数据挖掘的定性分析法在药品不良反应监测中的应用

目的通过利用数据挖掘技术的定性分析方法,为药品不良反应监测工作提供参考。方法利用数据挖掘软件,对报告数据进行处理、分析。结果与结论数据挖掘的定量分析方法为药品不良反应监测工作提供了一项有益的尝试。能够成为加强药品风险管理的辅助手段。     

数据挖掘技术在药品不良反应监测领域中的应用

目的:探讨数据挖掘技术在药品不良反应(ADR)监测领域中的应用,为中国ADR监测领域探索新方法提供参考。方法:以"数据挖掘""药品不良反应""电子医疗记录""医院信息系统"等关键词检索中国知网、万方数据、Pub Med等数据库相关文献,对数据挖掘在自发呈报系统和电子医疗记录ADR监测领域中的应用现状、常用方法及优缺点进行综述。结果与结论:数据挖掘技术在自发呈报系统和电子医疗记录中均能够有效发现ADR信号,具有优秀的数据分析和发掘规律的能力,在ADR监测领域将发挥重要作用。     

数据挖掘在药物警戒中的应用

信号的产生与分析是药品不良反应监测的关键环节。随着自发呈报系统数据库中数据的逐步增多,现有的常规分析方法已暴露出其局限性。因此,引入新的数据挖掘技术对药品不良反应信号的生成十分必要。目前各国普遍使用的数据挖掘方法主要有频数法与贝叶斯法。通过介绍两种方法的原理、产生信号的标准、在各种组织中的应用现状及其相互比较,以期为药品不良反应监测提供技术支持。     

以数据挖掘技术指导手术室药械管理及使用的初步探讨

在分析数据挖掘技术的基础上,将数据挖掘技术应用于手术室药械管理及使用领域,如：手术室药械智能备库系统的优化;评判手术患者危重度及预测术中并发症,以便在术前重点配备药品材料和器械;预测术后切口感染以防止围术期抗生素的滥用;手术药械的评价及不良反应的监测等。数据挖掘技术作为一门新的技术,能从数据库中识别出以前不为人知、有效的、新颖的、潜在的信息与知识,并能在手术室药械管理及使用中得到很好的应用.     

数据挖掘在疫苗风险监测中的应用研究

目的探索适合我国的疫苗不良事件数据挖掘方法。方法检索各种数据挖掘有关文献,对其进行研究、分析和比较。结果目前各国普遍使用的信号检测方法主要有频数法和贝叶斯法,前者主要有比例报告比法、报告比值比法、MHRA法等;后者包括贝叶斯判别可信区间递进神经网络模型与相对比值法等。结论在疫苗风险监测中应用信号检测方法是可行性,建议综合采用BCPNN、PRR、ROR、MHRA等多种方法。     

数据挖掘技术在临床药学的应用

目的 探索适用于临床药学的数据挖掘软件.方法 通过运用Prodiver数据挖掘系统,分析与药品使用相关的数据,了解该系统在临床药学的实践应用.结果 系统实现了对医院基本药品的查询、门诊处方监测、临床药物利用监测、抗菌药物细菌耐药监测等功能.结论 利用信息化手段开展处方评价、药物利用监测等临床药学工作,可及时了解药品基本信息,对处方和抗菌药物合理应用以及细菌耐药实施预警,并以此为依据对不合理用药行为及时干预,为管理职能部门对医院药品的科学管理和合理应用提供宏观决策依据.     

浅析数据挖掘及其在药物分析中的应用

本文简要概述了数据挖掘技术的发展由来、数据挖掘的定义、应用范围,以及常用的数据挖掘方法,并着重介绍数据挖掘在药物分析研究领域中的具体实践应用。     

简述分析几种信号监测方法在药物不良事件中的应用

目的分析国内外用于药物不良反应信号监测的几种监测算法。方法运用文献分析法和系统分析法,阐述国内外针对药物不良反应信号的提取采取的一系列算法。结果我国逐步开始引用不同的信号监测算法来发现药物不良反应(ADR)信号。结论安全用药是当今和今后仍需要密切关注的问题,而药品安全性监测主要是通过对药品上市后不良信号监测来实现的。我们概括分析了目前国内外使用的有关信号监测的不同数据挖掘算法,为我国药品不良反应信号的处理提供参考,从而做好药物的安全警戒。     

药品不良反应信号检测中的关联规则

药品不良反应信号检测已成为药物警戒的重要内容。随着自发呈报系统应用的成熟,对数据库中的知识发现的要求也逐渐提高。通过分析目前常用信号检测方法的缺陷,介绍关联规则的概念与算法,探讨其在药品不良反应监测中数据挖掘的可行性与独特优势。     

医院药学的信息化管理

为科学、规范地对医院药学进行管理,从药品的进销存环节以及用药信息服务、用药监测、反馈、分析等环节上阐述了信息化管理所带来的优势,论述了信息化管理可以极大地提高药学管理的工作效率,探讨了信息化系统的数据挖掘功能可以为管理者提供决策支持,表明了信息化管理是医院药学管理发展的必然趋势。