一、计算机在临床合理用药监测中的应用（论文文献综述）
郭代红,于承暄[1]（2021）在《基于医院信息系统数据的临床用药风险自动监测评价专家共识》文中指出随着药品不良反应（ADR）监测工作的深化,实施药物警戒、强化临床用药风险防控日趋重要。利用信息化技术开展基于大样本住院人群真实世界数据（RWD）的ADR监测评价研究,能够高效、灵活、经济的为临床用药风险识别与管控提供精准依据。基于多年来临床用药风险自动监测评价工作的探索,我们邀请了医院药学、临床医学、药物警戒、药物流行病、信息技术等领域的专家,总结国内外相关研究进展与专家经验,对基于医院信息系统（HIS）数据的临床用药风险自动监测评价相关概念、基本原则、相关技术、研究方法、路线流程、应用前景等进行了全面阐述并形成《基于医院信息系统数据的临床用药风险自动监测评价专家共识》,旨在规范和普及相关专业人员的研究与实践,提升安全合理用药水平。
詹剑[2]（2021）在《基于深度神经网络麻醉深度监测技术的相关研究》文中指出背景和目的:精准监测麻醉深度（Depth of anesthesia,Do A）对预防全身麻醉患者术中知晓,维持适宜的麻醉深度,减少麻醉药用量及麻醉相关并发症,加速术后康复非常重要。随着精准医学和快速康复理念的发展,对麻醉深度监测提出了更高的要求,因此,探寻高精准度的麻醉深度监测新方法已成为近年的研究热点。目前,麻醉深度监测尚无评估的“金标准”。研究发现脑电（Electroencephalogram,EEG）信号能反映全身麻醉药对中枢神经系统的作用而准确监测意识状态改变。因此,基于EEG信号的麻醉深度监测仪成为麻醉深度监测的主流方法,但其监测的准确性和必要性仍存在争议,而我国麻醉医生对麻醉深度监测仪的使用、态度和监测需求尚不清楚。此外,国产品牌对比进口品牌麻醉深度监测仪的准确性尚不清楚。美国的脑电双频指数（Bispectral index,BIS）是目前临床使用范围广,准确性高,评估麻醉深度的常用参考标准,而麻醉深度指数（Depth of anesthesia index,Ai）是国内自主研发的麻醉深度指数,其监测麻醉深度的准确性尚缺乏研究。由于EEG信号易受到年龄和多种病理生理状态如低温、低血糖、缺氧等的影响及不同麻醉深度指数的专有算法各异导致目前的麻醉深度监测方法具有一定的局限性。此外,心电（Electrocardiogram,ECG）信号中的心率变异性（Heart rate variability,HRV）受中枢神经和自主神经系统共同调控,与麻醉药物作用和麻醉深度密切相关。因此,有必要深入研究EEG和ECG信号,探寻麻醉深度监测的新方法以进一步提高麻醉深度监测的准确性。人工智能（Artificial intelligence,AI）机器学习算法是近年麻醉深度监测研究的热点,但哪种人工智能算法监测麻醉深度更准确尚不清楚。人工神经网络（Artificial neural network,ANN）是一种模拟人类大脑神经网络结构的人工智能算法,而深度神经网络（Deep neural network,DNN）是一种高级的人工神经网络,具有更强的学习和预测能力。研究发现DNN可结合EEG或ECG信号特征监测麻醉深度,但监测的准确性还存在提升的空间。因此,本研究作为国家重点研发计划《基于物联网技术的围术期生命监测支持仪器的评价研究》中麻醉深度监测仪评价研究的核心内容,通过麻醉深度监测应用现状的调研以了解麻醉深度监测的不足,采用Ai指数与BIS准确性的对比研究以了解Ai指数与BIS准确性的差距,进而基于EEG或ECG信号特征结合DNN探索麻醉深度监测的新算法以提升麻醉深度监测的准确性。第一部分国内麻醉深度监测应用现状的调查研究方法:2020年7月～2020年9月,邀请临床麻醉医生参与在线调查,调研问卷通过微信调研表的形式发送。所有的调研问卷均匿名填写。采用分层分析、相关性分析、卡方检验方法分析临床麻醉医生对麻醉深度监测仪的使用、态度和需求。结果:本调查研究共收回4037份反馈问卷。对于麻醉深度监测仪的使用,仅有9.1%的麻醉医生常规使用;教学医院的麻醉医生使用麻醉深度监测仪的主要目的是预防术中知晓,而非教学医院的麻醉医生使用麻醉深度监测仪的主要目的是指导术中麻醉用药;而准确性有限、抗干扰能力较差、不能监测镇痛、监测及耗材不能收费或费用高是影响其临床使用的重要原因。对于麻醉深度监测仪的态度,67.3%的麻醉医生对国产和进口品牌的麻醉深度监测仪均认可;81.0%的麻醉医生最常用BIS麻醉深度监测仪;68.5%的麻醉医生认为目前准确性最高的麻醉深度指数是BIS。对于麻醉深度监测仪的需求,95.7%的麻醉医生认为需提升麻醉深度监测仪的准确性;86.3%的麻醉医生认为麻醉深度监测仪应适用于所有年龄的患者;80.4%的麻醉医生认为麻醉深度监测仪应具有镇痛监测;75.6%的麻醉医生认为麻醉深度监测仪应适用于所有的麻醉药物;65.0%的麻醉医生认为麻醉深度监测仪应整合脑电信号和生命体征监测;53.7%的麻醉医生认为先进的麻醉深度监测仪应具有人工智能。结论:麻醉深度监测仪的使用率有待提高,准确性有限等多种因素影响其使用。大部分麻醉医生对国产和进口品牌的麻醉深度监测仪均认可,对BIS的熟悉程度和认可度高。准确性是麻醉医生选择使用麻醉深度监测仪的重要指标和需求。具有人工智能的麻醉深度监测仪可能是未来麻醉深度监测研究的新方向。第二部分麻醉深度指数与脑电双频指数准确性的对比研究:一项前瞻性、多中心、随机对照临床研究方法:2020年9月～2021年1月,在陆军军医大学第二附属医院、四川大学华西医院等10家三甲医院招募并纳入择期腹腔镜胃肠手术患者145例。通过随机对照研究,以BIS作为参照标准,探讨Ai指数用于麻醉深度监测的准确性。结果:根据Bland-Altman一致性分析,Ai指数与BIS的差异均值为-0.1747,95%CI（-0.6660～0.3166）,P=0.4857。根据戴明回归分析,Ai指数与BIS两种麻醉深度指数的戴明回归方程为:y=5.6387+0.9067x（y为BIS,x为Ai）,斜率与截距均有统计学意义。通过ROC曲线分析,BIS监测意识状态的AUC为0.943,高于Ai指数的AUC0.941,两种指数的AUC无统计学差异（P=0.4705）。而Ai指数与BIS监测意识消失的最佳界值均为79.5,监测意识消失的AUC分别为0.953和0.965,有统计学差异（P=0.0013）。两种指数监测意识恢复的最佳界值分别为71.5和70.5,监测意识恢复的AUC分别为0.936和0.934,无统计学差异（P=0.5271）。结论:Ai指数与BIS的一致性较好,监测麻醉深度的准确性相似,均能准确监测全身麻醉患者的意识水平。第三部分基于脑电信号奇异谱分析结合深度神经网络监测麻醉深度的研究方法:2020年9月～2021年1月,基于麻醉深度监测仪对比研究中78例受试者的脑电数据,通过奇异谱分析提取α,β,θ,δ,β比率,频域和时域样本熵7个脑电特征作为深度神经网络的输入特征,以BIS作为深度神经网络的输出标准监测麻醉深度,同时对比深度神经网络与支持向量机监测麻醉深度的准确性。结果:通过奇异谱分析提取的EEG特征α,β,θ,δ,β比率,频域和时域样本熵与目标值BIS均存在相关关系,尤其是β比率和时域样本熵与BIS具有中度相关性,相关系数分别为0.58和0.62。与目标值BIS相比,深度神经网络监测值的均方误差明显小于支持向量机,差异具有统计学意义（Χ2=15.2,P=0.0012）。结论:奇异谱分析可用于α,β,θ,δ,β比率,时域和频域样本熵EEG特征的提取,DNN监测麻醉深度的准确性优于SVM。第四部分基于深度神经网络的心率变异性衍生特征监测不同麻醉状态的研究方法:2020年3月～2020年4月,在陆军军医大学第二附属医院招募并纳入23例择期腹腔镜手术患者,使用飞利浦监护仪采集受试者术中心电监测数据,通过原始心电数据的重采样及数据处理,提取高频,低频,高频与低频比和样本熵4种心率变异性的时频特征作为输入,以意识水平专家评分作为输出标准,基于4种心率变异性衍生特征结合DNN监测麻醉诱导、麻醉维持、麻醉苏醒三种麻醉状态,同时对比DNN与Logistic回归、决策树和支持向量机监测不同麻醉状态的准确性。结果:基于高频,低频,高频与低频比和样本熵4种心率变异性衍生特征结合四种机器学习算法监测麻醉状态的准确性分别为86.2%（Logistic回归）,87.5%（支持向量机）,87.2%（决策树）和90.1%（DNN）。DNN的准确性高于Logistic回归（P<0.05）,支持向量机（P<0.05）和决策树（P<0.05）。结论:心率变异性衍生的高频,低频,高频与低频比和样本熵特征结合DNN可准确监测不同的麻醉状态,DNN的准确性高于Logistic回归,支持向量机和决策树。
朴晶竹[3]（2020）在《基于医疗机构中药临床药学服务调研的药师能力提升思考》文中指出目的:以现代中药临床药学服务理念为切入点,以临床医疗核心主体-医、药、护、患为研究对象,开展医疗机构中药临床药学服务情况及服务需求的调查研究,深入分析我国中药临床药学工作现状及存在的问题、医药护患不同的服务需求、中药临床药师培训需求,提出改进中药临床药师药学服务水平的思考及建议,以促进中药临床合理用药,为中药临床药学的健康发展提供数据依托和政策建议。方法:本研究采用的方法如下:（1）文献研究法:检索相关的文献资料,梳理近年国家相关部门对医院中药临床药学发展与改革方面的法律法规及政策性文件,对当前中药临床药学学科的研究现状及存在的问题进行归纳分析,为后续调查研究提供理论基础。（2）专家咨询法:咨询临床药学及中药临床药学、医学统计学、中药合理用药方面的专家及医院领导,充分吸收专家及领导的合理建议,制定研究方案及调研体系框架,并修改完善调研问卷相关细节。（3）问卷调研法:基于文献分析、政策梳理、问卷设计、专家论证、预调研等工作,以医、药、护、患为研究对象,围绕其一般情况、中药临床药学服务开展情况及评价、中药临床药学服务需求及中药临床药师培训需求等内容展开调研。医药护问卷以网络问卷星调研的形式发放回收,患者问卷以现场调研的形式发放回收,并将问卷信息录入至Excel 2010,建立Access数据库。（4）数据分析方法:将调研数据进行标准化处理,采用SPSS软件建立数据库并以描述性统计分析、卡方检验、Logistic回归分析等方法进行统计分析。结果:本研究回收医药护问卷2469份,其中有效问卷2469份,问卷有效率100%;回收患者问卷1272份,其中有效问卷1125份,问卷有效率88.44%;回收中药临床药师培训基地学员问卷505份,其中有效问卷505份,问卷有效率100%;三套问卷共回收4246份,其中有效问卷4099份。调研发现:（1）中药临床药师专业技能有限,人员配置不足。我国中药临床药师学历普遍较高,但毕业专业以中药学为主,且大多没有经过正规中药临床药师培训而直接从业,缺乏中药临床合理用药的相关知识与思维及临床实践技能,中药临床药学服务能力有限。医疗机构中药临床药师配备不足,远远不能满足临床需求量,并且根据地区、医院类型和等级呈现不均衡。②医疗机构中药临床药学服务工作有待加强,缺乏中医药特色。由于中药临床药学在我国起步较晚、发展滞后,公众对中药临床药师认知度不足,我国中药临床药学服务工作仍处于初级阶段,药学服务内容单一、服务层次较低,中药特色临床药学服务工作也有待加强,并且根据地区、医院类型和等级呈现不均衡。（3）医药护患对中药临床药师认可度高,药学服务需求各有不同。医药护患对中药临床药师的药学服务需求度高,期望中药临床药师参与临床医疗为其提供指导与帮助。医药护患不同主体对中药临床药学服务的需求不同,并且根据不同科室呈现差异性。（4）中药临床药师培训方法与模式尚待规范。中药临床药师培训刚刚起步,目前培训效果有所显现,但仍存在较多问题,个别中药临床药师培训基地中药临床药学工作有待加强,带教组设置有待规范,培训理论课程与实践课程有待丰富,临床实践安排不足,没有突出中医药特色等。结论:本研究立足于现代药学服务理念,结合我国中药临床药学发展的相关背景对医、药、护、患展开问卷调研,调研问卷具有良好的区分度,信息量大,结果具有参考价值,确保了我国中药临床药学服务现状及需求调研的真实性和科学性。基于调研提出的思考与建议具有一定的可行性,可以为提升中药临床药师药学服务水平提供指导,为相关部门制定政策提供真实的数据资料和理论依据。
吉萌萌[4]（2020）在《清开灵注射液医院集中监测不良反应影响因素研究》文中指出研究背景基于大样本研究清开灵注射液不良反应发生率甚少,且不良事件/反应特征经个案报道、文献评价、HIS数据仓库、药品不良反应自愿报告系统（spontaneous report system,SRS）等基本与《中华人民共和国药典》关于清开灵注射液不良事件/反应相符;影响清开灵注射液不良反应发生的危险因素,除目前已确认的合并用药种类外,经过文献评价、HIS数据仓库分析,认为还与患者患有肝硬化或伴有电解质紊乱、泌尿系感染、神经肌肉系统等疾病,患者过敏史,超适应症（急性扁桃体炎、高血压等）,溶媒情况（说明书中未提及允许与葡萄糖氯化钠溶液混合使用）,合并使用（腺肽、硝苯地平、胰岛素、维生素C等）等因素有关。药品上市后安全性评价能够科学严谨、充分地认识药品安全性,其最重要的内容是药品不良反应评价,主要是通过被动和主动两种监测模式评价药品安全性。通过文献汇总,用于药品不良反应评价的数据挖掘方法主要有:比值失衡测量法、卡方检验、条件Logistic回归等方法。Logistic回归应用于单药不良反应信号检测,具有较好的效果,它是通过控制混杂因素,从而来估计影响因素的相对危险度,对目标不良反应建立回归模型,以其他作为对照,但同时会忽略各个报告表的严重程度等级;随机森林方法具有对数据集大小基本没有限制、内嵌缺失填补方法的优势,同时不存在过拟合及共线性等问题,通过得出变量的重要性评分,从而客观地评价影响不良反应发生的风险因素,其最重要的、最具有实用价值的结果是可以分析各因素-不良反应症状的变量重要性评分情况,并结合原始病例资料,探索各个因素对引发具体不良反应症状之间的关联程度。为了充分了解真实世界下清开灵注射液发生不良反应的发生率、特征及影响因素,本研究采用多中心、非对照的药物源性（drug-oriented）前瞻性医院集中监测研究进行探索。研究目的（1）主要研究目的:探讨清开灵注射液上市后大规模人群使用时的安全性,识别并判断药品不良事件及药品不良反应的发生率、性质、特点和发生的危险因素。（2）次要研究目的:探讨影响中药注射剂药品不良反应发生因素的挖掘方法,为我国中药注射剂上市后临床不良反应监测工作提供技术参考。研究方法（1）研究设计:采用多中心、非对照的药物源性（drug-oriented）前瞻性医院集中监测。（2）监测对象:根据清开灵注射液不良反应医院集中监测方案,方案设计单位为中国中医科学院中医临床基础医学研究所,监测2013年1月至2016年3月期间,就诊于深圳仁爱医院、清河县中医院、原阳县人民医院等48家医疗机构使用清开灵注射液的30842例患者。（3）监测方法:无挑选地纳入本制剂使用患者;按照中成药医院集中监测规范制定统一的监测方案、监查规范、成立研究组、督查组,深入临床观察、随访患者的用药反应,由临床医师/护师/药师根据病历和实际观察填写观察表。（4）数据处理:总协调员核实所有观察表,原始资料由中国中医科学院中医临床基础医学研究所保管。参照国际通用的《疾病和有关健康问题的国际统计分类》（ICD-10）的西医诊断标准,对诊断名称进行了规范命名的标准化处理;参照《中医内科学》对中医诊断、证型进行标准化处理;参照Meddra字典对病例中的ADR名称进行标准化的处理。（5）质量控制:质量控制主要从以下7个方面实施:监测中心、监测人员、监测进度、原始文件、电子数据、档案管理、质量管理。其中,原始文件和电子数据是质量控制的重要内容。（6）统计分析:数据处理及统计工作由中国中医科学院中医临床基础医学研究所未参与方案设计的专业人员完成。清开灵注射液发生不良反应特点分析:采用R统计分析软件3.5.0版本编程计算。对于计数资料,采用描述方法分析频数及百分比;对于计量资料,采用分段描述频数和百分比的方式。运用巢式病例对照研究探索清开灵注射液不良反应发生的影响因素:①采用巢式病例-对照研究,按照1:3配对方式,形成ADR组和对照组。统计学检验均采用双侧检验（two-side test）,以P≤0.2初步筛选可疑风险因素,采用95%的可信区间。②基于描述性初步分析结果,纳入单因素分析并将显着因素（P≤0.2）纳入多因素条件Logistic回归中进行分析。当P≤0.05,估计系数为正值时,则认为该因素为不良反应发生的风险因素;当P≤0.05,估计系数为负值时,则认为该因素为不良反应发生的非风险因素。③采用R软件包RandomForest,将ADR组和对照组共368病例以7:3交叉训练分成256例训练集建立随机森林模型,112例测试集用来检验预测效果。基于描述性初步分析结果,纳入66个变量构建随机森林模型的影响因素,根据MeanDecreaseGini指标分析各个因素总的重要性评分及各因素-不良反应症状的变量重要性评分探索影响不良反应发生的危险因素。研究结果（1）监测清开灵注射液患者一般情况:采用多中心、非对照的药物源性（drug-oriented）前瞻性医院集中监测使用清开灵注射液的30842例患者,男性有16209例（52.55%）,女性有14633例（47.45%）,分布于各个年龄段,5691例患者为18～30岁;就诊患者中,西医诊断涉及各个疾病系统,主要以呼吸道感染（11624例）、气管炎（5593例）、肺炎（2788例）等感染及侵染类疾病为主,中医诊断主要为邪热闭肺（3863例）、热毒（2289例）、邪热阻络证（1521例）等。（2）清开灵注射液不良反应发生率及特点:30842例使用清开灵注射液患者中,92例发生药品不良反应（ADR）,ADR发生率为3‰;涉及皮肤及皮下组织、全身性疾病及给药部位各种反应、胃肠系统、各类神经系统、心脏器官等多种系统,主要表现特征为（频数≥10例）:皮疹（42例）、瘙痒（32例）、恶心（16例）、胸闷（15例）、头晕（14例）、呕吐（12例）等。（3）巢式病例对照人群清开灵注射液不良反应描述性分析:对368例使用清开灵注射液巢式病例人群中ADR组和对照组进行描述性分析,统计学显着水平P≤0.2的因素有:既往病史（肺癌、高脂血症、胃炎等）、既往过敏史（P=0.1）、ADR史（P=0.052）、ADR史皮疹（P=0.004）,西医诊断（脑供血不足、肺炎、尿路感染等）,中医诊断（肝湿郁热、邪热闭肺、邪热阻络证等）,溶媒剂量（P=0.063）,间隔用药时间（P=0.036）,合并其他药物种类（P=0.114）,联合用药（奥拉西坦注射液、盐酸吡格列酮片、碘帕醇注射液、盐酸二氧丙嗪片、二乙酰氨乙酸乙二胺注射液、复方氢氧化铝片等）,合并药物系统分类（OTC感冒用药、OTC呼吸系统药物、代谢及内分泌系统药物等）,合并药物药理作用（过敏介质阻释药、解热镇痛药、抗高血压药等）。（4）基于条件Logistic回归分析影响清开灵注射液ADR发生的风险因素:基于巢式病例对照人群不良反应描述性分析（统计学显着水平P≤0.2）,筛选出的与清开灵注射液ADR发生相关的既往病史肺癌等66个可疑因素,进行条件Logistic回归分析,认为与清开灵注射液ADR发生相关的危险因素为:曾患有肿瘤史、皮疹ADR史、现患有胃炎疾病、中风病;清开灵注射液与中药联合用药发生ADR的风险不明显。（5）基于随机森林模型分析影响清开灵注射液ADR发生的风险因素:采用随机森林模型,以是否发生不良反应为结局,基于描述性初步分析结果,纳入66个变量构建随机森林模型的影响因素,随机构建100棵决策树,且该随机森林模型的精度为78%,预测模型良好。MeanDecreaseGini重要性评分排名前6位的为:曾患有皮疹ADR史、肿瘤疾病,现患有脑供血不足,既往过敏史,与中药合并用药,现患有胃炎疾病。采用随机森林模型,以不良反应名称的首选语编码（皮疹、瘙痒、恶心、胸闷、头晕、呕吐）作为结局变量,清开灵注射液ADR发生的相关因素（曾患有皮疹ADR史、肿瘤疾病,现患有脑供血不足,既往过敏史,与中药合并用药,现患有胃炎疾病）作为解释变量,显示使用清开灵注射液时:既往皮疹ADR史引起瘙痒、皮疹的重要性评分明显高于恶心、胸闷、头晕、呕吐;既往疾病系统史肿瘤引起恶心、胸闷的重要性评分明显高于皮疹、瘙痒、头晕、呕吐;现患脑供血不足引起胸闷、恶心、头晕的重要性评分明显高于皮疹、瘙痒、呕吐;既往过敏史引起皮疹、瘙痒的重要性评分明显高于恶心、胸闷、头晕、呕吐;与中药合并用药引起皮疹、瘙痒、恶心的重要性评分明显高于胸闷、头晕、呕吐;现患胃炎疾病引起皮疹、瘙痒的重要性评分明显高于恶心、胸闷、头晕、呕吐。结论（1）使用清开灵注射液的30842例患者中,发生药品不良反应（ADR）的有92例,ADR发生率为3‰,属于偶见不良反应;涉及皮肤及皮下组织、全身性疾病及给药部位各种反应、胃肠系统、各类神经系统、心脏器官等多种系统,主要表现特征为:皮疹、瘙痒、恶心、胸闷、头晕、呕吐等。（2）既往肿瘤病史,既往过敏史及皮疹ADR史,胃炎,脑供血不足,中风病是清开灵注射液ADR发生相关的危险因素。（3）使用清开灵注射液时,曾患有肿瘤疾病的患者,容易出现恶心、胸闷的不良表现;曾患有过敏史、皮疹ADR史、现患胃炎疾病的患者,容易出现瘙痒、皮疹的不良表现;现患脑供血不足的患者,容易出现胸闷、恶心、头晕的不良表现。（4）目前临床上应用清开灵注射液相对比较规范,但对于现患有脑供血不足、中风病患者,应密切关注患者使用清开灵注射液后的用药反应（胸闷、恶心、头晕等）,若有应立即停止使用;现患有胃炎的患者,建议慎用清开灵注射液。
张传洲[5]（2020）在《住院患儿药物不良反应调查预警及影响因素研究》文中研究说明研究目的:本研究通过对儿童药物不良反应医院集中监测,探讨引起的儿童药物不良反应情况,并集中监测患儿使用注射用哌拉西林钠舒巴坦钠所发生的不良反应,探究关于儿童药物不良反应发生的影响因素,为保障儿童患者安全合理用药、减少不良反应的发生提供参考根据。研究方法:第一部分:儿童药物不良反应集中监测及预警。选取2016年1月至2017年12月某三甲医院儿童医学中心住院患儿作为药物不良反应监测对象,采用流行病学方法进行研究,统计分析监测期内不良反应涉及的年龄、药品种类、给药途径、临床表现和累及器官或系统的情况。第二部分:注射用哌拉西林钠舒巴坦钠不良反应集中监测及影响因素分析。对儿童医学中心使用过注射用哌拉西林钠舒巴坦钠及发生不良反应的患儿进行登记,统计分析患儿信息、用药情况、不良反应情况、临床检验指标等,探究引起药物不良反应的可能因素。研究结果:第一部分:共监测患儿4998例,发生不良反应288例。其中男童174例（占60.42%）,女童114例（占39.58%）。引发不良反应的药物前三位为抗菌药物170例（53.80%）、中成药60例（18.99%）、抗肿瘤药物36例（11.39%）,其中发生率最高的是注射用哌拉西林钠舒巴坦钠。给药途径以静脉滴注为主,涉及的器官以皮肤及其附件最为常见（共168例,占58.33%）,主要表现全身或局部皮疹、瘙痒、荨麻疹、红斑疹、皮炎等;其次为消化系统损害（66例,占22.92%）,主要表现为厌食、恶心、呕吐、腹痛、腹泻等。第二部分:在研究期内共监测使用注射用哌拉西林钠舒巴坦钠患儿528例。其中男童310例,女童218例,年龄最小的30天,最大的14岁,平均年龄为5.40±3.30岁。有药物过敏史的患儿72例,占13.64%,其中有14例患儿对两种药物有过敏史情况。对用药频次进行分类,每日二次（bid）给药的有388例,占77.5%,每12小时一次（q12h）给药的有130例,占22.5%,每8小时一次（q8h）给药的有10例。用药疗程6天和7天的各为80例,与儿童肺炎标准化疗程相符合。330例（占60.61%）患儿为单独使用注射用哌拉西林钠舒巴坦钠,198例（占39.39%）患儿为注射用哌拉西林钠舒巴坦钠与其他抗菌药合并用药。采用5%葡萄糖注射液作为溶媒的有316例,溶媒剂量大多为100m L（274例）,采用0.9%氯化钠注射液作为溶媒的有144例,溶媒剂量以100m L为主;136例用于肺部感染,以治疗支气管肺炎（小叶性肺炎）为主有358例。发生不良反应46例,不良反应率为8.68%。46例不良反应中,男童26人,女童20人。年龄最小的4个月,最大的12岁,平均年龄5.13±3.52岁。最短在用药后2min后发生药物不良反应,最长为4天。临床表现为皮肤及其附件损害36例、消化系统损害6例、全身颤抖及寒战4例。统计分析表明,患儿既往过敏史和治疗过程种合并用药是药物不良反应发生的主要影响因素。研究结论:1.住院患儿药物不良反应发生率为5.76%。不良反应以静脉给药多见,以皮肤及其附件损害为主,主要表现全身或局部皮疹、瘙痒、荨麻疹、红斑疹、皮炎等。2.引起儿童不良反应的药物以抗菌药物居多,占53.80%,其中注射用哌拉西林钠舒巴坦钠发生率最高。中成药及抗肿瘤药物引起的不良反应也有较大比重,分别为18.99%和11.39%。3.注射用哌拉西林钠舒巴坦钠发生不良反应与药物过敏史和合并用药相关,与性别、年龄、用法用量、溶媒、生化指标等相关性小。提示在儿童用药过程应加强患儿过敏史询问,减少合并用药数量。
丁杨明[6]（2020）在《阿托伐他汀、瑞舒伐他汀的用药监测研究》文中认为目的阿托伐他汀、瑞舒伐他汀为临床最常用的他汀类调脂药物,在调脂治疗应用中存在治疗强度变化大、针对性选择困难、主要药效指标（低密度脂蛋白胆固醇）达标率低及不当应用导致增加临床患者心血管事件及不良反应发生风险的问题。治疗药物监测为新兴临床用药监测手段,其以血药浓度监测为核心,结合药代动力学研究数据,为临床用药的个体化提供依据。对患者开展治疗药物监测,可显着提高药物疗效,降低不良反应的发生风险。本研究建立同时测定阿托伐他汀、瑞舒伐他汀及其主要代谢物血药浓度的方法,为他汀类药物的治疗药物监测提供实验基础;采用基于生理的药代动力学模型（PBPK）法,建立阿托伐他汀的PBPK模型,为他汀类药物的治疗药物监测提供药代动力学基础。在建立并验证他汀药物的血药浓度监测方法及PBPK模型的基础上,对使用他汀类药物的患者进行初步的治疗药物监测研究,以期提高调脂治疗的安全性与有效性,并为个性化调脂治疗的开展提供基础。方法建立同时监测阿托伐他汀、瑞舒伐他汀及其主要代谢物血药浓度的方法。对阿托伐他汀PBPK模型的建立、验证、及药物相互作用进行研究。并对临床患者进行他汀类药物的初步治疗药物监测研究。（1）采用UPLC-MS/MS技术,建立同时测定患者血浆样本中瑞舒伐他汀（RT）、阿托伐他汀（AT）及主要代谢物2-羟基阿托伐他汀（O-AT）、4-羟基阿托伐他汀（P-AT）、阿托伐他汀内酯（ATL）血药浓度的LC-MS方法,并进行方法学验证,为后续对他汀类药物的治疗药物监测研究提供实验基础。（2）采用GastroPlusTM软件,基于药物的理化参数及体外酶促动力学参数,采用基于生理的药代动力学模型法,自下而上建立阿托伐他汀在健康成年志愿者中的PBPK模型,预测阿托伐他汀在受试者体内的代谢过程,并对模型预测结果进行验证。建立并验证阿托伐他汀与典型CYP3A4抑制剂间的药物相互作用模型,采用经验证的模型对中国人群中阿托伐他汀与CYP3A4抑制剂联合用药时的药物相互作用进行研究。（3）采用已建立并验证的他汀血药浓度测定方法,对临床患者进行血药浓度监测,收集临床患者采血时间点血药浓度信息。用已验证的阿托伐他汀PBPK模型,外推建立阿托伐他汀在老年临床患者中的PBPK模型。基于患者的转运体的基因多态性信息及给药剂量对患者进行分组,并验证建立的PBPK模型预测值与不同基因多态性患者血药浓度监测值之间的差异,结合患者生理、病理及联合用药等多方面因素分析差异产生原因,对使用他汀类药物的患者进行初步的治疗药物监测研究。结果（1）建立了同时测定患者血浆样本中瑞舒伐他汀（RT）、阿托伐他汀（AT）及主要代谢物2-羟基阿托伐他汀（O-AT）、4-羟基阿托伐他汀（P-AT）、阿托伐他汀内酯（ATL）血药浓度的UPLC-MS/MS方法,血浆样本中RT在0.1～50 ng/ml内线性关系良好（r-0.9977）,AT、ATL、OAT、P-AT 在 0.05～50 ng/ml 内线性关系良好（r2=0.9977、0.9988、0.9923、0.9995）,RT 的定量下限为 0.1 ng/ml,AT、ATL、OAT、P-AT 定量下限为 0.05 ng/ml。5种待测物日内、日间精密度（RSD）均小于15%,准确度在-10.0%～6.1%之间,五种待测物回收率在75%～108%之间,基质效应的变异系数RSD<15%,对待测物的不同条件下（25℃下24小时、4℃下24小时、反复冻融3次、-8℃下30天、进样器温度条件下24小时）稳定性进行了考察,除室温下（25℃）保存24小时部分阿托伐他汀内酯发生水解外,其余待测物稳定性良好。（2）采用GastroPlusTM软件,建立阿托伐他汀在健康成年志愿者中的PBPK基础模型,建立阿托伐他汀与CYP3A4抑制剂的DDI模型并对模型进行验证。建立的阿托伐他汀基础PBPK模型可较好的预测健康志愿者中的药代动力学过程,阿托伐他汀的Cmax、AUC（0-72h）、AUC(0-inf模型预测值在真实值的0.93～1.07倍之间。预测阿托伐他汀与依曲康唑联合给药情况下的药代动力学参数,阿托伐他汀的Cmax、AUC（0-72h）、AUC(（0-inf）模型预测值在真实值的0.67～1.87倍之间,采用DDI模型预测中国人群阿托伐他汀与CYP3A4抑制剂联合给药时阿托伐他汀代谢动力学参数的变化。阿托伐他汀与依曲康唑联用后其Cmax、AUC（0-72h）、AUC（0-inf）增加1倍,与伏立康唑联用后其Cmax、AUC（0-72h）、AUC（0-inf）增加20%,但伏立康唑的非竞争性CYP3A4抑制将显着增加伏立康唑多剂量给药时对阿托伐他汀体内暴露量的影响。（3）采用已建立并验证的他汀药物血药浓度测定方法对临床患者进行血药浓度监测,获得使用他汀类药物临床患者的血药浓度-时间信息。采用阿托伐他汀的PBPK模型,外推建立老年临床患者人群中阿托伐他汀的PBPK模型,结合患者生理、病理、联合用药信息进行初步的治疗药物监测研究。对18例使用阿托伐他汀的患者进行之治疗药物监测研究显示,建立的PBPK模型能较好预测采血时间点阿托伐他汀的血药浓度,15例患者的血药浓度在预测值0.5～2.0倍附近。3例患者血药浓度数据超过范围,病历信息显示可能与患者的SLCO1B1基因多态性及联合用药有关。对使用瑞舒伐他汀的临床患者进行血药浓度监测,基因多态性为SLCO1B1 521TC患者的瑞舒伐他汀血药浓度是基因多态性为SLCO1B1 521TT患者的两倍,研究显示SLCO1B1 521T>C突变将显着增加患者体内瑞舒伐他汀的暴露量,与本研究结果相符。结论（1）本课题建立了同时测定临床患者阿托伐他汀、瑞舒伐他汀及其主要代谢物血药浓度的UPLC-MS/MS方法,方法学验证结果显示五种他汀类待测物的专属性、线性、精密度、准确度、回收率、基质效应等均符合指导原则要求,所建立的方法简便、稳定、可靠,可用于对临床患者进行血药浓度监测。（2）建立并验证了阿托伐他汀的PBPK模型及DDI模型,对阿托伐他汀在中国人群中的药代动力学及药物相互作用进行研究,阿托伐他汀联用典型CYP4A4抑制剂（依曲康唑、伏立康唑）可显着增加中国人群中阿托伐他汀的体内暴露,增大患者不良反应的发生风险。因此,当阿托伐他汀联用CYP4A4抑制剂时,需适当调整给药剂量,以提高调脂治疗的安全性与有效性。（3）采用建立的血药浓度测定方法与PBPK模型对使用他汀的临床患者进行初步的治疗药物监测研究。PBPK模型可以较好预测使用阿托伐他汀调脂治疗的临床患者采血时间点他汀类药物的血药浓度,可对患者体内阿托伐他汀的暴露量进行预测。结合患者的基因多态性信息与联合用药信息,进行了初步的治疗药物监测研究,可为他汀类药物临床用药调整提供依据。
林鑫[7]（2020）在《基于本体的喹诺酮类药品不良反应语义检索模型研究》文中认为喹诺酮类药品在临床进行广泛应用的同时,其相关的药品不良反应（Adverse Drug Reactions,ADR）报道日益增多,由此带来的危害也日益突出。药品说明书作为指导临床合理用药的重要依据,对其中的不良反应信息进行结构化组织及有效的检索,将在很大程度上推动不良反应信息的提取与利用,对于辅助医生诊治和保障患者用药安全将具有重要意义。基于此,本研究以喹诺酮类药品说明书为基础,构建喹诺酮类药品不良反应本体,同时基于该本体对喹诺酮类药品不良反应语义检索模型进行设计。首先,分析药品不良反应领域涉及到的知识以及药品说明书的实际记录情况,确定本体除包含喹诺酮类药品及不良反应症状两个主要类外,还应纳入不良反应的发生频率、严重程度等相关内容,据此构建包含九个类的喹诺酮类药品不良反应本体框架;其次,依据本体框架,整理喹诺酮类药品并获取相应的说明书,收集整理本体中各个类涉及到的知识,同时利用protege工具及JAVAOWLAPI,建立本体的类,定义相关的对象属性、数值属性及注释属性,生成喹诺酮类药品不良反应本体,并对构建完成的本体进行修正与评价;随后,基于构建完成的本体,对各代各类喹诺酮类药品涉及到的不良反应发生情况进行统计分析;最后,针对传统检索方式应用于药品不良反应领域的不足之处,依据本文构建的本体设计语义检索模型的总体框架,并分别阐述各个模块的功能及实现原理。综上,本研究基于药品说明书构建了语义关系揭示较为全面的喹诺酮类药品不良反应本体,并对语义检索模型进行设计。不良反应本体及基于语义检索模型开发的检索系统可直接面向临床医师和用药患者,优化合理用药信息获取途径,进一步提高检索效果。
黄欣黎[8]（2020）在《基于H-TOE模型的合理用药监测系统评价及其影响因素研究》文中研究说明目的:本研究通过对合理用药监测系统在医院中的应用现状进行问卷调查,以医务人员为出发点,从不同维度找出影响医务人员评价合理用药监测系统的因素,构建理论模型并对其进行实证分析,了解该系统在应用中存在的不足,根据需要改进和完善的部分,提出相应的对策建议,以提高合理用药监测系统的应用水平和医务人员对该系统的满意度,从而推进信息化手段在医药学领域的发展,同时对规范医生处方行为、提高合理用药水平,完善医院信息化建设都具有指导意义。方法:本研究通过相关文献查询,构建了以融合TOE模型框架和HOT-Fit模型所整合的H-TOE模型为理论模型,以技术-任务匹配模型和理性行为理论为理论基础,从技术、组织、环境、人员四个维度提出了9个假设,分别是易用性、兼容性、感知效益、高层支持、医院信息化水平、外部环境支持、不确定性、使用态度和主观意向。以这9个假设为影响因素,采用问卷调查法对安徽省某三甲公立医院使用合理用药监测系统的医务人员进行调查。将所获得的数据用统计分析软件进行录入、整合,利用结构方程模型作为数据分析方法,运用Mplus7.0软件对理论模型的假设进行验证和实证分析。结果:（1）通过数据分析,问卷信度大于0.7,效度大于0.5,说明问卷量表具有有良好的信效度;模型卡方值和自由度比值为2.376,达到0.05显着水平。其余拟合指数均优于建议值,说明模型的拟合度好。（2）提出的9个假设中,其中易用性、兼容性、感知效益、高层支持、医院信息化水平、外部环境支持、使用态度和主观意向的P值均小于0.05,通过了假设,它们都对医务人员对于合理用药监测系统的评价有着正向的影响作用,而不确定性的P值为0.086,大于0.05建议值,则没通过假设,不能认为它对评价合理用药监测系统有影响;（3）技术层面上,易用性和兼容性的路径系数为0.212和0.195,感知效益为0.091,说明研究对象更看重合理用药监测系统的易用性和兼容性,而感知效益则对评价影响较小。组织层面上,高层支持和医院信息化水平的路径系数为0.123和0.112,说明高层支持比医院信息化水平的对研究对象的影响作用要更大一些。环境层面上,外部环境支持对合理用药监测系统的评价产生重要影响。人员层面上,使用态度和主观意向对合理用药监测系统的评价也存在着重要影响。结论:（1）技术维度对于医务人员在合理用药监测系统评价上的影响程度最深,较为易用且与现有技术具有更高兼容性的合理用药监测系统,在医务人员的工作使用中会更容易获得较高评价。因此应提高系统智能化,优化系统性能;（2）在组织层面上,高层领导要支持合理用药监测系统在医院的应用,同时医院要加强宣传和引导,利用现有的信息化基础设施,根据实际需要对合理用药监测系统资金投入进行合理分配。同时医院信息部门要发挥部门职能,加强合理用药监测系统的维护和管理,提高和完善合理用药监测系统的性能;（3）环境层面上,政策支持在环境维度中是至关重要的,政府通过相关政策支持合理用药监测系统,加上医院内部环境的需要,都转为内在动力推进合理用药监测系统不断发展,因此要兼顾内外环境推进合理用药监测系统在全行业的发展;（4）人的维度反映了人力资源的重要性和员工知识的广泛性对于医院发展合理用药监测系统十分重要,医务人员应提高自身知识素养和技术接受能力,对合理用药监测系统应采取主动积极的使用态度和主观意向,从而推动合理用药监测系统的发展。
陈晓玮[9]（2020）在《药物警戒制度下对我国药品不良反应监测的研究》文中指出2019年8月26日,《中华人民共和国药品管理法》修订版被表决通过,于2019年12月1日正式执行。《药品管理法》第一次将药物警戒入法,标志着国家将药物警戒制度正式纳入药品监管工作。我国药品不良反应监测起步于上世纪八十年代,通过一系列的立法和完善,现行的药品不良反应监测体系已经完备,趋于稳定。目前,我国药物警戒的建设还存在一些问题。例如:局限于被动收集药品不良反应、药物风险信号和对药物警戒数据利用不足等。本文通过查询药物警戒的文献以及相关资料,对比我国和欧美现有药物警戒制度、相关立法、政府机构设立的差异,发现我国的药品警戒制度更偏重监管而轻视风险控制。主要表现在:药物警戒制度不完善;药品全生命周期风险控制不够重视;药品上市许可持有人的药物警戒责任未有严格落实;主动收集报告机制有待建设;药物警戒信息发布机制滞后。为了更好的了解国内药物警戒的进展,本文以上海某地区为代表,收集了该地区2008年-2018年的药品不良反应报告。通过统计分析,发现药品不良反应报告在我国药物警戒制度中存在来源单一、严重药品不良反应比例极少、不合理用药等情况。同时,本文进一步对该地区2008年-2018年严重药品不良反应的数据进行再分析。通过分析,发现该地区严重药品不良反应与一些药物品种、给药途径等存在关联,药品不良反应报告数量和质量存在问题。本文根据相关问题提出了一系列的建议,譬如:完善药物警戒制度的建设、提升药品不良反应报告质量、关注合理个性化用药、合理利用抗生素、减少注射剂使用以及提高严重药品不良反应赔偿等。我国现行药品不良反应监测体系尚行之有效,将来的药物警戒制度建设应当着力于药品的生产和使用环节,完善我国药品不良反应监测体系。本文通过查阅文献资料、对比国内外的药物警戒制度差异、统计分析药品不良反应数据,针对基层药品不良反应体系建设、医务工作者的培训、促进上市许可持有人上报、完善药品不良反应信息发布、建设药品不良反应主动收集体系、设立药品不良反应补偿制度等提出了建议和展望:加强药物警戒制度,促进药物警戒立法,完善药物警戒组织与人员的设立,完善药物警戒信息发布机制;加强风险控制,严格落实药品上市许可持有人的药物警戒责任,加强对医务人员的药物警戒培训;加强合理用药宣传力度,减少药品不良反应发生;加快药品不良反应补偿机制建立。
蔡继发[10]（2019）在《基于卷积神经网络的麻醉深度监测研究》文中提出在临床手术中,需要实时准确地判断患者的麻醉深度（Depth of Anesthesia,DOA）用于指导医师麻醉用药,防止患者由于麻醉过浅出现意识恢复或者麻醉过深出现术后清醒时间过长等问题对脑部造成创伤。通常,由麻醉医师根据商业麻醉仪器来评估患者DOA,代价昂贵且无法保证长时间麻醉的鲁棒性。随着生物医学的发展,基于脑电（Electroencephalography,EEG）信号的麻醉特征分析方法逐渐兴起。然而,它们大多是建立在小样本数据范围内,无法解决实际运用中患者个体间差异,使现代临床麻醉陷入了“过拟合”阶段的局限。因此,发展一种面向大样本数据的麻醉深度监测技术对实现临床手术中精确麻醉十分重要。针对以上问题,本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型应用于DOA分析,结合多类患者病例与资深麻醉医师临床麻醉经验,构建训练出面向DOA分类的CNN模型,并设计实现整个DOA监测过程。主要的研究内容如下:（1）由于EEG信号本身存在的非稳定性和低信噪比难以直观反映麻醉特征,研究麻醉中EEG信号时域与时频域之间对应关系,提出一种时变窗-短时傅里叶变换方法将EEG信号转换成麻醉谱图,通过临床麻醉手术中患者DOA增强的多片段EEG信号,进行相邻时间间隔信号时变窗分析,并根据实验结果对所提方法相关参数进行选择和调整。在此基础上,选取合适的麻醉谱图作为二维卷积神经网络的输入,在麻醉学中对所提取方法进行理论验证和分析。（2）为解决临床麻醉中患者个性化差异带来的问题,基于大量麻醉谱图样本研究一系列不同架构的CNN模型,结合高性能GPU和Theano平台,在软、硬件约束条件下采用小样本评估CNN网络架构的适用性。在此期间,根据CNN在DOA分类表现性能反馈结果,不断地调节CNN架构参数和网络层深度,得到通用化EEG-DOA评估的CNN模型。最后设计交叉验证和混淆矩阵实验对此模型的有效性进行分析及验证。（3）针对患者在临床手术中DOA水平的精确监测需求,设计并实现基于所证CNN模型下的EEG-DOA监测过程。此过程中,搭建麻醉患者生理信息数据库以实时采集与存储患者麻醉数据资料,再根据传送回来的相关信息,结合EEG数据预处理模块以及训练完成后的CNN模型框架,以实现临床麻醉患者的麻醉深度水平实时监测。针对监测过程中出现的数据丢失的现象设计一种简单的智能转换为相邻DOA水平的方案,以此来有效地提升系统性能,为将来智能化产品的研究铺平了道路。
二、计算机在临床合理用药监测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机在临床合理用药监测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于医院信息系统数据的临床用药风险自动监测评价专家共识（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 临床用药风险自动监测评价的相关概念、数据来源及研究范围 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究范围 |
| 3 共识背景 |
| 3.1 国内外相关工作发展状况 |
| 3.2 我国开展临床用药风险自动监测评价的法理依据 |
| 3.2.1法规依据 |
| 3.2.2伦理依据 |
| 4 临床用药风险自动监测评价工作基本原则 |
| 4.1 符合伦理 |
| 4.2 数据真实 |
| 4.3 方法科学 |
| 4.4 系统稳定 |
| 4.5 评价客观 |
| 4.6 流程规范 |
| 5 临床用药风险自动监测评价相关技术 |
| 5.1 数据抽取技术 |
| 5.2 触发器技术 |
| 5.3 文本分类技术 |
| 5.4 其他相关技术 |
| 6 临床用药风险自动监测评价相关研究方法 |
| 6.1 回顾性自动监测研究 |
| 6.2 实时自动监测研究 |
| 7 临床用药风险自动监测评价研究流程 |
| 7.1 风险信号筛选 |
| 7.2 监测条件设定 |
| 7.3 风险信号验证 |
| 7.4 风险因素评估 |
| 7.5 风险管理支持 |
| 8 临床用药风险自动监测评价优势和应用前景 |
| 8.1 精准高效获取临床用药风险真实世界证据 |
| 8.2 灵活便捷助力临床药师深化药学监护 |
| 8.3 全面拓展推进大样本用药人群真实世界研究 |
| 8.4 完善强化用药风险监测与管控体系 |
| 9 结语 |
（2）基于深度神经网络麻醉深度监测技术的相关研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| abstract |
| 摘要 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 国内麻醉深度监测应用现状的调查研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 麻醉深度指数与脑电双频指数准确性的对比研究:一项前瞻性、多中心、随机对照临床研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 基于脑电信号奇异谱分析结合深度神经网络监测麻醉深度的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.2 结果 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 基于深度神经网络的心率变异性衍生特征监测不同麻醉状态的研究 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.2 结果 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 结论 |
| 全文结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述一麻醉深度监测技术临床应用对比研究进展 |
| 参考文献 |
| 文献综述二人工智能在麻醉深度监测中的研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（3）基于医疗机构中药临床药学服务调研的药师能力提升思考（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 文献综述 |
| 综述一、临床中药学学科发展基本情况研究 |
| 1 临床中药学的起源 |
| 2 临床中药学学科内涵与特征 |
| 3 临床中药学教育现状 |
| 4 临床中药学发展中的问题思考 |
| 综述二、中药药学服务临床现状研究 |
| 1 中药药学服务内容及现状 |
| 2 中药药学服务工作中的问题思考 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第一章 医疗机构中药临床药学服务调研方案设计 |
| 第一节 构建调研指标框架体系 |
| 第二节 中药临床药学服务现状与需求调研问卷设计 |
| 第二章 医疗机构中药临床药学服务现状与需求分析 |
| 第一节 医药护调研结果分析 |
| 1 医药护的一般情况 |
| 2 中药临床药学服务开展情况及存在的问题 |
| 3 医药护中药临床药学服务需求 |
| 4 中药临床药师培训需求 |
| 5 医药护对中药临床药师职业的态度 |
| 第二节 患者调研结果分析 |
| 1 患者的一般情况 |
| 2 患者对中药临床药师的认知情况 |
| 3 患者中药临床药学服务接受情况及满意度 |
| 4 患者中药临床药学服务需求 |
| 第三节 中药临床药师培训基地学员调研结果分析 |
| 1 学员的一般情况 |
| 2 基地培训现状 |
| 3 培训中存在的问题 |
| 4 培训需求 |
| 5 培训能力评估 |
| 6 培训后工作现状 |
| 第四节 讨论 |
| 第三章 提升医疗机构中药临床药学服务水平的思考 |
| 1 加强中药临床药学人才队伍建设 |
| 2 拓展中药临床药学服务内容 |
| 3 明确医药护患药学服务需求 |
| 4 强化中药临床药学服务能力培养 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在学期间主要研究成果 |
（4）清开灵注射液医院集中监测不良反应影响因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语表 |
| 文献综述 |
| 综述一 清开灵注射液上市后安全性研究进展 |
| 综述二 药品不良反应数据挖掘方法研究进展 |
| 前言 |
| 第一部分 基于医院集中监测的清开灵注射液不良反应特点分析 |
| 1 研究目的 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 监测对象与样本量 |
| 2.2 伦理审查与注册 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.5 质量控制 |
| 2.6 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 清开灵注射液监测病例一般情况 |
| 3.2 清开灵注射液发生不良反应的发生率 |
| 3.3 清开灵注射液发生不良反应的特征分布情况 |
| 3.4 清开灵注射液发生不良反应患者既往史、既往ADR分布 |
| 3.5 清开灵注射液发生不良反应患者诊断情况分布 |
| 3.6 清开灵注射液发生不良反应患者用药情况分布 |
| 3.7 清开灵注射液发生不良反应患者合并用药情况分布 |
| 第二部分 运用巢式病例对照研究清开灵注射液不良反应发生的影响因素 |
| 1 研究目的 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 分组方法 |
| 2.3 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 巢式病例对照人群不良反应描述性分析 |
| 3.2 条件Logistic回归分析影响清开灵注射液ADR发生的风险因素 |
| 3.3 基于随机森林模型分析影响清开灵注射液ADR发生的风险因素 |
| 第三部分 讨论 |
| 1 清开灵注射液发生不良反应特点 |
| 2 清开灵注射液发生不良反应的危险因素 |
| 结论 |
| 创新点与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 附录 |
（5）住院患儿药物不良反应调查预警及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第一部分 儿童药物不良反应集中监测及预警 |
| 1 研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 年龄分段 |
| 1.5 排除标准 |
| 1.6 不良反应评定标准 |
| 1.7 不良反应严重程度分级标准 |
| 1.8 其他 |
| 2 结果 |
| 2.1 住院患儿基本情况 |
| 2.2 发生不良反应患儿情况 |
| 2.2.1 年龄及性别分布情况 |
| 2.2.2 过敏史 |
| 2.2.3 原患疾病 |
| 2.2.4 引起不良反应的药品种类 |
| 2.2.5 引起不良反应的给药途径 |
| 2.2.6 药物不良反应涉及的器官及临床表现 |
| 2.2.7 不良反应出现时间 |
| 2.2.8 不良反应发生与季节关系 |
| 2.2.9 不良反应的转归 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 第二部分 注射用哌拉西林钠舒巴坦钠不良反应集中监测及影响因素分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 合理用药的判断标准 |
| 1.5 统计分析方法 |
| 1.6 临床疗效评价标准 |
| 2 结果 |
| 2.1 一般资料 |
| 2.1.1 性别及年龄 |
| 2.1.2 过敏史 |
| 2.2 注射用哌拉西林钠舒巴坦钠临床使用情况 |
| 2.2.1 注射用哌拉西林钠舒巴坦钠品规 |
| 2.2.2 注射用哌拉西林钠舒巴坦钠用法、用量情况 |
| 2.2.3 给药疗程 |
| 2.2.4 合用其他抗菌药物 |
| 2.2.5 溶媒及其容量 |
| 2.2.6 使用注射用哌拉西林钠舒巴坦钠前患儿体温 |
| 2.2.7 抗感染治疗效果评价 |
| 2.2.8 抗菌药物合理性分析 |
| 2.3 注射用哌拉西林钠舒巴坦钠不良反应监测结果 |
| 2.3.1 .发生不良反应一般资料 |
| 2.3.2 不良反应药物用法用量 |
| 2.3.3 不良反应发生时间 |
| 2.3.4 不良反应累及系统-器官及主要临床表现 |
| 2.3.5 不良反应患儿用药原因分析 |
| 2.3.6 不良反应患儿合并用药分析 |
| 2.3.7 不良反应患儿过敏史分析 |
| 2.3.8 不良反应患儿体重分析 |
| 2.3.9 不良反应严重程度分级 |
| 2.3.10 不良反应处理结果及转归情况 |
| 2.4 单因素分析 |
| 2.4.1 一般因素与不良反应之间关系 |
| 2.4.2 药物因素与不良反应之间关系 |
| 2.4.3 临床指标与不良反应之间关系 |
| 2.5 多因素分析 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 综述参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录或缩略词表 |
| 致谢 |
（6）阿托伐他汀、瑞舒伐他汀的用药监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一部分 文献综述 |
| 第一章 阿托伐他汀、瑞舒伐他汀临床应用及药代动力学研究概况 |
| 1 瑞舒伐他汀、阿托伐他汀简介及临床应用 |
| 2 他汀药物药效、代谢及基因多态性间的关系 |
| 3 小结 |
| 第二章 瑞舒伐他汀、阿托伐他汀血药浓度监测及基于生理的药代动力学模型研究进展 |
| 1 瑞舒伐他汀、阿托伐他汀的血药浓度监测研究进展 |
| 2 他汀疗效相关生物标志物的研究进展 |
| 3 基于生理的药代动力学(PBPK)研究进展 |
| 4 小结 |
| 第二部分 实验研究 |
| 前言 |
| 技术路线 |
| 第一章 阿托伐他汀、瑞舒伐他汀及其代谢物临床样本血药浓度测定方法建立 |
| 1 仪器与试药 |
| 2 实验方法 |
| 3 实验结果 |
| 4 讨论 |
| 第二章 阿托伐他汀PBPK模型的建立及应用 |
| 1 对象和方法 |
| 2 结果 |
| 3 小结与讨论 |
| 第三章 他汀高风险患者初步用药监测研究 |
| 1 对象和方法 |
| 2 结果 |
| 3 小结与讨论 |
| 全文总结 |
| 实习总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于本体的喹诺酮类药品不良反应语义检索模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 基于文本的药品不良反应研究现状 |
| 1.2.2 不良反应本体研究现状 |
| 1.2.3 基于本体的语义检索研究现状 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.4 本研究创新点 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 2 相关理论 |
| 2.1 本体 |
| 2.1.1 本体的分类与组成 |
| 2.1.2 本体构建方法 |
| 2.2 药品不良反应 |
| 2.2.1 药品不良反应的概念 |
| 2.2.2 药品不良反应术语集 |
| 2.3 语义检索 |
| 3 喹诺酮类药品不良反应本体的构建 |
| 3.1 喹诺酮类药品不良反应本体框架的确定 |
| 3.2 领域知识的获取 |
| 3.3 喹诺酮类药品不良反应本体的构建过程及结果 |
| 3.3.1 定义类以及类的层次关系 |
| 3.3.2 定义类的属性 |
| 3.3.3 基于protégé的本体构建结果 |
| 3.3.4 本体修正与评价 |
| 3.4 基于本体的喹诺酮类药品不良反应发生情况分析 |
| 3.4.1 药品类别分析 |
| 3.4.2 不良反应类别分析 |
| 3.4.3 主要不良反应症状分析 |
| 3.4.4 不良反应严重程度分析 |
| 3.4.5 用药禁忌分析 |
| 4 基于本体的喹诺酮类药品不良反应语义检索应用探讨 |
| 4.1 传统检索方式及应用于不良反应领域的不足之处 |
| 4.2 基于本体的喹诺酮类药品不良反应语义检索模型设计 |
| 4.2.1 本体管理模块 |
| 4.2.2 检索词预处理模块 |
| 4.2.3 语义扩展模块 |
| 4.2.4 检索资源库模块 |
| 4.2.5 查询检索模块 |
| 5 研究总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于H-TOE模型的合理用药监测系统评价及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 合理用药监测系统研究现状 |
| 1.4 合理用药监测系统介绍 |
| 1.4.1 合理用药监测系统定义和优点 |
| 1.4.2 合理用药监测系统的功能 |
| 1.4.3 合理用药监测系统的应用 |
| 1.4.4 合理用药监测系统的数据权威性 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 文献研究 |
| 2.3.2 H-TOE模型框架 |
| 2.3.3 问卷调查 |
| 2.3.4 统计分析 |
| 2.4 理论基础 |
| 2.5 技术路线图 |
| 3 理论模型构建与实证分析 |
| 3.1 基于H-TOE框架研究假设的提出 |
| 3.1.1 技术维度层面 |
| 3.1.2 组织维度层面 |
| 3.1.3 环境维度层面 |
| 3.1.4 人员维度层面 |
| 3.2 理论模型构建 |
| 3.3 实证分析 |
| 3.3.1 样本描述 |
| 3.3.2 信效度检验 |
| 3.3.3 理论模型检验 |
| 4 结果与讨论 |
| 4.1 研究结果 |
| 4.1.1 技术层面 |
| 4.1.2 组织层面 |
| 4.1.3 环境层面 |
| 4.1.4 人员层面 |
| 4.2 讨论与建议 |
| 4.2.1 提高系统智能化并优化系统性能 |
| 4.2.2 加强医院宣传和引导并保证资金合理分配投入 |
| 4.2.3 兼顾内外环境推进合理用药监测系统在全行业的发展 |
| 4.2.4 医务人员应提高自身知识素养和技术接受能力 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附件 合理用药监测系统评估研究问卷 |
| 附录 个人简历 |
| 致谢 |
| 综述 合理用药监测系统应用现状研究 |
| 参考文献 |
（9）药物警戒制度下对我国药品不良反应监测的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 药物警戒与药品不良反应监测的发展 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.3.1 促进药物警戒制度的建设 |
| 1.3.2 提高临床合理用药水平,降低患者医疗负担 |
| 1.3.3 促进新药研发 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究 |
| 1.4.2 比较分析 |
| 1.4.3 数据分析 |
| 1.5 总体框架图 |
| 第二章 国外药物警戒制度介绍及对我国启示 |
| 2.1 美国的药物警戒制度 |
| 2.1.1 机构设置 |
| 2.1.2 法律依据 |
| 2.1.3 药物警戒主要内容 |
| 2.2 欧盟的药物警戒制度 |
| 2.2.1 机构设置 |
| 2.2.2 法律依据 |
| 2.2.3 药物警戒主要内容 |
| 2.3 日本的药物警戒制度 |
| 2.3.1 机构设置 |
| 2.3.2 法律依据 |
| 2.3.3 药物警戒主要内容 |
| 2.4 美国、欧盟和日本的药物警戒制度总结 |
| 2.4.1 拥有完善的药物警戒法规 |
| 2.4.2 重视对风险的控制 |
| 2.4.3 强调持有人在药物警戒中的责任 |
| 2.4.4 注重主动收集药品安全信号 |
| 2.4.5 及时发布警戒信息 |
| 2.5 中国的药物警戒制度 |
| 2.5.1 我国药物警戒运行体系分析 |
| 2.5.2 我国药物警戒制度建设的建议 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 2008 年-2018 年上海某地区药品不良反应统计分析 |
| 3.1 11287 例药品不良反应报告统计分析 |
| 3.1.1 数据情况 |
| 3.1.2 结果分析与评价 |
| 3.2 123 例严重药品不良反应报告统计分析 |
| 3.2.1 数据情况 |
| 3.2.2 结果分析与评价 |
| 3.3 本章讨论 |
| 3.3.1 明确监测主体责任,提高报告质量 |
| 3.3.2 关注差异,提倡个性化给药 |
| 3.3.3 合理利用抗生素,减少注射剂使用 |
| 第四章 结论与展望 |
| 4.1 完善药物警戒制度建设 |
| 4.2 强化风险管理理念 |
| 4.3 加强宣传,促进社会共治 |
| 4.4 完善补偿机制 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（10）基于卷积神经网络的麻醉深度监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景、目的及意义 |
| 1.3 麻醉中EEG信号研究现状 |
| 1.3.1 时频分析方法研究现状 |
| 1.3.2 非线性分析方法研究现状 |
| 1.3.3 神经网络方法研究现状 |
| 1.4 论文主要研究工作与组织结构 |
| 第2章 深度学习下麻醉患者脑电信号预处理 |
| 2.1 卷积神经网络框架 |
| 2.1.1 卷积神经网络训练过程 |
| 2.1.2 卷积神经网络训练规则 |
| 2.2 麻醉数据集采集过程 |
| 2.2.1 麻醉生理信号采集 |
| 2.2.2 麻醉深度水平指标选取 |
| 2.3 不同麻醉深度下脑电信号特征 |
| 2.4 卷积神经网络框架下麻醉患者脑电数据重构算法 |
| 2.4.1 脑电信号片段分析 |
| 2.4.2 基于时变窗函数的短时傅里叶变换 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于CNN的麻醉状态分类 |
| 3.1 CNN平台搭建及数据集准备 |
| 3.1.1 高速多核处理器GPU-Telsa k40 |
| 3.1.2 麻醉深度水平数据集 |
| 3.2 利用CNN进行麻醉深度水平分类基本策略 |
| 3.2.1 训练新的CNN网络 |
| 3.2.2 微调CNN模型参数 |
| 3.2.3 交叉验证 |
| 3.3 基于CNN迁移的麻醉状态分类 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 数据增强 |
| 3.3.3 模型训练 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 脑电数据转换为频谱图 |
| 3.4.2 所建CNN模型性能评估 |
| 3.4.3 与同类研究比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 临床麻醉数据库和DOA监测设计与实现 |
| 4.1 临床脑电数据收集过程 |
| 4.2 麻醉信息收集数据库 |
| 4.2.1 用户管理版块 |
| 4.2.2 文件管理版块 |
| 4.3 临床验证 |
| 4.3.1 临床数据导出 |
| 4.3.2 基于深度学习的麻醉深度水平预测框架 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 下一步研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
四、计算机在临床合理用药监测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于医院信息系统数据的临床用药风险自动监测评价专家共识[J]. 郭代红,于承暄. 中国药物应用与监测, 2021(05)
- [2]基于深度神经网络麻醉深度监测技术的相关研究[D]. 詹剑. 中国人民解放军陆军军医大学, 2021
- [3]基于医疗机构中药临床药学服务调研的药师能力提升思考[D]. 朴晶竹. 北京中医药大学, 2020(04)
- [4]清开灵注射液医院集中监测不良反应影响因素研究[D]. 吉萌萌. 中国中医科学院, 2020(01)
- [5]住院患儿药物不良反应调查预警及影响因素研究[D]. 张传洲. 青岛大学, 2020(01)
- [6]阿托伐他汀、瑞舒伐他汀的用药监测研究[D]. 丁杨明. 北京中医药大学, 2020(04)
- [7]基于本体的喹诺酮类药品不良反应语义检索模型研究[D]. 林鑫. 北京协和医学院, 2020(05)
- [8]基于H-TOE模型的合理用药监测系统评价及其影响因素研究[D]. 黄欣黎. 安徽医科大学, 2020(02)
- [9]药物警戒制度下对我国药品不良反应监测的研究[D]. 陈晓玮. 上海交通大学, 2020(01)
- [10]基于卷积神经网络的麻醉深度监测研究[D]. 蔡继发. 武汉理工大学, 2019(07)