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中药注射剂不良反应与质量波动早期预警方法的商建 被引量：9
1
作者 张倩 金城 +3 位作者 肖小河 武彦舒 鄢丹 尹蓉莉 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期337-340,373,共5页
中药注射剂是我国急诊常备中药制剂,临床疗效确切,但因成分复杂、生产条件要求苛刻、现行质量可控性差、临床使用不当等问题,不良反应时有发生,严重影响其应用与发展。在常规检查、多组分测定、化学指纹图谱的基础上,重点从生物活性检... 中药注射剂是我国急诊常备中药制剂,临床疗效确切,但因成分复杂、生产条件要求苛刻、现行质量可控性差、临床使用不当等问题,不良反应时有发生,严重影响其应用与发展。在常规检查、多组分测定、化学指纹图谱的基础上,重点从生物活性检定的角度开展了中药注射剂不良反应与质量波动早期预警方法的研究,建立"基于常规检查-化学分析-生物评价序贯检测的质量控制方法与模式",以保证注射剂质量的稳定性与一致性,解决由药物质量因素引发的中药注射剂不良反应问题。 展开更多
关键词 中药注射剂 不良反应 质量波动 早期预警
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头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少列线图预测模型的建立与验证
2
作者 白荷荷 彭莉蓉 +4 位作者 王园姬 聂晓静 王金萍 马莉 王冠 《中国药房》 CAS 北大核心 2024年第8期980-985,共6页
目的探讨头孢哌酮/舒巴坦致成人住院患者血小板减少的预测因子,建立列线图预测模型并进行验证。方法回顾性收集西安市中心医院2021年6月30日至2023年6月30日使用头孢哌酮/舒巴坦治疗的成人住院患者资料,按7∶3随机分为训练集和内部验证... 目的探讨头孢哌酮/舒巴坦致成人住院患者血小板减少的预测因子,建立列线图预测模型并进行验证。方法回顾性收集西安市中心医院2021年6月30日至2023年6月30日使用头孢哌酮/舒巴坦治疗的成人住院患者资料,按7∶3随机分为训练集和内部验证集。采用单因素/多因素Logistic回归分析筛选头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子,通过R4.0.3软件“RMS”包绘制列线图;采用受试者工作特征曲线及C-index值评估模型的预测效能;采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的校正度。以相同标准,收集西安市第一医院同期使用头孢哌酮/舒巴坦治疗的成人住院患者的临床资料,对列线图预测模型进行外部验证。结果共纳入西安市中心医院患者1045例,其中头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少患者67例,发生率为6.41%。排除假阳性患者后,最终纳入患者473例,其中训练集331例、内部验证集142例。多因素Logistic回归分析结果显示,患者年龄[OR=1.043,95%CI(1.017,1.070)]、估算的肾小球滤过率(eGFR)[OR=0.988,95%CI(0.977,0.998)]、基线血小板[OR=0.989,95%CI(0.982,0.996)]、营养风险[OR=3.863,95%CI(1.884,7.921)]和累计限定日剂量数(DDDs)[OR=1.082,95%CI(1.020,1.147)]是头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子(P<0.05)。训练集和内部验证集的C-index值分别为0.824[95%CI(0.759,0.890)]和0.828[95%CI(0.749,0.933)],Hosmer-Lemeshow检验的χ^(2)值分别为0.441、1.804(P值分别为0.802、0.406)。外部验证集中,C-index值为0.808[95%CI(0.672,0.945)],Hosmer-Lemeshow检验的χ^(2)值为0.899(P值为0.638)。结论患者年龄、基线血小板、eGFR、营养风险和累计DDDs是头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子;所建列线图预测模型具有良好的预测效能和外推性,有助于临床快速、准确地识别头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的潜在风险。 展开更多
关键词 头孢哌酮/舒巴坦 血小板减少 药物不良反应 列线图预测模型 预测因子
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基于知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测
3
作者 吴菊华 李俊锋 陶雷 《广东工业大学学报》 CAS 2024年第1期19-26,40,共9页
识别药物潜在的不良反应,有助于辅助医生进行临床用药决策。针对以往研究的特征高维稀疏、需要为每种不良反应构建独立预测模型且预测精度较低的问题,本文开发一种基于知识图谱嵌入和深度学习的药物不良反应预测模型,能够对实验所覆盖... 识别药物潜在的不良反应,有助于辅助医生进行临床用药决策。针对以往研究的特征高维稀疏、需要为每种不良反应构建独立预测模型且预测精度较低的问题,本文开发一种基于知识图谱嵌入和深度学习的药物不良反应预测模型,能够对实验所覆盖的不良反应进行统一预测。一方面,知识图谱及其嵌入技术能够融合药物之间的关联信息,缓解特征矩阵高维稀疏的不足;另一方面,深度学习的高效训练能力能够提升模型的预测精度。本文使用药物特征数据构建药物不良反应知识图谱;通过分析不同嵌入策略下知识图谱的嵌入效果,选择最佳嵌入策略以获得样本向量;然后构建卷积神经网络模型对不良反应进行预测。结果表明,在DistMult嵌入模型和400维嵌入策略下,卷积神经网络模型预测效果最佳;重复实验的准确率、F_1分数、召回率和曲线下面积的平均值分别为0.887、0.890、0.913和0.957,优于文献报道中的方法。所得预测模型具有较好的预测精度和稳定性,可以为安全用药提供有效参考。 展开更多
关键词 药物不良反应 知识图谱嵌入 深度学习 预测模型
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基于多任务消息传递神经网络的药物不良反应预测
4
作者 陈君恒 卢佩雯 +1 位作者 韩芳芳 蔡永铭 《中国数字医学》 2023年第8期35-41,共7页
对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未... 对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未知药物不良反应的预测效果。对SIDER公开数据集的89855例样本数据和DrugBank的5928例数据进行五折交叉验证,实验结果显示,在测试集上其平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和平均F1值分别为0.9469和0.8753,表明本研究提出的MT-MPNN模型可以辅助临床有效挖掘潜在未知的药物不良反应。 展开更多
关键词 药物不良反应预测 药物蛋白质链路预测 多任务学习 消息传递神经网络
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基于ARIMA模型对我国药品不良反应报告例数时间序列分析及预测
5
作者 林彦全 李明 +4 位作者 唐婉 吴刚 郑芳芳 陈红斗 郭伟 《药学与临床研究》 2023年第6期519-522,共4页
目的:应用自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型分析及预测我国药品不良反应(ADR)报告例数的发生状况及趋势,为监管及临床提供参考。方法:收集我国药品不良反应监测中心2009~2021年ADR报告的数量,运用SPSS 23.0软件对我国ADR报告的数量进... 目的:应用自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型分析及预测我国药品不良反应(ADR)报告例数的发生状况及趋势,为监管及临床提供参考。方法:收集我国药品不良反应监测中心2009~2021年ADR报告的数量,运用SPSS 23.0软件对我国ADR报告的数量进行ARIMA模型的建模拟合,对ADR报告的时间序列进行分析。结果:根据2009~2021年每年ADR的数量为基础建立时间序列,构建的最优模型为ARIMA(0,2,0),所建模型R^(2)>0.8,拟合度较好,标准化贝叶斯信息准则(BIC)为5.564,平均绝对误差(MAE)为10.199,ADR报告数量呈逐年上升趋势,增长超3倍之多。结论:ADR报告例数可以运用ARIMA模型进行分析,我国ADR报告例数与ARIMA模型拟合的情况基本一致。 展开更多
关键词 药物不良反应 时间序列分析 ARIMA模型 预测
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自回归移动平均模型在药品不良反应监测预警中的应用 被引量：1
6
作者 王艳 张丽 《临床医学研究与实践》 2018年第21期7-8,14,共3页
目的运用自回归移动平均模型(ARIMA)建立药品不良反应(ADR)预测模型,探讨ADR发生趋势。方法根据我院急诊科2000—2014年清热类中药注射剂ADR数据,应用SPSS13.0统计软件拟合ADR人数ARIMA预测模型;利用2015—2017年ADR真实数据评估其预测... 目的运用自回归移动平均模型(ARIMA)建立药品不良反应(ADR)预测模型,探讨ADR发生趋势。方法根据我院急诊科2000—2014年清热类中药注射剂ADR数据,应用SPSS13.0统计软件拟合ADR人数ARIMA预测模型;利用2015—2017年ADR真实数据评估其预测效果。结果 ADR模型为ARIMA(2,0,1),其中AR=1.30(t=3.72,P<0.05);AIC=8.77,BIC=1.51,其模型的残差为白噪声(Ljung-Box Q=7.51,P=0.83)。2015—2017年ADR实际发生人数与ARIMA模型的预测值相差较小,模型预测效果良好。结论 ARIMA模型能够较准确地预测ADR发生趋势,可用该模型为医院科学管理ADR提供决策支持。 展开更多
关键词 药品不良反应 自回归移动平均模型 预测
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