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目的 分析和推测大肠埃希菌对头孢呋辛的耐药趋势,探讨数据挖掘工具在细菌耐药研究中的应用.方法 搜集2000-2013年中国期刊报道的大肠埃希菌对头孢呋辛的耐药信息,用Meta分析法分类汇总得到时间序列数据,采用回归与时序算法建立预测模型,预测精度用均值绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、相对绝对误差(RAE)、相对平方误差(RSE)和平均绝对值误差率(MAPE)衡量.结果 各类预测模型的预测结果差距<10%,数据挖掘工具SSAS建立模型预测精度高于统计学时间序列分析预测精度.大肠埃希菌头孢呋辛耐药率2000年为34.3%,2013年为66.5%~76.8%.结论 数据挖掘工具能够有效分析和预测细菌耐药性的发展趋势.根据分析结果,2000-2011大肠埃希菌对头孢呋辛耐药率呈现年度上升趋势(P<0.01).预测其在2012年的耐药率为66.4%~73.7%,更大可能是67.3%~73.7%; 2013年的耐药率为66.5%~76.8%,更大可能是68%~76.8%.

作者:李丽;汪莉萍;王世轶;王玥;彭继世;王和

来源:中国抗生素杂志 2014 年 39卷 7期

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作者:
李丽;汪莉萍;王世轶;王玥;彭继世;王和
来源:
中国抗生素杂志 2014 年 39卷 7期
标签:
时序 回归 数据挖掘 大肠埃希菌 头孢呋辛 趋势 Time-series Regression Data mining Escherichia coli Cefuroxime Trend
目的 分析和推测大肠埃希菌对头孢呋辛的耐药趋势,探讨数据挖掘工具在细菌耐药研究中的应用.方法 搜集2000-2013年中国期刊报道的大肠埃希菌对头孢呋辛的耐药信息,用Meta分析法分类汇总得到时间序列数据,采用回归与时序算法建立预测模型,预测精度用均值绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、相对绝对误差(RAE)、相对平方误差(RSE)和平均绝对值误差率(MAPE)衡量.结果 各类预测模型的预测结果差距<10%,数据挖掘工具SSAS建立模型预测精度高于统计学时间序列分析预测精度.大肠埃希菌头孢呋辛耐药率2000年为34.3%,2013年为66.5%~76.8%.结论 数据挖掘工具能够有效分析和预测细菌耐药性的发展趋势.根据分析结果,2000-2011大肠埃希菌对头孢呋辛耐药率呈现年度上升趋势(P<0.01).预测其在2012年的耐药率为66.4%~73.7%,更大可能是67.3%~73.7%; 2013年的耐药率为66.5%~76.8%,更大可能是68%~76.8%.