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题名基于“研教医管”的健康医疗大数据平台创新实践
被引量：13
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作者
周虎
彭韬
张正宇
冉超
于跃
赵文龙
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机构
重庆医科大学医学信息学院
医渡云(北京)技术有限公司
美国梅奥医院生物医学统计学与信息系
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出处
《中国卫生事业管理》
北大核心
2019年第3期161-163,218,共4页
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基金
国家社科基金重点项目"网络健康信息资源聚合和精准信息服务研究(17AZD037)"
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项"基于临床大数据的医疗行为分析系统研究与开发"(cstc2015shmszx10004)
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文摘
健康医疗大数据平台在"医教研管"的实践是对医院管理、科学研究、医学教育等方面的创新应用,是"互联网+医疗+教育+科研"等方面的具体体现。本文以重庆医科大学医渡云数据研究院为例,探索健康医疗大数据平台在临床应用、知识库构建、通用科研、医院精细化管理四个方面的价值应用。
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关键词
健康医疗大数据
医院管理
临床应用
知识库
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Keywords
medical big data
hospital management
clinical applications
knowledge base
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分类号
R-05
[医药卫生]
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题名曲坦类药物上市后致血管不良反应信号挖掘评价研究
被引量：4
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作者
周虎
杨俊卿
于跃
吕亚兰
赵文龙
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机构
重庆医科大学医学信息学院
重庆医科大学药学院
美国梅奥医院生物医学统计学与信息系
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出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2019年第29期3586-3590,共5页
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基金
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项（cstc2015shmszx10004）——基于临床大数据的医疗行为分析系统研究与开发
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文摘
背景药品不良反应(ADR)的发生给人类健康带来极大的危害,增加患者的住院时间、经济负担以及死亡率,甚至会造成重大的公共卫生事件,严重威胁人类的生命健康。目的监测和分析曲坦类药物在上市后的ADR信号,为临床合理用药提供参考。方法采用比值比(ROR)法对美国食品药品监督管理局不良反应事件呈报系统(AERS)2004-01-01至2017-06-30的曲坦类药物进行ADR信号挖掘,并对结果进行分析评价。结果在纳入的5 531 574份ADR报告中,以7种曲坦类药物为首要怀疑药物的ADR报告为21 905份,经ROR法检测,共得到502个ADR信号,其中涉及血管严重不良反应信号35个,主要涉及心脏器官、血液和淋巴系统,具有临床参考意义的高危险信号主要包括冠状动脉痉挛[ROR=21.17,95%CI(17.00,26.35)]、脑血管收缩[ROR=35.32,95%CI(25.27,49.37)]、变异性心绞痛[ROR=33.00,95%CI(22.96,47.43)]、血管痉挛[ROR=25.29,95%CI(17.38,36.81)]、动脉夹层[ROR=22.34,95%CI(12.67,39.38)]、冠状动脉夹层[ROR=15.47,95%CI(8.64,27.70)]、雷诺综合征[ROR=4.31,95%CI(2.96,6.35)]等不良血管安全信号。结论基于真实世界的ADR信号研究有助于药物上市后安全再评价研究,为临床合理用药提供参考依据。
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关键词
曲坦类药物
药物毒性
信号检测
血管事件
药品不良反应
比值比
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Keywords
Triptans
Drug toxicity
Signal detection
Vascular events
Adverse drug reaction
Odds ratio
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分类号
R595
[医药卫生—内科学]
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题名基于电子病历的ADR知识发现与应用模型研究
被引量：4
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作者
周虎
于跃
张正宇
冉超
谭超
谈军涛
赵文龙
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机构
重庆医科大学医学信息学院
美国梅奥医院生物医学统计学与信息系
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出处
《中国卫生事业管理》
北大核心
2020年第2期81-84,共4页
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基金
国家社科基金重点项目“网络健康信息资源聚合和精准信息服务研究”(17AZD037)
国家社科基金项目“泛在网络环境下公众对健康信息的选择策略研”(13BTQ004)
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项“基于临床大数据的医疗行为分析系统研究与开发”(cstc2015shmszx10004)
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文摘
利用电子病历数据提高药品不良反应(ADR)的主动监测水平,为药品上市后的安全监测和个性化预警服务提供可借鉴的方法。首先提出了基于电子病历的ADR知识发现与应用模型的总体框架,然后分别对模型中涉及的基本要素和信息活动进行详细的解释和阐述;最后以痰热清注射液为例,运用DIKW层级体系探讨引起疚热清注射液疑似过敏反应的影响因素,揭示了药物不良反应“数据一信息一知识一智慧”信息链中的信息活动规律,为药品不良反应的研究与管理提供决策支持。
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关键词
电子病历
DIKW
数据挖掘
药品不良反应
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Keywords
electronic medical record
DIKW
data mining
adverse drug reactions
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分类号
R-05
[医药卫生]
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