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门诊处方药物关联的数据挖掘

傅翔 杨樟卫 陈盛新 陈长虹 何宇涛 黄晓钟

傅翔, 杨樟卫, 陈盛新, 陈长虹, 何宇涛, 黄晓钟. 门诊处方药物关联的数据挖掘[J]. 药学实践与服务, 2011, 29(2): 131-134,160.
引用本文: 傅翔, 杨樟卫, 陈盛新, 陈长虹, 何宇涛, 黄晓钟. 门诊处方药物关联的数据挖掘[J]. 药学实践与服务, 2011, 29(2): 131-134,160.
FU Xiang, YANG Zhang-wei, CHEN Sheng-xin, CHEN Chang-hong, HE Yu-tao, HUANG Xiao-zhong. Data mining the association rules in outpatient service prescriptions[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2011, 29(2): 131-134,160.
Citation: FU Xiang, YANG Zhang-wei, CHEN Sheng-xin, CHEN Chang-hong, HE Yu-tao, HUANG Xiao-zhong. Data mining the association rules in outpatient service prescriptions[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2011, 29(2): 131-134,160.

门诊处方药物关联的数据挖掘

基金项目: 上海市重点学科建设项目资助(B907).

Data mining the association rules in outpatient service prescriptions

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出版历程
  • 收稿日期:  2010-12-27
  • 修回日期:  2011-01-07

门诊处方药物关联的数据挖掘

    基金项目:  上海市重点学科建设项目资助(B907).

摘要: 目的 对某医院门诊处方数据进行分析,挖掘处方中药物的关联规则,揭示处方模式,发现问题。 方法 应用数据挖掘软件PASW Modeler 13,建立Apriori关联分析模型。 结果 在抽样获得的47 132张处方中,防治心血管等慢性疾病药物使用最为频繁;祛痰药、镇咳药、清热解毒中成药等与头孢菌素类抗菌药有较为明显的关联。 结论 数据挖掘技术能较快速地处理和分析处方数据,反映处方模式,适用于当前药物利用研究中对大量数据的分析。

English Abstract

傅翔, 杨樟卫, 陈盛新, 陈长虹, 何宇涛, 黄晓钟. 门诊处方药物关联的数据挖掘[J]. 药学实践与服务, 2011, 29(2): 131-134,160.
引用本文: 傅翔, 杨樟卫, 陈盛新, 陈长虹, 何宇涛, 黄晓钟. 门诊处方药物关联的数据挖掘[J]. 药学实践与服务, 2011, 29(2): 131-134,160.
FU Xiang, YANG Zhang-wei, CHEN Sheng-xin, CHEN Chang-hong, HE Yu-tao, HUANG Xiao-zhong. Data mining the association rules in outpatient service prescriptions[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2011, 29(2): 131-134,160.
Citation: FU Xiang, YANG Zhang-wei, CHEN Sheng-xin, CHEN Chang-hong, HE Yu-tao, HUANG Xiao-zhong. Data mining the association rules in outpatient service prescriptions[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2011, 29(2): 131-134,160.
参考文献 (8)

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