基于HIS数据的药物相关肌肉不良反应自动监测模块建立与优化
赵安琪1
郭代红2
朱曼2
高奥2
石廷永3
李鹏1
伏安1
卢京川4
李超1
1.解放军医学院,北京 100853;解放军总医院医疗保障中心药剂科,北京 1008532.解放军总医院医疗保障中心药剂科,北京 1008533.北京康联达软件有限公司,北京 1000284.解放军总医院医疗保障中心药剂科,北京 100853;重庆医科大学药学院,重庆 400016
摘要：目的:在临床ADE主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ中构建药物相关肌肉不良反应(DAMAR)监测模块,为DAMAR的真实世界研究提供智能挖掘工具.方法:依据相关文献和病例资料,建立DAMAR自动监测报警规则,结合机器学习技术构建决策树模型,确定最佳模块设置条件;对住院患者进行监测,验证模块并获得DAMAR发生情况.结果:基于决策树模型的报警规则涉及7个关键词、实验室检验指标和患者手术时间信息等;模块最佳设置条件下阳性预测值由15.31%提升至55.65%,召回率保持100.00%.用于5441例住院患者DAMAR监测,获得阳性患者64例,发生率为1.18%,属于常见药品不良反应(ADR);其中横纹肌溶解严重不良反应患者5例,发生率为0.092%,属于罕见ADR.结论:本研究构建的DAMAR自动监测模块将相关患者手术信息纳入决策树的判断依据,可以更加高效、精准、快速地获取住院人群中的目标病例,为今后开展单药/多药/全药大样本住院患者中DAMAR的真实世界监测与评估研究提供了技术支持.
关键词：肌肉不良反应自动监测决策树数据挖掘真实世界研究
分类号：R969.3(药理学)
资助基金：军事医学创新工程重点基金资助项目(17CXZ010)中国研究型医院学会专项项目(Y2022FH-YWPJ01)
论文发表日期：2023-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 176-179,195 )
英文信息