基于数据挖掘的抗菌药物使用强度研究

来源 :实用药物与临床 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haoyigyaoatcs31
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目的 探讨时间序列模型在抗菌药物使用强度预测中的应用。方法 基于2012年1月至2019年12月的抗菌药物使用强度数据构建简单季节模型,并对2020年数据进行预测和评价。预测发现2020年抗菌药物使用强度偏高,采取措施整改。为预测2022年5-12月数据,应用2012年1月至2022年4月数据构建简单季节模型并评价。将干预前、干预后第1阶段、干预后第2阶段抗菌药物使用强度进行比较。结果 基于2012年1月至2019年12月数据构建简单季节模型并将数据回代检验,结果显示,抗菌药物使用强度有90个月实测值均在95%置信区间之内,模拟效果良好。以此模型预测2020年抗菌药物使用强度,结果显示,其值高于48.37,11个月实际值均在预测值的95%置信区间内,相对误差最大为28.27%,相对误差最小为0.59%,采取相关措施整改。为预测2022年5-12月抗菌药物使用强度,采用2012年1月至2022年4月数据构建简单季节模型并将数据回代检验,结果显示,抗菌药物使用强度有117个月实测值均在95%置信区间之内,模拟效果良好。以此模型预测发现8个月抗菌药物使用强度预测值均高于40.67,并且实际值均在预测值的95%置信区间之内,相对误差最大为43.26%,相对误差最小为0.07%,并再次干预。抗菌药物使用强度(每100人每天消耗的抗菌药物DDDs)从干预前的50.70,降至第1阶段45.58、第2阶段38.20。结论 简单季节模型能预测抗菌药物使用强度趋势,可以为精细化合理用药管控提供决策支持,提高合理用药水平,优化医疗资源配置。
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