排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 203 毫秒
1.
抗菌药物使用的多变量监控 总被引:1,自引:1,他引:0
目的 建立基于多变量数据分析(multivariate data analysis,MVA)的抗菌药物监控模型,为规范临床抗菌药物的合理使用提供依据。方法 提取浙江省立同德医院住院患者2011—2013年共12个季度81种抗菌药物的用药频度(defined daily doses,DDDs)数据,建立主成分分析(principal component analysis,PCA)模型。通过构建得分图和X区块模型距离(distance to model X block,DModX)控制图,结合变量贡献图,对不同季度的抗菌药物进行监控,评价季度一致性,分析导致异常的原因。结果 2011年第4季度和2012年、2013年4个季度抗菌药物DDDs的一致性较好。2011年第1~3季度的DModX统计值超出了控制限,主要原因为3种特殊使用级抗菌药物(头孢噻利、夫西地酸、去甲万古霉素)、8种限制使用级抗菌药物(头孢米诺、哌拉西林/舒巴坦、阿莫西林/舒巴坦、呋苄西林、头孢丙烯、头孢唑肟、异帕米星、奥硝唑)和4种非限制使用级抗菌药物(氯唑西林、头孢氨苄、头孢羟氨苄、头孢噻肟)的DDDs偏高。结论 本研究证明了MVA在抗菌药物监控中的有效性,为临床抗菌药物监控提供新的方法。 相似文献
2.
目的 建立基于紫外光谱的畲药地稔中浸出物、没食子酸、阿魏酸、芦丁、槲皮素、木犀草素、山奈酚的快速分析方法。方法 测定地稔水提液中的浸出物和6种化合物浓度,采集紫外光谱。采用SIMCA-P+软件,分别建立浸出物、6种化合物浓度与紫外光谱的偏最小二乘回归模型。采用Visual Basic开发应用软件,将所建模型嵌套入软件,为同时快速分析待测溶液中浸出物和6种化合物浓度提供工具。结果 验证集浸出物和6种化合物浓度的预测均方根误差分别为39.1 μg/mL、0.263 μg/mL、19.0 ng/mL、93.8 ng/mL、0.894 ng/mL、0.593 ng/mL、0.896 ng/mL,预测值和真实值的相关系数均>0.9,并通过软件在10 s内得到了浸出物和6种化合物浓度的预测结果。结论 本方法可为地稔的快速质量评价提供依据。 相似文献
3.
目的 分析我院革兰阴性菌耐药性变迁趋势,研究细菌耐药率(BRR)与抗菌药物用药频度(DDDs)的相关性,为临床合理用药提供依据。方法 从医院信息系统-抗菌药物监测分析模块提取我院住院患者2011-2013年共12个季度4种革兰阴性菌对9种抗菌药物的BRR数据和81种抗菌药物的DDDs数据。采用主成分分析(PCA)对细菌耐药情况进行整体评价,建立BRR与DDDs的多元回归模型。结果 我院大肠杆菌对亚胺培南/西司他丁的BRR上升较为显著,与亚胺培南/西司他丁和阿奇霉素的DDDs呈正相关。结论 医院应进一步加强大肠杆菌对亚胺培南/西司他丁BRR的监测,加强对亚胺培南/西司他丁和阿奇霉素的管理。
关键词:主成分分析;多元回归;抗菌药物;细菌耐药率;用药频度 相似文献
4.
5.
6.
目的 基于美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS),对新型放射性治疗药物lutetium Lu 177 vipivotide tetraxetan的不良事件信号进行挖掘和分析。方法 检索FAERS中2022年第2季度—2022年第4季度以lutetium Lu 177vipivotidetetraxetan为首要怀疑的不良事件报告,分析报告特征、人口学特征及不良事件的诱发时间。采用报告比值(reporting odds ratio,ROR)法、比例报告比值比(proportional reporting ratio,PRR)法、贝叶斯置信传播神经网络(Bayesian confidence propagation neural network,BCPNN)法和多项伽马泊松分布缩减(multi-item gamma Poisson shrinker,MGPS)法挖掘有效信号。结果 共获得以lutetium Lu 177 vipivotide tetraxetan为首要怀疑药物的不良事件报告634例,报告数量整体呈逐月增长趋势,其中568例(89.6%)发生在美国。在所统计的报... 相似文献
7.
2015年9月,我院感染科诊治精乌胶囊致严重肝功能异常1例,致患者长时间住院治疗,报道如下.
1 病例介绍
患者,女,32 岁,2015 年8 月20 日因"白发、失眠"到当地药店购买精乌胶囊(贵州盛世龙方制药股份有限公司,批号:141009),剂量为1 日3 次,1 次6 粒. 相似文献
8.
目的探索医院抗肿瘤药使用的多变量监测方法,为临床合理使用抗肿瘤药提供指导。方法提取住院患者2010-2015年共24个季度70种抗肿瘤药的用量数据,建立主成分分析(PCA)模型。通过构建主成分得分图,结合主成分载荷图,对不同季度抗肿瘤药的用量进行监测,筛选变化较显著的品种。若某一季度的得分统计值超出了控制限,构建得分贡献图分析得分异常的原因。结果2010至2015年多种抗肿瘤药的用量呈现出增长的趋势,其中卡培他滨片0.5g、甲地孕酮分散片160mg、替吉奥胶囊20mg、比卡鲁胺片50mg用量增长较显著。2015年第3季度抗肿瘤药的用量存在异常,主要原因为替吉奥胶囊20mg、甲地孕酮分散片160mg、比卡鲁胺片50mg、羟基脲片0.5g的用量偏高。结论本研究证明了PCA算法在抗肿瘤药使用监测中的有效性,可为医院抗肿瘤药监测提供新的方法。 相似文献
9.
目的分析抗感染药物致不良反应的规律、特点,为临床合理用药提供参考。方法收集我院2014年7月~2016年12月关于抗感染药物的ADR报告,并进行帕累托图分析。分析引发ADR的药品分类、累及器官或(和)系统的主要和次要因素。结果共收集抗感染药物ADR病例204例:男73例(35.78%),女131例(64.22%);老年和儿童是不良反应发生的高发人群;口服制剂21例(10.29%),注射制剂183例(89.71%);单独用药185例(90.69%),联合用药19例(9.31%)。帕累托图分析结果显示:药品不良反应主要涉及头孢菌素类、喹诺酮类、大环内酯类、头霉素类;临床表现以皮肤及其附件、消化系统、神经系统、局部用药损害为主。结论临床用药应全面考虑药物不良反应,加强抗感染药物的使用管理,尽量减少药品不良反应发生。 相似文献
10.