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神经内科疾病以脑卒中多见,其发病率高,且表现多样、病情复杂,多为老年人,并多伴有高血压、糖尿病等多种慢性疾病,用药品种广,药品之间存在相互作用较多。临床药师参与神经内科的临床实践工作,可以利用药学专业知识为医师用药提供合理化建议,发现不合理用药及时与临床医师沟通,治疗过程中关注药物配伍及不良反应、药品的正确使用以及对患者的用药教育等,促进了合理用药及用药安全。 相似文献
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目的:评价某国产黄体酮软胶囊阴道给药的循证证据,并进行融变时限考察,为其是否通过处方审核提供依据和参考。方法:系统检索指南数据库、中英文文献数据库及国内外药品管理政府网站,对符合纳入标准的文献,根据《超说明书用药循证评价规范》进行相应文献质量评价;采用《中国药典》(2020年版)标准,考察国产黄体酮软胶囊的融变时限。结果:共纳入29篇文献,其中5篇指南/专家共识,经AGREEⅡ工具评价,高质量等级(A)2篇、低质量等级(C)3篇;6篇系统评价/Meta分析,经ASMTAR工具评价,高、中、低质量文献分别为2,3,1篇;16篇临床研究文献经Jadad或NOS量表评价后,高质量文献10篇、低质量6篇,所有文献均肯定了黄体酮阴道用药的有效性及安全性;检索获得的原研药品说明书包含阴道给药的用法用量;国产黄体酮软胶囊融变时限符合《中国药典》的规定。结论:该国产黄体酮软胶囊阴道给药通过循证医学证据考察,融变时限符合《中国药典》的规定,应通过处方审核。 相似文献
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目的:建立人血清中地高辛血药浓度超出治疗窗上限的风险预测模型,为地高辛的安全使用提供参考。方法:回顾收集2019年1月至2021年12月期间天津医科大学总医院地高辛血药浓度监测数据。371名患者数据按7∶3随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。采用极端梯度提升(XGBoost)特征重要性分析法选择最佳特征,Shapley加法解释(SHAP)算法分析特征与结果变量的相关性和趋势。使用逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)、XGBoost、梯度提升树(GBDT)5种机器学习算法用于模型构建。结果:默认参数下LR、NB、RF、XGBoost和GBDT模型的AUC分别为0.519 9,0.627 8,0.695 1,0.562 5和0.655 8。优化后的RF模型AUC为0.711 2。结论:机器学习模型预测人血清中地高辛血药浓度超出治疗窗上限风险的表现良好,并创新地利用SHAP算法对其进行解释。RF模型预测性能最佳,为识别地高辛中毒高风险患者提供参考。 相似文献
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目的建立同时测定“四合一”片中氨茶碱和苯巴比妥含量的HPLC方法。方法色谱柱:Krom asilC18,5mm×150mm;流动相:甲醇-醋酸盐缓冲液(30:70);流速:1.0mL/m in;检测波长:254nm;柱温:室温。结果氨茶碱在240~1800μg.m1-1时与峰面积有良好的线性关系r=0.9996;苯巴比妥在240~1200μg.m1-1时与峰面积有良好的线性关系,r=0.9995。氨茶碱、苯巴比妥精密度良好,精密度的平均RSD均为0.4%。氨茶碱的回收率为100.1%,苯巴比妥的回收率为99.46%。“四合一”片中氨茶碱的平均含量为标示量的99.9%,苯巴比妥的平均含量为标示量的101.3%。结论HPLC法对苯巴比妥、氨茶碱的含量测定简便可靠,专属性强。 相似文献
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