CN111653371A - 一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,属于药品监管技术领域。包括:获取一段时间内的病例数据以及该段时间内目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,所述病例数据中包含各个病例的医嘱和/或症状信息;根据各个病例的医嘱和/或症状信息中与致瘾致幻相关的信息计算得到PRR值;计算目标药品的增长百分比T、同期相关药品的增长百分比t以及两者的差值;当差值大于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR+β*(T‑t);当差值小于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR;若致瘾致幻指标Q大于设定阈值,则判断目标药品为存在致瘾致幻风险的药品。致瘾致幻指标综合考虑了PRR值、目标药品和同期相关药品的增长百分比3个因素,目标药品的判断结果更为准确。

Description

一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法
技术领域
本发明涉及一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,属于药品监管技术领域。
背景技术
在药物的使用过程中,逐渐发现了一些存在致瘾致幻风险的药品,例如,目前已发现联邦止咳露等多种止咳类药品、部分镇痛类药物以及镇静催眠、抗焦虑类药物具有致瘾致幻风险,这些药物通过麻痹中枢神经系统来实现止咳、缓解疼痛、镇静或催眠等作用,如果超剂量服用或长期服用,不仅能使服用者产生耐药性还容易引发药物成瘾,对人体造成损害,甚至危及生命。对于这些已知的存在致瘾致幻风险的药品,药物监管部门会实施监管措施,防止药物滥用,同时,当治疗疾病确实需要使用一些已知的存在致瘾致幻风险的药品时,一方面医生会将药品的使用控制在合理范围内,避免对人体造成损害,另一方面医生会在医嘱中写明药品的服用剂量、服用时长以及服用时的注意事项等,提醒病人正确使用药品。
目前,一般都是在过量服用某药物成瘾等此类事件报道出来以后,人们才知晓哪些药品存在致瘾致幻风险,然后才能采取相应的措施对这些药品进行监管,如果能提前发现哪些药品具有致瘾致幻风险,将会大大减少此类事件的发生,提高用药安全。
现有技术中,常用比例报告比值算法(即PRR算法)监测药品不良反应,应用该算法确定目标药品是否存在致瘾致幻风险时,需要从医疗机构收集病例数据,并对病例数据进行分析,采用下式计算得到PRR值,根据PRR值便可确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。PRR算法的公式为:
Figure BDA0002537429030000011
式中,A为目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数,B为目标药品的医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数,C为其他药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数,D为其他药品的医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数。
但是该方法仅根据医嘱中的信息来确定目标药品是否存在致瘾致幻风险,由于实际工作中,并不是所有的医生都会在医嘱中写明药品可能存在的风险,而且,并非所有的医生都知道其所使用的药品是否存在致瘾致幻风险,这便使得使用现有的PRR算法来确定目标药品是否存在致瘾致幻风险并不准确,容易漏掉一些存在致瘾致幻隐患的药品。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,用以解决采用现有PRR算法确定目标药品是否存在致瘾致幻风险的准确度低的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,该方法包括以下步骤:
(1)获取一段时间内的病例数据以及该段时间内目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,所述病例数据中包含各个病例的医嘱和/或症状信息;
(2)根据各个病例的医嘱和/或症状信息中与致瘾致幻相关的信息对各个病例进行筛选,根据筛选结果和PRR算法,计算得到PRR值;
(3)根据目标药品的总购买量与目标药品的购买标准值计算目标药品的增长百分比,根据同期相关药品的总购买量与同期相关药品的购买标准值计算同期相关药品的增长百分比;
(4)计算目标药品的增长百分比与同期相关药品的增长百分比的差值,当所述差值大于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR+β*(T-t),T表示目标药品的增长百分比,t表示同期相关药品的增长百分比,α为PRR值的权重,β为(T-t)的权重;当所述差值小于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR;
(5)将致瘾致幻指标Q与设定阈值进行比较,若致瘾致幻指标Q大于设定阈值,则判断目标药品为存在致瘾致幻风险的药品。
本发明的有益效果是:本发明通过构建一个新的致瘾致幻指标来判断目标药品是否存在致瘾致幻风险,由于该指标综合考虑了PRR值、目标药品的增长百分比、同期相关药品的增长百分比3个因素,考虑更为全面,相对于现有技术中仅利用PRR值来判断目标药品是否存在致瘾致幻风险,判断结果更为准确,且不容易出现遗漏现象。
进一步地,在上述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法中,k为20%。
进一步地,在上述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法中,当同期相关药品仅包含1种药品时,同期相关药品的增长百分比等于该药品的增长百分比;当同期相关药品包含m种药品时,m≥2,分别计算每种药品的增长百分比,同期相关药品的增长百分比等于这m种药品的增长百分比的平均值。
进一步地,在上述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法中,当某种药品为非季节性药品时,以月为单位计算该药品的购买标准值;当某种药品为季节性药品时,以季为单位计算该药品的购买标准值。
附图说明
图1是方法实施例1中的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法流程图;
图2是方法实施例2中的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法流程图。
具体实施方式
本发明通过构建一个新的致瘾致幻指标来判断目标药品是否存在致瘾致幻风险,由于该指标综合考虑了PRR值、目标药品的增长百分比、同期相关药品的增长百分比3个因素,考虑更为全面,相对于现有技术中仅利用PRR值来判断目标药品是否存在致瘾致幻风险,判断结果更为准确,且不容易出现遗漏现象。这里的同期相关药品是指与目标药品的功效相同或相近的药品。
在实施本发明判断目标药品是否存在致瘾致幻风险时,需要基于一段时间的数据进行,一段时间可以自行设定,例如一个月、一个季度或一年。该段时间内的数据可以通过从医院的HIS系统中获取住院病人所涉及到的数据得到,包括该段时间内的病例数据、目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,其中病例数据中包含各个病例的医嘱和/或症状信息。在实施本发明前,首先要基于历史数据确定目标药品的购买标准值和同期相关药品的购买标准值,购买标准值的确定方法有以下几种:
1)对于非季节性药品,由于该类药品的购买量不受季节影响,每个月的购买量相对稳定,波动幅度较小,这类药品的购买标准值可以定为月标准值,例如,要判断当年3月该类药品的购买量是否异常时,月标准值的确定方法有以下几种:(1)月标准值=该类药品以往连续n年3月的总购买量的平均值,n≥2;(2)月标准值=该类药品去年12个月的总购买量的平均值;(3)月标准值=该类药品去年3月的总购买量。
2)对于季节性药品,由于该类药品的购买量受季节影响较大,例如治疗感冒的药品在春季流感时期的购买量要明显高于其在其他季节的购买量,这类药品的购买标准值可以定为季标准值,例如,要判断当年第一季度该类药品的购买量是否异常时,季标准值的确定方法有以下几种:(1)季标准值=该类药品以往连续n年第一季度的总购买量的平均值,n≥2;(2)季标准值=该类药品去年第一季度的总购买量。
3)针对非季节性药品和季节性药品,其购买标准值还均可以定为年标准值,例如,要判断当年某药品的购买量是否异常时,年标准值的确定方法有以下几种:(1)年标准值=该药品以往连续n年的总购买量的平均值,n≥2;(2)年标准值=该药品去年的总购买量。
在实际应用中,根据实际需求,以及目标药品和同期相关药品属于季节性药品还是季节性药品选择相应的购买标准值的确定方法,进而确定目标药品的购买标准值和同期相关药品的购买标准值。其中,对于同期相关药品,当同期相关药品仅包含一种药品时,该药品的购买标准值就是同期相关药品的购买标准值;当同期相关药品包含m种药品时,m≥2,分别确定每种药品的购买标准值,这m种药品的购买标准值共同构成同期相关药品的购买标准值。
在确定好目标药品的购买标准值和同期相关药品的购买标准值之后,即可实施本发明的一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法。下面结合附图及实施例,对本发明进行进一步的详细说明。
方法实施例1:
本实施例的目标药品和同期相关药品均为非季节性药品,根据目标月份(例如当年3月)的病例数据、目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量来判断目标药品是否为致瘾致幻药品。
本实施例中,同期相关药品仅包含1种药品Y1,则同期相关药品的总购买量=药品Y1的总购买量,同期相关药品的购买标准值=药品Y1的购买标准值,同期相关药品的增长百分比=药品Y1的增长百分比。
本实施例中,将目标药品的购买标准值和同期相关药品的购买标准值均定为月标准值,具体地,目标药品的购买标准值=目标药品以往连续5年3月的总购买量的平均值,同期相关药品的购买标准值=药品Y1的购买标准值=药品Y1以往连续5年3月的总购买量的平均值。
如图1所示,本实施例的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,步骤如下:
(1)获取目标月份(例如当年3月)的病例数据、目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,其中病例数据中包含各个病例的医嘱和症状信息。
(2)计算PRR值,其中,PRR值的计算过程与现有技术相同,具体如下:
确定各个病例的医嘱和症状描述中与致瘾致幻相关的信息(包含致瘾致幻关键字),例如“幻听”、“幻视”、“嗜睡”、“狂躁”等关键词。根据这些关键词,对获取的各个病例进行筛选,得到筛选结果。筛选结果包括目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数A、目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D;然后,利用PRR算法的计算公式
Figure BDA0002537429030000051
计算得到PRR值。
(3)计算目标药品的增长百分比T,T=(目标药品的总购买量-目标药品的购买标准值)/目标药品的购买标准值。
(4)计算同期相关药品的增长百分比t,由于同期相关药品仅包含一种药品Y1,则同期相关药品的增长百分比t=药品Y1的增长百分比=(药品Y1的总购买量-药品Y1的购买标准值)/药品Y1的购买标准值。
(5)计算目标药品的增长百分比T与同期相关药品的增长百分比t的差值(T-t),若(T-t)大于k,则致瘾致幻指标Q=α*PRR+β*(T-t);若(T-t)小于k,则致瘾致幻指标Q=α*PRR。
其中,α为PRR值的权重,β为(T-t)的权重,k值根据实际情况确定,例如k=20%。
(6)将致瘾致幻指标Q与设定阈值进行比较,若Q大于设定阈值,则判断目标药品为存在致瘾致幻风险的药品。
其中,α值、β值和设定阈值需根据历史数据通过实验测定。例如,历史上曾在使用过程中发现“联邦止咳露”为存在致瘾致幻风险的药品,则当目标药品属于止咳类药品时,就可以通过收集联邦止咳露的历史数据,包括病例和购买信息,通过实验测定的方式确定一个采用本实施例的方法可以识别致瘾致幻风险药品的α值、β值和设定阈值。进一步,可以研究多类药品,例如镇痛类药物、镇静催眠类药物和抗焦虑类药物,针对每类药品确定相应的α值、β值和设定阈值。例如2005年我国东部某省出现麻醉药品杜冷丁使用和销售异常增高,通过调查发现杜冷丁为存在致瘾致幻风险的药品,则当目标药品属于麻醉药品时,就可以通过收集杜冷丁的历史数据,包括病例和购买信息,通过实验测定的方式确定该类药品的α值、β值和设定阈值。
利用本实施例的方法能实现对潜在的致瘾致幻药品的挖掘,且对目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品的识别更加准确,能防止漏掉一些潜在的致瘾致幻药品,能更及时发现潜在的药物滥用情况,进而更加方便了监管部门对潜在致瘾致幻药品的有效监管,为药品监管甚至禁毒工作提供便利,共同推进大健康、大卫生建设。
方法实施例2:
本实施例的目标药品和同期相关药品均为季节性药品,根据目标季度(例如当年第二季度)的病例数据、目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量来判断目标药品是否为致瘾致幻药品。
本实施例中,同期相关药品包含m种药品,m≥2,则同期相关药品的总购买量等于这m种药品的总购买量,分别计算每种药品的购买标准值,这m种药品的购买标准值共同构成同期相关药品的购买标准值,同期相关药品的增长百分比等于这m种药品的增长百分比的平均值。
本实施例中,将此时目标药品的购买标准值和同期相关药品的购买标准值均定为季标准值,具体地,目标药品的购买标准值=目标药品以往连续5年第二季度的总购买量的平均值,对于同期相关药品所包含的第i种药品Yi,药品Yi的购买标准值=药品Yi以往连续5年第二季度的总购买量的平均值。
如图2所示,本实施例的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,步骤如下:
(1)获取目标季度(例如当年第二季度)的病例数据、目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,其中病例数据中包含各个病例的医嘱和症状信息。
(2)计算PRR值,其中,PRR值的计算过程与现有技术相同,具体如下:
确定各个病例的医嘱和症状描述中与致瘾致幻相关的信息(包含致瘾致幻关键字),例如“幻听”、“幻视”、“嗜睡”、“狂躁”等关键词。根据这些关键词,对获取的各个病例进行筛选,得到筛选结果。筛选结果包括目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数A、目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D;然后,利用PRR算法的计算公式
Figure BDA0002537429030000061
计算得到PRR值。
(3)计算目标药品的增长百分比T,T=(目标药品的总购买量-目标药品的购买标准值)/目标药品的购买标准值。
(4)计算同期相关药品的增长百分比t,
Figure BDA0002537429030000062
ti表示同期相关药品所包含的第i种药品Yi的增长百分比,其中,药品Yi的增长百分比=(药品Yi的总购买量-药品Yi的购买标准值)/药品Yi的购买标准值。
(5)计算目标药品的增长百分比T与同期相关药品的增长百分比t的差值(T-t),若(T-t)大于k,则致瘾致幻指标Q=α*PRR+β*(T-t);若(T-t)小于k,则致瘾致幻指标Q=α*PRR。
其中,α为PRR值的权重,β为(T-t)的权重,k值根据实际情况确定,例如k=20%。
(6)将致瘾致幻指标Q与设定阈值进行比较,若Q大于设定阈值,则判断目标药品为存在致瘾致幻风险的药品。
其中,α值、β值和设定阈值需根据历史数据通过实验测定。例如,历史上曾在使用过程中发现“联邦止咳露”为存在致瘾致幻风险的药品,则当目标药品属于止咳类药品时,就可以通过收集联邦止咳露的历史数据,包括病例和购买信息,通过实验测定的方式确定一个采用本实施例的方法可以识别致瘾致幻风险药品的α值、β值和设定阈值。进一步,可以研究多类药品,例如镇痛类药物、镇静催眠类药物和抗焦虑类药物,针对每类药品确定相应的α值、β值和设定阈值。例如2005年我国东部某省出现麻醉药品杜冷丁使用和销售异常增高,通过调查发现杜冷丁为存在致瘾致幻风险的药品,则当目标药品属于麻醉药品时,就可以通过收集杜冷丁的历史数据,包括病例和购买信息,通过实验测定的方式确定该类药品的α值、β值和设定阈值。

Claims (4)

1.一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(1)获取一段时间内的病例数据以及该段时间内目标药品的总购买量和同期相关药品的总购买量,所述病例数据中包含各个病例的医嘱和/或症状信息;
(2)根据各个病例的医嘱和/或症状信息中与致瘾致幻相关的信息对各个病例进行筛选,根据筛选结果和PRR算法,计算得到PRR值;
(3)根据目标药品的总购买量与目标药品的购买标准值计算目标药品的增长百分比,根据同期相关药品的总购买量与同期相关药品的购买标准值计算同期相关药品的增长百分比;
(4)计算目标药品的增长百分比与同期相关药品的增长百分比的差值,当所述差值大于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR+β*(T-t),T表示目标药品的增长百分比,t表示同期相关药品的增长百分比,α为PRR值的权重,β为(T-t)的权重;当所述差值小于k时,致瘾致幻指标Q=α*PRR;
(5)将致瘾致幻指标Q与设定阈值进行比较,若致瘾致幻指标Q大于设定阈值,则判断目标药品为存在致瘾致幻风险的药品。
2.根据权利要求1所述的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,其特征在于,k为20%。
3.根据权利要求1或2所述的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,其特征在于,当同期相关药品仅包含1种药品时,同期相关药品的增长百分比等于该药品的增长百分比;当同期相关药品包含m种药品时,m≥2,分别计算每种药品的增长百分比,同期相关药品的增长百分比等于这m种药品的增长百分比的平均值。
4.根据权利要求1所述的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法,其特征在于,当某种药品为非季节性药品时,以月为单位计算该药品的购买标准值;当某种药品为季节性药品时,以季为单位计算该药品的购买标准值。
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