CI。
- 彙總爲 0–100 的安全信號評分，並給出 T1–T4 分級。
- 可結合 FDA 標籤、DailyMed、NMPA 通報、RxClass MED-RT、召回執法與香港 ADR 警報做背景補充。
實際參數格式與返回結構，需以官方文檔爲準。
適用場景與注意¶
適合的場景：藥物警戒中對藥物-事件對做初步篩查；臨牀試驗安全監測中需要對公開不良反應報告做定量比較；需要在統一口徑下輸出 PRR / ROR / IC / EBGM 與分級的自動化流程。
需要注意的點：
- 數據來自 FAERS 自發報告，存在報告偏倚、漏報和混雜，指標顯著不等於因果關係成立。
- T1–T4 的具體閾值定義，本篇未能從資料中核實，不轉述。
- 支持的事件名稱粒度（標準術語還是自由文本）、是否支持批量藥物-事件對，官方頁面未提供說明。
- 安裝方式與各客戶端差異未能覈實，落地前需先確認官方頁面。
結尾¶
ct-safety 的價值在於把 FAERS 公開數據上的藥物-事件信號檢測做成了固定流程，輸出多指標加分級評分，減少手工統計的口徑漂移。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_ff7413f5/ct-safety 。當前版本 0.10.1，發佈者 user_ff7413f5，分類 professional。
