JP4262441B2 - Antibacterial drug selection support system - Google Patents

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antibacterial
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和之 島田
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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は医療情報システムに係り、特に感染症分野における的確な抗菌薬の選択を支援するのに好適なシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、医療分野全般において、今までの経験的な医療に代わり、EBM(Evidence Based Medicine;根拠に基づく医療)が求められている。特に、感染症分野においては、医師が感染症発症の原因となる起炎菌が判明しないまま治療方針を判断しなければならない場合が多いため、治療判断の根拠となる情報が強く求められている。
【0003】
治療判断の根拠となる情報として考えられるものの1つに、患者の感染症への抵抗力を客観的な指標として提示するという考え方がある。この指標をもとに抗菌薬を選択できれば、感染症におけるEBMを支援できると考えられる。
【0004】
一方、感染症診療では、感染症の原因となる細菌、すなわち起炎菌に対して、殺菌的あるいは静菌的に作用する抗菌薬を、患者に服用、もしくは静注により投与することで治療を行う。そのため、医師は細菌検査により起炎菌を同定し、同定された起炎菌に対して治療効果のある抗菌薬を選択して投与する。
【0005】
例えば、「今日の治療薬2001(南江堂)」に記載の「抗菌薬選択の指標」では、抗菌薬の有効度が、細菌毎に、◎(第1選択薬)、○(有効)、△(感受性あり)、空欄(無効)などで、それらの有効度または優先度が示されている。医師は細菌検査の結果、起炎菌が同定された場合に、その起炎菌に対する優先度または有効度を参考にしながら抗菌薬を選択する。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の技術では、同定された起炎菌をもとに、医師は抗菌薬を選択できるが、感染症への抵抗力に応じて、適切な抗菌薬を選択できないという問題があった。
【0007】
また、従来の技術では、起炎菌が同定された場合には、医師が抗菌薬を選択できるが、起炎菌が同定される前で、起炎菌が不明もしくは複数考えられる場合には、適切な抗菌薬を選択できないという問題があった。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記1つめの課題は、感染症の原因となる病原微生物を特定する名称と、上記病原微生物に対して殺菌的あるいは静菌的に作用する抗菌薬を特定する名称とを、被検体の病原微生物への抵抗力の指標毎に、上記病原微生物に対して上記抗菌薬を優先的に選択すべきことを示す優先度とともに格納する知識データベースと、被検体の医療情報に応じて、上記知識データベースから被検体に投与すべき抗菌薬と優先度を抽出する抗菌薬抽出部と、上記抗菌薬抽出部で抽出された抗菌薬を優先度とともに提示する抗菌薬提示部と、で構成されることを特徴とする抗菌薬選択支援システムにより、解決できる。
【0009】
また、上記2つめの課題は、感染症の原因となる病原微生物を特定する名称と、上記病原微生物に対して殺菌的あるいは静菌的に作用する抗菌薬を特定する名称とを、上記病原微生物に対して上記抗菌薬を優先的に選択すべきことを示す優先度をさらに指数化した値である優先指数とともに格納する知識データベースと、被検体の医療情報に応じて、上記知識データベースから被検体に投与すべき抗菌薬と優先指数を抽出する抽出部と、上記抽出部で抽出された抗菌薬と優先指数をもとに抗菌薬の総合的な優先度である抗菌指数を算出する抗菌指数算出部と、上記抗菌指数算出部で算出された抗菌指数をもとに抗菌薬を並べ替える抗菌薬並べ替え部と、上記抗菌薬並べ替え部で並べ替えられた順番に抗菌薬を提示する抗菌薬提示部と、で構成されることを特徴とする抗菌薬選択支援システムにより、解決できる。
【0010】
【発明の実施の形態】
図1に本発明の実施例である抗菌薬選択支援システム100の構成図を示す。本システム100は、制御部101、通信部102、基本情報取得部103、感染リスクレベル取得部104、疾患取得部105、起炎菌候補提示部106、起炎菌選択部107、抗菌薬抽出部108、抗菌指数算出部109、抗菌薬並べ替え部110、抗菌薬提示部111、知識DB112および知識DB更新部113を有して構成される。
【0011】
また、本実施例のシステム100は、入出力端末120とネットワーク130を介して、例えば臨床検査システム、医事会計システム、オーダエントリシステム、電子カルテシステム等の他の情報システム140と通信できる。ここで、上記ネットワーク130は、院内のネットワークを前提にしているが、地域のネットワークや、より広域のネットワークであってもよい。また、上記通信可能な情報システム140は適宜の地域医療システムでもよい。
【0012】
上記入出力端末120は、キーボードやマウス等を入力機能、CRTあるいは液晶ディスプレイを出力機能とするパソコン等の情報機器を想定しているが、他の入出力機能を有していてもよい。また、上記入出力端末120は、Webブラウザ機能を搭載した端末でもよい。また、本システム100と上記入出力端末120は、別のハードウエアとして記載しているが、上記入出力端末120の入出力機能が本システム100と一体に構成されていてもよい。また、上記入出力端末130のユーザは、本システムが設置される院内の医師を想定しているが、院外の医師が上記ネットワーク130を介して使用する場合もある。
【0013】
また、本システムはハードウエア構成として記載されているが、ソフトウエアとして構成してもよい。
【0014】
本実施例のシステム100において、知識DB112は起炎菌知識ベース150と抗菌薬知識ベース160とを有している。上記起炎菌知識ベース150は、感染症を特定する疾患名毎に、その感染症の原因となる起炎菌を特定する細菌名を、感染症毎の起炎菌の割合である分離率とともに格納する。また、上記抗菌薬知識ベース160は、細菌名毎に、その細菌に対して殺菌的あるいは静菌的に作用する、すなわち治療効果のある抗菌薬を特定する抗菌薬名を、優先度を示す値である優先指数とともに、感染リスクレベル別に格納する。
【0015】
図1に示す上記起炎菌知識ベース150の場合、感染症を特定する疾患名として、例えば呼吸器系感染症である「咽頭炎」「副鼻腔炎」「肺炎」等が記述されている。図1に示してないが、呼吸器系感染症だけでなく消化器系感染症、循環器系感染症、尿路系感染症、泌尿器系感染症等、他の感染症も記述されている。また、起炎菌を特定する細菌名として、細菌検査の1つであるグラム染色検査により分類されるグラム陽性球菌である「ブドウ球菌」「肺炎球菌」等、グラム陽性桿菌である「ジフテリア菌」、グラム陰性球菌である「淋菌」等、グラム陰性桿菌である「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」等、グラム染色で分類されず非定型と呼ばれる「マイコプラズマ」「レジオネラ」等が記述されている。さらに、肺炎に対する肺炎球菌の分離率は「0.230」すなわち「23%」であることを示している。
【0016】
上記起炎菌知識ベース150では、感染症の原因の起炎菌として、細菌を中心に述べているが、細菌以外のウイルス、真菌、寄生虫等、感染症の原因となる他の微生物も含む。
【0017】
また、上記抗菌薬知識ベース160では、抗菌薬として例えば「CFDN」「AMPC」「AZM」「LVFX」「PA」等が記述されている。また、起炎菌を特定する細菌名として、上記起炎菌知識ベース150と同様に、「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「ジフテリア菌」「淋菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」「マイコプラズマ」「レジオネラ」等が記述されている。さらに、肺炎球菌が起炎菌のとき、抗菌薬AMPCおよびAZMは治療効果があり最初に投与すべき抗菌薬である第1選択薬を意味する「1.01」、抗菌薬CFDNは治療効果があり第1選択薬の次に投与すべき第2選択薬を意味する「1.00」、抗菌薬LVFXは治療効果はあるが余り高くない、もしくは必要以上に高いため優先度が低い第3選択薬を意味する「0.01」を示している。
【0018】
上記抗菌薬知識ベース160では、抗菌薬を中心に述べているが、抗ウイルス薬、抗真菌薬、抗寄生虫薬、予防接種薬、消毒薬等、感染症の治療や予防を目的とする他の薬剤も含む。
【0019】
図2に、本システム100の動作を表すフローチャートを示す。まず、本システムが起動すると、上記制御部101は、上記基本情報取得部103を起動し、ユーザが上記入出力端末120を使用して入力した基本情報を取得するステップ201を実行する。また、図3にはユーザによる基本情報入力時の上記入出力端末120の画面例300を示す。
【0020】
ユーザは、まず図2の画面で患者を識別する患者IDエリア301、年齢エリア302、性別エリア303のそれぞれに、患者ID、年齢、性別を入力する。もしくは、ユーザは、上記患者IDエリア301に患者IDを入力し、基本情報取得ボタン304を押す。これにより、制御部101は通信機能によって例えば医療情報システム140から患者IDに該当する年齢および性別を抽出し、それぞれを上記年齢エリア302、上記性別エリア303に提示する。
【0021】
ここで、ユーザは患者の感染症への抵抗力の指標である感染リスクレベルを感染リスクレベル選択リスト305から選択する。また、ユーザは患者の感染症を特定する疾患名を疾患選択リスト306から選択する。
【0022】
ユーザが感染リスクレベルを選択していない場合、上記制御部101が上記医療情報システム140から、患者IDに該当する医療情報、例えば年齢等の基礎情報、アルコール摂取や喫煙等の生活習慣情報、高血圧、高脂血症、肝疾患、糖尿病、呼吸器疾患、膠原病、脳血管障害、腎疾患、膵炎、貧血、低栄養、ネフローゼ、心疾患、熱傷、低グロブリン血症、低補体血症、血液悪性腫瘍、固形悪性腫瘍、エイズ、好中球機能不全、低出生体重児等の基礎疾患情報、健胃薬、降圧剤、広域抗菌薬、抗潰瘍薬、ステロイド剤、免疫抑制剤、抗がん剤、インスリン等の投薬情報、カテーテル、気管切開、レスピレータ、ドレーン等の処置デバイス情報、放射線療法、開胸・開腹手術、移植、摘脾、輸血等の治療情報、寝たきり、要ICU管理状態、SIRS状態等の状態情報等を取得し、感染リスクレベルを判定し、上記感染リスクレベル選択リスト305に提示することもできる。
【0023】
次に、上記制御部101は上記感染リスクレベル取得部104を起動し、ユーザが選択した感染リスクレベルを取得するステップ202を実行する。次に、上記制御部101は上記疾患取得部105を起動し、ユーザが選択した疾患名を取得するステップ203を実行する。
【0024】
次に、上記制御部101は、支援ボタン307が選択されたかどうかを判定するステップ204を実行する。ここで、ユーザが上記支援ボタン307を押すと、上記制御部101は、上記起炎菌候補提示部106を起動し、上記ステップ202で取得した感染リスクレベルと、上記ステップ203で取得した疾患名をもとに上記起炎菌知識ベース150から細菌名を抽出して提示するステップ205を実行する。
【0025】
図4に、ユーザが感染リスクレベルとして「Level2」、疾患名として「肺炎」を選択し、上記支援ボタン307を選択した場合における入出力端末120の画面例400を示す。上記画面例400では、上記ステップ205で抽出された「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」「マイコプラズマ」「レジオネラ」が、起炎菌候補提示エリア401に、それぞれの分離率402とともに提示されている。上記画面例400では、細菌の分類毎に細菌名を提示しているが、分離率で並べ替えて提示してもよい。
【0026】
このように、ユーザが選択した患者の病態の1つである疾患をもとに、上記起炎菌知識ベース150から分離率を抽出し、細菌名とともに提示するので、ユーザは起炎菌推定を効率化することが可能となる。
【0027】
次に、上記制御部101はユーザに起炎菌を選択させるステップ206を実行する。
【0028】
次に、上記制御部101は抗菌薬ガイドボタン403が選択されたかどうかを判定するステップ207を実行する。
【0029】
ここで、ユーザが上記抗菌薬ガイドボタン403を押すと、上記制御部101は、上記抗菌薬抽出部108を起動し、上記ステップ202で取得した感染リスクレベルに応じた抗菌薬知識ベースを抽出し、上記ステップ206で選択された起炎菌をもとに、上記抗菌薬知識ベース160から抗菌薬と細菌毎の優先指数を抽出するステップ208を実行する。
【0030】
次に、上記制御部101は上記抗菌指数算出部109を起動し、上記ステップ208で抽出された抗菌薬毎に、細菌毎の優先指数を加算し、抗菌薬の総合的な優先度を示す抗菌指数を算出するステップ209を実行する。
【0031】
次に、上記制御部101は上記ステップ209で算出した抗菌指数をもとに抗菌薬を並べ替えるステップ210を実行する。
【0032】
次に、上記制御部101は上記ステップ110で並べ替えた順番に抗菌薬を提示するステップ211を実行する。
【0033】
図5にユーザが「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」「マイコプラズマ」「レジオネラ」を選択し、上記抗菌薬ガイドボタン403を選択した場合の画面例500を示す。上記画面例500では、上記ステップ208で抽出された抗菌薬「CFDN」「AMPC」「AZM」「LVFX」「PA」が、抗菌薬提示エリア501に、それぞれの抗菌指数502で並べ替えられ、抗菌指数とともに提示されている。これにより、ユーザは、細菌性肺炎の起炎菌である「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」だけでなく、非定型肺炎の起炎菌である「マイコプラズマ」「レジオネラ」にも広域に効果のある抗菌薬「AZM」を優先的に選択できる。
【0034】
また、図6にユーザが細菌性肺炎の起炎菌である「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」を選択し、上記抗菌薬ガイドボタン403を選択した場合の画面例600を示す。上記画面例600では、上記ステップ208で抽出された抗菌薬「CFDN」「AMPC」「AZM」「LVFX」「PA」が、抗菌薬提示エリア501に、それぞれの抗菌指数で並べ替えられ、抗菌指数とともに提示されている。これにより、ユーザは、細菌性肺炎の起炎菌に広域に効果のある抗菌薬「AMPC」を優先的に選択できる。
【0035】
さらに、図7に細菌検査の結果、肺炎球菌が起炎菌と同定されたとき、ユーザが「肺炎球菌」を選択し、上記抗菌薬ガイドボタン403を選択した場合の画面例700を示す。上記画面例700では、上記ステップ208で抽出された「CFDN」「AMPC」「AZM」「LVFX」が、それぞれの抗菌指数で並べ替えられ、抗菌指数とともに提示されている。このとき、起炎菌が1つのみ選択されているので、抗菌指数は、上記抗菌薬知識ベース160の優先指数と同じ値を示している。これにより、ユーザは起炎菌が同定された場合に、その起炎菌に効果のある抗菌薬「AMPC」もしくは「AZM」を優先的に選択できる。
【0036】
以上のように、ユーザが、起炎菌が同定されず広域な抗菌薬を選択したい場合も、また絞り込んだ起炎菌に広域に効果のある抗菌薬を選択したい場合も、さらに、同定された起炎菌に効果のある抗菌薬を選択したい場合も、ユーザが選択した起炎菌をもとに上記抗菌薬知識ベース160の優先度から抗菌指数を算出し、抗菌薬を並べ替えて提示するので、ユーザは適切な抗菌薬の選択が簡易に可能となる。
【0037】
また、上記抗菌薬知識ベース160が感染リスクベル別に構成されているので、ユーザは患者の感染リスクレベルに応じて、適切な抗菌薬の選択が可能となる。
【0038】
上記ステップ204で、支援ボタン307が選択されなかった場合、また上記ステップ207で上記抗菌薬ガイドボタンが選択されなかった場合、本システムの動作は終了する。
【0039】
また、上記制御部101は、上記知識DB更新部113を起動し、上記医療情報システム140で管理している過去の症例データをもとに、上記知識DB112を更新することもできる。
【0040】
例えば、上記起炎菌知識ベース150の場合、以下の起炎菌知識ベース更新アルゴリズムに従い、更新する。
〔起炎菌知識ベース更新アルゴリズム〕
(1)一定期間、もしくは設定された件数の症例に対して、感染症を特定する疾患毎と、細菌検査で同定された起炎菌名とを抽出する。
(2)疾患毎に、起炎菌毎の頻度を計数し、全ての頻度を加算した値で除算して分離率を算出する。
(3)算出した分離率を上記起炎菌知識ベース150に格納する。
【0041】
また、上記抗菌薬知識ベース160の場合、例えば以下の抗菌薬知識ベース更新アルゴリズムに従い、更新する。
〔抗菌薬知識ベース更新アルゴリズム〕
(1)一定期間、もしくは設定された件数の症例に対して、感染リスクレベルと、疾患名と、投与した抗菌薬名と、投与開始から3日後、7日後、14日後の治癒状況(治癒、改善、悪化、不変)と、細菌検査で同定された起炎菌名とを抽出する。
(2)症例毎に、感染リスクレベルと疾患名と起炎菌と抗菌薬毎の優先度を以下のように設定する。
a)3日後に治癒の場合、優先度を1.01
b)3日後に改善傾向、かつ7日後に治癒の場合、優先度を1.00
c)3日後に改善傾向、かつ7日後に改善傾向の場合、優先度を0.01
d)上記以外、優先度を0.00
(3)感染リスクレベルと疾患名と起炎菌と抗菌薬毎に、症例数の最も多い優先度を、新しい優先度として抗菌薬知識ベース160に格納する。
【0042】
このように、疾患毎、もしくは感染リスクレベルと疾患毎に上記知識ベース112を構成することで、症例データをもとに知識ベースを簡易に更新可能である。
【0043】
また、本実施例では疾患をもとに上記起炎菌知識ベース150から起炎菌を抽出しているが、起炎菌を推定可能な症状、所見、検査を提示し、その結果から推定した起炎菌を抽出してもよい。
【0044】
また、本実施例では、上記起炎菌知識ベース150を感染リスクレベルに依存せず、1つの知識ベースで構成しているが、感染リスクレベル毎に構成してもよい。また、感染リスクレベルに依存しない起炎菌知識ベースと、感染リスクレベル毎の起炎菌知識ベースを併用してもよい。これにより、ユーザは起炎菌推定をより効率化することが可能となる。
【0045】
また、本実施例では、上記抗菌薬知識ベース160を、感染リスクレベル別に構成しているが、感染リスクレベルと、患者の病態の1つである疾患別に構成してもよい。また、疾患の重症度がある場合には、感染リスクレベルと疾患の重症度別に構成してもよい。また、他の病態に応じて構成してもよい。このように抗菌薬知識ベースを病態に応じて構成することにより、ユーザは患者の病態に応じて、適切な抗菌薬の選択が可能となる。
【0046】
【発明の効果】
以上説明した本発明の抗菌薬選択支援システムにより、感染症への抵抗力の指標である感染リスクレベルに応じて、ユーザは、適切な抗菌薬の選択が可能となる。
【0047】
また、以上説明した抗菌薬選択支援システムにより、ユーザが、起炎菌が同定されず広域な抗菌薬を選択したい場合も、また絞り込んだ起炎菌に広域に効果のある抗菌薬を選択したい場合も、さらに、同定された起炎菌に効果のある抗菌薬を選択したい場合も、ユーザが選択した起炎菌をもとに上記抗菌薬知識ベース160の優先度から抗菌指数を算出し、抗菌薬を並べ替えて提示するので、ユーザは適切な抗菌薬の選択が簡易に可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例の抗菌薬選択支援システムの構成を示すブロック図。
【図2】本発明の一実施例のシステムの動作を表すフローチャート。
【図3】本発明の一実施例のシステムにおける入出力端末の画面例を示す図。
【図4】ユーザが感染リスクレベルとして「Level2」、疾患名として「肺炎」を選択し、支援ボタンを選択した場合の上記入出力端末の画面例を示す図。
【図5】ユーザが「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」「マイコプラズマ」「レジオネラ」を選択し、抗菌薬ガイドボタンを選択した場合の画面例を示す図。
【図6】ユーザが「ブドウ球菌」「肺炎球菌」「肺炎桿菌」「インフルエンザ菌」を選択し、抗菌薬ガイドボタンを選択した場合の画面例を示す図。
【図7】ユーザが「肺炎球菌」を選択し、抗菌薬ガイドボタンを選択した場合の画面例を示す図。
【符号の説明】
100…抗菌薬選択支援システム、101…制御部、102…通信部、103…患者情報取得部、104…感染リスクレベル取得部、105…疾患取得部、106…起炎菌候補提示部、107…起炎菌選択部、108…抗菌薬抽出部、109…、抗菌指数算出部、110…抗菌薬並べ替え部、111…抗菌薬提示部、112…知識DB、113…知識DB更新部、120…入出力端末、130…ネットワーク、140…医療情報システム、150…起炎菌知識ベース、160…抗菌薬知識ベース。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a medical information system, and more particularly to a system suitable for supporting selection of an appropriate antibacterial drug in the field of infectious diseases.
[0002]
[Prior art]
In recent years, EBM (Evidence Based Medicine) has been demanded in the general medical field in place of empirical medical care. In particular, in the field of infectious diseases, doctors often have to determine the treatment policy without knowing the pathogenic bacteria causing the onset of infection, so there is a strong demand for information that provides the basis for treatment decisions. .
[0003]
One of the information that can be considered as the basis for treatment judgment is the idea of presenting the patient's resistance to infection as an objective index. If antibacterial drugs can be selected based on this index, EBM in infectious diseases can be supported.
[0004]
On the other hand, in the treatment of infectious diseases, antibacterial agents that act as bactericidal or bacteriostatic against bacteria that cause infections, i.e., pathogenic bacteria, are treated by taking or intravenously administering them to patients. Do. Therefore, a doctor identifies a pathogenic bacterium by a bacterial test, and selects and administers an antibacterial agent having a therapeutic effect against the identified pathogenic bacterium.
[0005]
For example, in the “indicator of antibacterial drug selection” described in “Today's therapeutic drug 2001 (Nan-Edo)”, the effectiveness of the antibacterial drug is ◎ (first selected drug), ○ (effective), △ ( Sensitivity), blank (invalid), etc. indicate their effectiveness or priority. When a pathogenic bacteria is identified as a result of a bacterial test, a doctor selects an antibacterial drug while referring to the priority or effectiveness of the pathogenic bacteria.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the conventional technology, a doctor can select an antibacterial drug based on the identified causative bacteria, but there is a problem that an appropriate antibacterial drug cannot be selected depending on the resistance to infection. It was.
[0007]
In addition, in the conventional technology, when a pneumoniae is identified, a doctor can select an antibacterial agent, but before the pneumoniae is identified, if the pneumoniae is unknown or multiple, There was a problem that an appropriate antibacterial drug could not be selected.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The first problem is that a name for identifying a pathogenic microorganism that causes an infectious disease and a name for identifying an antibacterial agent that acts bactericidal or bacteriostatically against the pathogenic microorganism are described. For each index of resistance to resistance, a knowledge database storing with priority indicating that the antibacterial drug should be preferentially selected against the pathogenic microorganism, and according to the medical information of the subject, from the knowledge database It is composed of an antibacterial drug extraction unit that extracts an antibacterial drug to be administered to a subject and a priority, and an antibacterial drug presentation unit that presents the antibacterial drug extracted by the antibacterial drug extraction unit together with the priority. It can be solved by the antimicrobial selection support system.
[0009]
Further, the second problem is that a name for identifying a pathogenic microorganism causing an infectious disease and a name for identifying an antibacterial agent that acts bactericidal or bacteriostatically against the pathogenic microorganism are described. A knowledge database storing a priority index that is a value obtained by further indexing the priority indicating that the antibacterial drug should be preferentially selected, and the subject from the knowledge database according to the medical information of the subject. Antibacterial index calculation that calculates the antibacterial index, which is the overall priority of antibacterial drugs, based on the antibacterial drug and priority index extracted by the extraction unit An antibacterial drug sorting unit that sorts antibacterial drugs based on the antibacterial index calculated by the antibacterial index calculation unit, and an antibacterial drug that presents the antibacterial drugs in the order sorted by the antibacterial drug sorting unit. The presentation part The antibiotic selection system, characterized in that it can be solved.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 shows a configuration diagram of an antibacterial drug selection support system 100 according to an embodiment of the present invention. The system 100 includes a control unit 101, a communication unit 102, a basic information acquisition unit 103, an infection risk level acquisition unit 104, a disease acquisition unit 105, a pathogenic bacteria candidate presentation unit 106, a pathogenic bacteria selection unit 107, and an antibacterial drug extraction unit. 108, an antibacterial index calculating unit 109, an antibacterial drug rearranging unit 110, an antibacterial drug presenting unit 111, a knowledge DB 112, and a knowledge DB updating unit 113.
[0011]
Further, the system 100 according to the present embodiment can communicate with another information system 140 such as a clinical examination system, a medical accounting system, an order entry system, and an electronic medical record system via the input / output terminal 120 and the network 130. Here, the network 130 is premised on an in-hospital network, but may be a regional network or a wider area network. The communicable information system 140 may be an appropriate community medical system.
[0012]
The input / output terminal 120 is assumed to be an information device such as a personal computer having a keyboard or mouse as an input function and a CRT or liquid crystal display as an output function, but may have other input / output functions. The input / output terminal 120 may be a terminal equipped with a web browser function. The system 100 and the input / output terminal 120 are described as separate hardware, but the input / output function of the input / output terminal 120 may be integrated with the system 100. In addition, the user of the input / output terminal 130 is assumed to be a doctor in the hospital where the present system is installed, but a doctor outside the hospital may use it via the network 130.
[0013]
Moreover, although this system is described as a hardware configuration, it may be configured as software.
[0014]
In the system 100 of the present embodiment, the knowledge DB 112 has a causative bacteria knowledge base 150 and an antibacterial drug knowledge base 160. The above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150, for each disease name that identifies an infectious disease, the bacterial name that identifies the causative fungus that causes the infectious disease, together with the separation rate that is the ratio of the causative bacteria for each infectious disease Store. In addition, the antibacterial knowledge base 160 is a value indicating the priority for each name of the antibacterial agent that acts as bactericidal or bacteriostatic, that is, specifies an antibacterial agent having a therapeutic effect. Along with the priority index, it is stored by infection risk level.
[0015]
In the case of the above-mentioned knowledge base 150 for infectious bacteria shown in FIG. 1, “pharyngitis”, “sinusitis”, “pneumonia”, etc., which are respiratory infections, are described as disease names for specifying infectious diseases. Although not shown in FIG. 1, not only respiratory infections but also other infections such as digestive system infections, circulatory system infections, urinary tract infections, urinary system infections are described. In addition, “Diphtheria” which is a Gram-positive gonococcus such as “Staphylococcus” and “Pneumococcus” which are Gram-positive cocci classified by Gram staining test which is one of the bacterial tests, "Mycoplasma", "Legionella", etc. which are not classified by Gram staining and are classified, such as "Koji mold" which is Gram-negative cocci, "Pneumococcus" and "H. influenzae" which are Gram-negative bacteria. Furthermore, the separation rate of pneumococci with respect to pneumonia is “0.230”, that is, “23%”.
[0016]
In the above-mentioned knowledge base 150 for infectious fungi, bacteria are mainly described as infectious causes of infectious diseases, but other microorganisms that cause infectious diseases such as viruses, fungi, parasites other than bacteria are included. .
[0017]
In the antibacterial knowledge base 160, for example, “CFDN”, “AMPC”, “AZM”, “LVFX”, “PA” and the like are described as antibacterial agents. In addition, as the bacteria name for identifying the pathogenic bacteria, as in the above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150, "staphylococcus""pneumococcus""diphtheria""gonococcus""pneumococcus""influenza""mycoplasma"" Legionella "etc. are described. Furthermore, when the pneumococci are pneumococci, the antibacterial agents AMPC and AZM have a therapeutic effect and “1.01” means a first-line drug that is the first antibacterial agent to be administered, and the antibacterial agent CFDN has a therapeutic effect. “1.00” means the second selected drug to be administered next to the first selected drug, and the antibacterial drug LVFX has a therapeutic effect but is not so high, or has a lower priority because it is higher than necessary. "0.01" which means a medicine is shown.
[0018]
In the antibacterial drug knowledge base 160, antibacterial drugs are mainly described. However, antiviral drugs, antifungal drugs, antiparasitic drugs, vaccination drugs, disinfectants, etc. Includes drugs.
[0019]
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the system 100. First, when the present system is activated, the control unit 101 activates the basic information acquisition unit 103 and executes step 201 in which basic information input by the user using the input / output terminal 120 is acquired. FIG. 3 shows a screen example 300 of the input / output terminal 120 when a user inputs basic information.
[0020]
First, the user inputs a patient ID, age, and sex in a patient ID area 301, an age area 302, and a sex area 303 for identifying a patient on the screen of FIG. Alternatively, the user inputs a patient ID in the patient ID area 301 and presses the basic information acquisition button 304. Thereby, the control unit 101 extracts the age and sex corresponding to the patient ID from the medical information system 140, for example, by the communication function, and presents them in the age area 302 and the sex area 303, respectively.
[0021]
Here, the user selects an infection risk level, which is an index of the patient's resistance to infection, from the infection risk level selection list 305. In addition, the user selects a disease name that identifies the patient's infection from the disease selection list 306.
[0022]
When the user has not selected an infection risk level, the control unit 101 uses the medical information system 140 to obtain medical information corresponding to the patient ID, for example, basic information such as age, lifestyle information such as alcohol consumption and smoking, hypertension Hyperlipidemia, liver disease, diabetes, respiratory disease, collagen disease, cerebrovascular disorder, kidney disease, pancreatitis, anemia, malnutrition, nephrosis, heart disease, burn, hypoglobulinemia, hypocomplementemia, Hematological malignancies, solid malignant tumors, AIDS, neutrophil dysfunction, information on basic diseases such as low birth weight infants, stomach medicines, antihypertensives, broad-spectrum antibacterials, anti-ulcers, steroids, immunosuppressants, anticancer Information on drugs, insulin, etc., information on treatment devices such as catheters, tracheostomy, respirators, drains, radiation therapy, thoracotomy, transplantation, splenectomy, blood transfusion treatment information, bedridden, ICU management required Acquires status information such as the SIRS condition such as to determine the risk of infection levels, it may be presented to the infection risk level selection list 305.
[0023]
Next, the control unit 101 activates the infection risk level acquisition unit 104 and executes step 202 of acquiring the infection risk level selected by the user. Next, the control unit 101 activates the disease acquisition unit 105 and executes step 203 for acquiring the disease name selected by the user.
[0024]
Next, the control unit 101 executes step 204 for determining whether or not the support button 307 has been selected. Here, when the user presses the support button 307, the control unit 101 activates the pathogenic bacteria candidate presentation unit 106, and the infection risk level acquired in step 202 and the disease name acquired in step 203. Step 205 is executed to extract and present the name of the bacteria from the knowledge base 150 of the pathogenic bacteria based on the above.
[0025]
FIG. 4 shows a screen example 400 of the input / output terminal 120 when the user selects “Level 2” as the infection risk level, “pneumonia” as the disease name, and selects the support button 307. In the above screen example 400, “staphylococcus”, “pneumococcus”, “pneumococcus”, “influenza”, “mycoplasma”, and “Legionella” extracted in step 205 are displayed in the pathogenic fungus candidate presentation area 401, respectively. 402 is presented. In the above screen example 400, the bacteria name is presented for each bacteria classification, but may be presented by rearrangement according to the separation rate.
[0026]
Thus, based on the disease which is one of the patient's pathologies selected by the user, the separation rate is extracted from the above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150 and presented together with the bacteria name. It becomes possible to improve efficiency.
[0027]
Next, the said control part 101 performs step 206 which makes a user select a pathogenic microbe.
[0028]
Next, the control unit 101 executes step 207 for determining whether or not the antimicrobial guide button 403 has been selected.
[0029]
Here, when the user presses the antibacterial drug guide button 403, the control unit 101 activates the antibacterial drug extraction unit 108 and extracts the antibacterial drug knowledge base corresponding to the infection risk level acquired in step 202. Based on the causative fungus selected in step 206, step 208 is executed to extract a priority index for each antibacterial drug and bacteria from the antibacterial drug knowledge base 160.
[0030]
Next, the control unit 101 activates the antibacterial index calculation unit 109, adds a priority index for each bacterium for each antibacterial drug extracted in step 208, and indicates the total priority of the antibacterial drug. Step 209 for calculating the index is executed.
[0031]
Next, the control unit 101 executes step 210 of rearranging antibacterial drugs based on the antibacterial index calculated in step 209.
[0032]
Next, the control unit 101 executes step 211 in which the antibacterial drugs are presented in the order rearranged in step 110.
[0033]
FIG. 5 shows a screen example 500 when the user selects “staphylococcus”, “pneumococcus”, “pneumococcus”, “influenza”, “mycoplasma”, and “legionella”, and selects the antibacterial agent guide button 403. In the screen example 500, the antibacterial drugs “CFDN”, “AMPC”, “AZM”, “LVFX”, and “PA” extracted in step 208 are rearranged in the antibacterial drug presentation area 501 by the respective antibacterial indices 502, Presented with an index. As a result, the user is not limited to staphylococci, pneumococci, and Klebsiella pneumoniae, which are bacterial pneumoniae, but also for mycoplasma and Legionella, which are atypical pneumoniae. An effective antibacterial agent “AZM” can be preferentially selected.
[0034]
Also, FIG. 6 shows a screen example 600 when the user selects “staphylococci”, “pneumococci”, “pneumococci”, “influenza” as bacterial pathogens of bacterial pneumonia, and selects the antibacterial agent guide button 403. Indicates. In the above screen example 600, the antibacterial drugs “CFDN”, “AMPC”, “AZM”, “LVFX”, and “PA” extracted in step 208 are rearranged in the antibacterial drug presentation area 501 by the respective antibacterial indices. Is presented with. Thereby, the user can preferentially select the antibacterial agent “AMPC” effective in a wide area against the causative bacteria of bacterial pneumonia.
[0035]
Furthermore, FIG. 7 shows a screen example 700 when the user selects “pneumococcus” and selects the antibacterial drug guide button 403 when pneumococcus is identified as a causative bacterium as a result of the bacterial test. In the screen example 700, “CFDN”, “AMPC”, “AZM”, and “LVFX” extracted in step 208 are rearranged by the respective antibacterial indices and presented together with the antibacterial indices. At this time, since only one causative fungus is selected, the antibacterial index shows the same value as the priority index of the antibacterial drug knowledge base 160. Thereby, when a causative bacterium is identified, the user can preferentially select an antibacterial drug “AMPC” or “AZM” effective for the causative bacterium.
[0036]
As described above, even when the user wants to select a wide range of antibacterial agents without identifying the pathogenic bacteria, or when the user wants to select a wide range of antibacterial drugs effective against the narrow pathogenic bacteria, it was further identified Even if you want to select an antibacterial agent effective against pneumoniae, the antibacterial index is calculated from the priority of the antibacterial agent knowledge base 160 based on the pneumoniae selected by the user, and the antibacterial agents are rearranged and presented Therefore, the user can easily select an appropriate antibacterial drug.
[0037]
Further, since the antibacterial knowledge base 160 is configured for each infection risk bell, the user can select an appropriate antibacterial drug according to the infection risk level of the patient.
[0038]
If the support button 307 is not selected in step 204, or if the antimicrobial guide button is not selected in step 207, the operation of the system ends.
[0039]
The control unit 101 can also start the knowledge DB update unit 113 and update the knowledge DB 112 based on past case data managed by the medical information system 140.
[0040]
For example, in the case of the above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150, updating is performed according to the following pathogenic bacteria knowledge base update algorithm.
[Update algorithm for infectious bacteria knowledge base]
(1) For each period of time or for a set number of cases, extract each disease that identifies an infectious disease and the name of the causative fungus identified by the bacterial test.
(2) For each disease, the frequency for each pathogenic bacterium is counted, and the separation rate is calculated by dividing all the frequencies by the added value.
(3) The calculated separation rate is stored in the knowledge base 150 for infectious bacteria.
[0041]
In the case of the antibacterial drug knowledge base 160, for example, the antibacterial drug knowledge base is updated according to the following antibacterial drug knowledge base update algorithm.
[Antimicrobial Drug Knowledge Base Update Algorithm]
(1) For a certain number of cases or a set number of cases, the risk level of infection, the name of the disease, the name of the antibacterial drug administered, and the healing status (healing, (Improvement, deterioration, unchanged) and the name of the causative bacteria identified by the bacterial test.
(2) For each case, the infection risk level, disease name, causative fungus, and priority for each antibacterial drug are set as follows.
a) In case of healing after 3 days, the priority is 1.01
b) In the case of improvement after 3 days and healing after 7 days, priority is 1.00
c) In the case of improvement after 3 days and improvement after 7 days, the priority is set to 0.01.
d) Other than the above, the priority is set to 0.00
(3) The priority with the largest number of cases is stored in the antibacterial knowledge base 160 as a new priority for each infection risk level, disease name, causative fungus, and antibacterial drug.
[0042]
Thus, by configuring the knowledge base 112 for each disease or for each infection risk level and disease, the knowledge base can be easily updated based on the case data.
[0043]
In addition, in this example, the pathogenic bacteria are extracted from the above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150 based on the disease, but symptoms, findings, and tests that can estimate the pathogenic bacteria are presented and estimated from the results. Inflammatory bacteria may be extracted.
[0044]
Further, in the present embodiment, the above-mentioned pathogenic bacteria knowledge base 150 is configured by one knowledge base without depending on the infection risk level, but may be configured for each infection risk level. Moreover, you may use together the causative bacteria knowledge base which does not depend on an infection risk level, and the causative bacteria knowledge base for every infection risk level. As a result, the user can more efficiently estimate the causative bacteria.
[0045]
In the present embodiment, the antibacterial knowledge base 160 is configured for each infection risk level, but may be configured for each infection risk level and a disease that is one of the patient's pathologies. Further, when there is a severity of a disease, it may be configured according to the infection risk level and the severity of the disease. Moreover, you may comprise according to another disease state. By configuring the antibacterial drug knowledge base according to the pathological condition in this way, the user can select an appropriate antibacterial drug according to the patient's pathological condition.
[0046]
【The invention's effect】
With the antibacterial drug selection support system of the present invention described above, the user can select an appropriate antibacterial drug according to the infection risk level that is an index of resistance to infection.
[0047]
In addition, with the antibacterial drug selection support system described above, the user wants to select a wide range of antibacterial drugs without identifying the pathogenic bacteria, or when he wants to select a wide range of effective antibacterial drugs In addition, when it is desired to select an antibacterial agent effective for the identified pathogenic fungus, the antibacterial index is calculated from the priority of the antibacterial knowledge base 160 based on the fungus selected by the user. Since the drugs are rearranged and presented, the user can easily select an appropriate antibacterial drug.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an antibacterial drug selection support system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing an example of an input / output terminal screen in the system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a screen example of the input / output terminal when a user selects “Level 2” as an infection risk level, “pneumonia” as a disease name, and selects a support button;
FIG. 5 is a diagram showing an example of a screen when the user selects “staphylococcus”, “pneumococcus”, “pneumococcus”, “influenza”, “mycoplasma”, and “legionella”, and selects an antimicrobial guide button.
FIG. 6 is a diagram showing an example of a screen when the user selects “staphylococci”, “pneumococci”, “pneumococci”, “influenza” and selects an antimicrobial guide button.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen when the user selects “Pneumococcus” and selects an antimicrobial guide button.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Antibacterial drug selection support system, 101 ... Control part, 102 ... Communication part, 103 ... Patient information acquisition part, 104 ... Infectious risk level acquisition part, 105 ... Disease acquisition part, 106 ... Infectious disease candidate presentation part, 107 ... Infectious bacteria selection unit, 108 ... Antibacterial drug extraction unit, 109 ..., Antibacterial index calculation unit, 110 ... Antibacterial drug rearrangement unit, 111 ... Antibacterial drug presentation unit, 112 ... Knowledge DB, 113 ... Knowledge DB update unit, 120 ... Input / output terminal, 130 ... network, 140 ... medical information system, 150 ... causative bacteria knowledge base, 160 ... antibacterial drug knowledge base.

Claims (1)

疾患名と感染リスクレベルとを少なくとも含む患者情報を入力できる入出力手段と、
感染症の原因となる起炎菌を特定する細菌の名称たる細菌名と感染症毎の起炎菌の割合である分離率とを、前記感染症を特定する疾患名毎に格納する起炎菌知識ベースと、
前記細菌に対して殺菌的あるいは静菌的に作用する抗菌薬を特定する抗菌薬名と、当該作用の強さから優先的に選択すべきことを示す優先度をその強さの順に割り当てられた所定値たる優先指数と共に、感染リスクレベル別に格納された抗菌薬ベースと、抽出部と、演算部とを少なくとも有する抗菌薬選択支援システムにおいて、
前記入出力手段は、前記患者情報の入力を受け付け、
前記抽出部は、前記入出力手段により入力された前記疾患名の情報をもとに前記起炎菌知識ベースから前記疾患名に対応する複数の細菌名と当該細菌名に対応する前記分離率を抽出し、
前記入出力手段は、当該抽出された前記複数の細菌名の情報及び前記分離率を前記入出力手段によって選択可能に表示し、当該表示された複数の細菌名から複数個選択された細菌名の入力を受け付け、
前記抽出手段は、さらに、前記複数個選択された細菌名の情報と、前記入出力手段により入力される感染リスクレベルの情報をもとに、前記抗菌薬ベースから当該感染リスクレベルに対応し、かつ当該複数個選択された細菌名に夫々対応する複数の抗菌薬名及び優先指数を当該複数個選択された細菌名毎に抽出し、
前記演算部は、前記複数個選択された細菌名に対して各々抽出された前記抗菌薬名の内、重複する抗菌薬名については前記細菌名毎に有する前記優先指数を加算し、
当該加算した結果、前記抽出部で抽出された前記抗菌薬名を加算された前記優先指数の値に応じて並び替えて前記入出力手段に表示することを特徴とする抗菌薬選択支援システム。
Input / output means for inputting patient information including at least a disease name and an infection risk level;
Bacterial bacteria that store the bacterial name, which is the name of the bacterium that identifies the causative bacteria causing the infection, and the separation rate, which is the ratio of the causative bacteria for each infectious disease, for each disease name that identifies the infectious disease Knowledge base,
Antibacterial names that identify antibacterials that act bactericidal or bacteriostatically against the bacteria, and priority indicating that they should be selected preferentially from the strength of the action were assigned in order of their strength In the antibacterial drug selection support system having at least an antibacterial drug base stored for each infection risk level together with a priority index as a predetermined value, an extraction unit, and a calculation unit
The input / output means accepts input of the patient information;
The extraction unit is configured to obtain a plurality of bacterial names corresponding to the disease name and the separation rate corresponding to the bacterial name from the knowledge base of the pathogenic bacteria based on the disease name information input by the input / output unit. Extract and
The input / output means displays the extracted information of the plurality of bacteria names and the separation rate so as to be selectable by the input / output means, and a plurality of bacteria names selected from the displayed plurality of bacteria names. Accept input,
The extraction means further corresponds to the infection risk level from the antibacterial drug base, based on the information of the plurality of selected bacteria names and the infection risk level information input by the input / output means , And extracting a plurality of antibacterial drug names and priority indices respectively corresponding to the plurality of selected bacteria names for each of the plurality of selected bacteria names,
The arithmetic unit, for each antibacterial drug name extracted for each of the plurality of selected bacterial names, for each antibacterial drug name, add the priority index for each bacterial name,
As a result of the addition, the antibacterial drug selection support system, wherein the antibacterial drug names extracted by the extraction unit are rearranged according to the added value of the priority index and displayed on the input / output means.
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