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目的 改进加权关联规则算法,建立企业风险监测模型.方法 在Apriori关联规则算法的理论基础上,以“肝损害”、“肾损害”等药害事件常见的器官损害类别作为关联规则项目,将严重占比、新的不良反应作为关联规则权重指标,进一步改进加权关联规则算法,并利用2006年1-6月广东省药品不良反应监测中心接收的ADR报告数据,识别“齐二药事件”风险,验证企业风险监测模型的可行性.结果 在最小支持度为0.05,最小置信度为0.90的情况下,改进的加权Apriori关联算法识别出“齐二药事件”风险,而传统Apriori关联算法无风险信号产生;降低最小支持度至0.02时,传统算法虽检测出“齐二药”风险信号,但出现了大量的混杂风险信号.结论 相对于传统加权关联算法,改进的加权关联模型针对性强、准确度高,更有利于企业生产风险的预警和监测.

作者:孙怡园;邓剑雄;杨悦

来源:中国药物警戒 2017 年 14卷 6期

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作者:
孙怡园;邓剑雄;杨悦
来源:
中国药物警戒 2017 年 14卷 6期
标签:
Apriori关联规则 加权关联规则 风险预警模型 不良反应监测 Apriori association rule weighted association rule risk early-warning model adverse reaction monitoring.
目的 改进加权关联规则算法,建立企业风险监测模型.方法 在Apriori关联规则算法的理论基础上,以“肝损害”、“肾损害”等药害事件常见的器官损害类别作为关联规则项目,将严重占比、新的不良反应作为关联规则权重指标,进一步改进加权关联规则算法,并利用2006年1-6月广东省药品不良反应监测中心接收的ADR报告数据,识别“齐二药事件”风险,验证企业风险监测模型的可行性.结果 在最小支持度为0.05,最小置信度为0.90的情况下,改进的加权Apriori关联算法识别出“齐二药事件”风险,而传统Apriori关联算法无风险信号产生;降低最小支持度至0.02时,传统算法虽检测出“齐二药”风险信号,但出现了大量的混杂风险信号.结论 相对于传统加权关联算法,改进的加权关联模型针对性强、准确度高,更有利于企业生产风险的预警和监测.