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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

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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.
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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.
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门诊处方药物关联的数据挖掘

  • 1.

    第二军医大学药学院药事管理学教研室,上海 200433

  • 2.

    长海医院药学部,上海 200433

  • 3.

    长海医院信息科,上海 200433

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

  • 1.

    Department of Pharmacy Administration, School of Pharmacy, SMMU, Shanghai 200433,China

  • 2.

    Department of Pharmacy, Changhai Hospital, Shanghai 200433,China

  • 3.

    Department of Information, Changhai Hospital, Shanghai 200433,China

  • 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。
    Abstract: Objective To mine the association rules in and to identify the patterns of the prescription. Methods PASW Modeler 13 was applied to establish Apriori model and analyze the data. Results In 47 132 prescriptions, the drugs for prophylaxis and treatment of some chronic disease were present frequently. Expectorants, cough suppressants and prepared Chinese medicine for "Qing Re Jie Du" played dominant roles in the associations with cephalosporins. Conclusion The data mining technique was able to process and analyze prescription data effectively, which will be widely applicable to drug utilization research.
  • [1] 滥用抗生素催生"超级细菌"[EB/OL].http://discover.news.163.com/special/00014INC/superbug.html.
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    [3] 张莲卿, 骆岩, 杨提, 姚佳晨, 李文艳.  基于FAERS数据库的艾塞那肽微球不良事件信号挖掘与研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(10): 445-450. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202403057
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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

  • 1. 第二军医大学药学院药事管理学教研室,上海 200433
  • 2. 长海医院药学部,上海 200433
  • 3. 长海医院信息科,上海 200433
    • 基金项目:  上海市重点学科建设项目资助(B907).
  • 收稿日期: 2010-12-27
  • 修回日期: 2011-01-07

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.
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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.
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