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

(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)

·药事管理·

门诊处方药物关联的数据挖掘

傅 翔1，杨樟卫2，陈盛新1,陈长虹3,何宇涛3,黄晓钟3

(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)

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。

处方；关联；数据挖掘

1 研究背景

药物不合理使用引起的医疗资源浪费和不良事件是监管部门、医疗机构和病患共同关注的问题。抗菌药物是临床应用最广泛的药物之一，抗菌药物大量使用导致的细菌耐药性已成为当今乃至未来人类健康面对的巨大威胁。中国是抗菌药物使用大国，也是世界上使用抗菌药物问题最严重的国家之一，据2006～2007年度卫生部全国细菌耐药监测结果[1]，全国医院抗菌药物年使用率高达74%，每年因抗菌药物不合理使用造成8万人死亡；住院的感染患者中，因耐药菌感染的病死率为11.7%，而普通感染的病死率为5.4%。……