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題名 上呼吸道疾病的藥物交互作用
作者 連婉君
貢獻者 鄭宇庭<br>蔣以仁
連婉君
關鍵詞 藥物交互作用
上呼吸道疾病
c5.0決策樹
日期 2003
上傳時間 2009-09-14
摘要 藥物交互作用,輕則產生副作用或導致治療效果的降低,重者甚至會造成死亡或引發致命性的危險,這個問題確實值得引起大家的關注,尤其台灣醫師在開藥數目上較國外醫師來的多,引發藥物交互的機率也因而來的更高,如果能透過數據將此問題的嚴重性表露出來,且對此問題提出對策,對國內醫療品質的提升會是一大幫助。
     本研究的資料來源為中央健保局資料庫,資料選定範圍為每年就診率最高的呼吸道疾病,想藉由統計分析和資料採礦方法分析,從這龐大的資料中,得到與藥物交互作用相關的有用數據,並將這些數據轉換成訊息,讓大家了解。
     在統計分析的部分,從各個不同的角度來探討上呼吸道疾病的藥物交互作用現象,包括病患的基本資料,如:性別、年齡…,就醫行為,如:就醫月份、就分,開藥行為,如:開藥日份、開藥品項;至於 資料採礦分析的部分,則是利用C5.0決策樹,來找出高危險群;最後,針對整體中最容易產生高危險交互作用的藥物組,對其藥效、藥物機轉…等做說明。
Drug interactions, to a lesser extent, could cause side effects or reduce the drug efficiency, to a greater extent, is life-threatening or could lead to fatality. This issue deserves the attention from the medical personnel and us, the users. The prescription practice in Taiwan more often than not gives out relatively high doses of medications than those of the practice in North America. Consequently the risk of having drug interactions increases respectively. If we could bring the attention of the related party into this alarming situation with the supporting statistical numbers, then hopefully we could set off the stage for a better medical treatment in Taiwan.
     We used the data from National Health Insurance database, selecting data only on the patients contracting respiratory system disease which sit for the largest portion in the database. We examine the data using statistical and data mining techniques in an attempt to extract the data on drug interactions and turn the number into useful information for the benefit of all related parties.
     In light of the statistical analysis, we have in depth analysis of the drug interactions on medications used in upper respiratory tract from different perspective such as patient’s record which includes age, the frequency in seeing the physician, details on drug prescription. As for the analysis, data mining technique used is C5.0 decision tree in determining the group at risk for getting the side effects of drug interactions. Moreover, we also have summarized the list of drugs that have shown the tendency to induce drug interaction so that extra caution should be taken when administering these groups of medications.
參考文獻 一、中文部分
【1】 王堅斌(2003),使用分類結合法與決策樹判別忠誠顧客,國立成功大學資訊管理研究所碩士論文,民國92年6月
【2】 田俊雄、陳立奇、張豫立、鍾渙(1999),急診處方藥物交互作用之研究,醫院藥學 第十六卷第一、二期,民國88年3月
【3】 余秀瑛(1993),藥物交互作用之概念,藥學雜誌第九卷第二期 頁3-6,民國82年6月
【4】 吳啟誠(2000),加護病房內藥物交互作用之考量,中華民國重症醫學雜誌,頁300-311,民國89年
【5】 李曉群(1994),藥物交互作用,臺北市藥師公會會刊12:5=99 頁44-52,民國83年7月
【6】 韋端 鄭宇庭 鄧家駒 匡宏波 謝邦昌 (2003),Data Mining概述-以Clementine7.0為例,中華民國資料採礦協會
【7】 俞克弘、李友專、劉立,藥物交互作用之研究分析-以全國區域醫院健保申報資料為例,
【8】 陳佳君(1999),簡介藥物交互作用-以Digoxin為例,臨床藥學第十五卷第四期 頁130-136,民國88年12月
【9】 陳迪祥(2003),以資料探勘技術發掘疾病隱藏關係之研究,國立暨南國際大學資訊管理研究所碩士論文,民國92年6月
【10】 陳淑萍(2003),資料探勘應用於財務危機預警模式之研究,銘傳大學資訊管理學系碩士論文,民國92年7月
【11】 張文和(1998),藥物代謝、交互作用與副作用,台灣精神醫學第十二卷第二期 頁85-86,民國87年
【12】 張豫立、周美惠(1996),藥物交互作用,臨床藥學第三十八卷第六期 頁403-410,民國85年12月
【13】 馮士雍、施錫銓(1996),抽樣調查-理論、方法與實踐,上海科學技術出版社,民國85年2月
【14】 葉明功(1991),藥動學之藥物交互作用,國防醫學第十二卷第四期 頁378-384,民國80年4月
【15】 劉泓郁(2003),建構一個以模糊關聯法則為基礎之產品開發系統,元智大學工業工程與管理研究所碩士論文,民國92年7月
【16】 鍾碧姮 (2003),資料探勘應用於銀行業信用卡持卡者、帳戶區隔與零售業酒品交叉銷售之探勘研究,銘傳大學管理科學研究所碩士論文,民國92年7月
【17】 簡朝宗(2002),可塑性認知網路於電信營運客戶群分類之研究,國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程系碩士論文,民國91年6月
【18】 謝邦昌 易丹輝(2003),統計資料分析-以statistical 6.0 為例,中華民國資料採礦協會 中國人民大學Data Mining Center
【19】 謝慧貞(2003),認識藥物交互作用,臨床藥學第十九卷第一期頁102-108,民國92年3月
二、英文部分
【20】 Brieman , Freidman , Olshen , and Stone . Classification and Decision trees . Wadsworth . 1984
【21】 Edwards, I Ralph. Aronson, Jeffrey K. Adverse drug reactions: definitions,
diagnosis, and management. Lancet. 2000;356(9237):1255-1259.
【22】 Khan, Saeed A. Descriptions of adverse drug events should be standardised.
BMJ. January 1999;318(7176):127.
【23】 Leslie Kish . Survey Sampling. Wiley .1995
【24】 M. Berry and G. Linoff . Data Mining Techniques . John Wiley . 1997
【25】Willian G, Cochran . Sampling Techniques 3ed edition . Wiley . 1977
三、網站部分
【26】http://www.cdc.gov/nchs/icd9.htm#RTF
National Center for Health Statistics
【27】http://www.nhi.gov.tw/
中央健保局
【28】http://www.doh.gov.tw/NewVersion/index.asp
行政院衛生署
【29】http://www.nhri.org.tw/index/cindex.php3
國家衛生研究院
【30】http://tw.ehato.com/
數位華佗資訊網
【31】http://www3.vghtc.gov.tw:8082/ent/html/entnew.htm
台中榮總耳鼻喉部
【32】http://www.cdms.org.tw/
中華民國資料採礦協會
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
91354023
92
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0091354023
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭宇庭<br>蔣以仁zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 連婉君zh_TW
dc.creator (作者) 連婉君zh_TW
dc.date (日期) 2003en_US
dc.date.accessioned 2009-09-14-
dc.date.available 2009-09-14-
dc.date.issued (上傳時間) 2009-09-14-
dc.identifier (Other Identifiers) G0091354023en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30889-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 91354023zh_TW
dc.description (描述) 92zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 藥物交互作用,輕則產生副作用或導致治療效果的降低,重者甚至會造成死亡或引發致命性的危險,這個問題確實值得引起大家的關注,尤其台灣醫師在開藥數目上較國外醫師來的多,引發藥物交互的機率也因而來的更高,如果能透過數據將此問題的嚴重性表露出來,且對此問題提出對策,對國內醫療品質的提升會是一大幫助。
     本研究的資料來源為中央健保局資料庫,資料選定範圍為每年就診率最高的呼吸道疾病,想藉由統計分析和資料採礦方法分析,從這龐大的資料中,得到與藥物交互作用相關的有用數據,並將這些數據轉換成訊息,讓大家了解。
     在統計分析的部分,從各個不同的角度來探討上呼吸道疾病的藥物交互作用現象,包括病患的基本資料,如:性別、年齡…,就醫行為,如:就醫月份、就分,開藥行為,如:開藥日份、開藥品項;至於 資料採礦分析的部分,則是利用C5.0決策樹,來找出高危險群;最後,針對整體中最容易產生高危險交互作用的藥物組,對其藥效、藥物機轉…等做說明。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Drug interactions, to a lesser extent, could cause side effects or reduce the drug efficiency, to a greater extent, is life-threatening or could lead to fatality. This issue deserves the attention from the medical personnel and us, the users. The prescription practice in Taiwan more often than not gives out relatively high doses of medications than those of the practice in North America. Consequently the risk of having drug interactions increases respectively. If we could bring the attention of the related party into this alarming situation with the supporting statistical numbers, then hopefully we could set off the stage for a better medical treatment in Taiwan.
     We used the data from National Health Insurance database, selecting data only on the patients contracting respiratory system disease which sit for the largest portion in the database. We examine the data using statistical and data mining techniques in an attempt to extract the data on drug interactions and turn the number into useful information for the benefit of all related parties.
     In light of the statistical analysis, we have in depth analysis of the drug interactions on medications used in upper respiratory tract from different perspective such as patient’s record which includes age, the frequency in seeing the physician, details on drug prescription. As for the analysis, data mining technique used is C5.0 decision tree in determining the group at risk for getting the side effects of drug interactions. Moreover, we also have summarized the list of drugs that have shown the tendency to induce drug interaction so that extra caution should be taken when administering these groups of medications.
en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論……………………………………………………… 1
     1.1研究背景…………………………………………………………………… 1
     1.1.1 研究動機……………………………………………………………… 1
     1.1.2 研究目的……………………………………………………………… 3
     1.2 研究範圍與限制…………………………………………………………… 4
     1.3 研究流程…………………………………………………………………… 5
     1.4 論文架構…………………………………………………………………… 6
     第二章 文獻探討………………………………………………… 7
     2.1 上呼吸道之定義…………………………………………………………… 7
     2.2 國際疾病分類號之定義…………………………………………………… 8
     2.3 藥物交互作用之定義……………………………………………………… 8
     2.4 影響藥物交互作用的因素………………………………………………… 9
     2.5 藥物交互作用的機轉……………………………………………………… 10
     2.5.1 藥物動力學上的交互作用…………………………………………… 10
     2.5.2 藥物藥效學上的交互作用…………………………………………… 12
     2.6 藥物交互作用的等級……………………………………………………… 13
     第三章 資料介紹…………………………………………………… 14
     3.1 中央健保局資料庫………………………………………………………… 14
     3.2 系統抽樣…………………………………………………………………… 15
     3.3 門診處方及治療明細檔…………………………………………………… 16
     3.4 門診處方醫令明細檔……………………………………………………… 17
     第四章 研究方法…………………………………………………… 18
     4.1 變數定義和說明…………………………………………………………… 18
     4.2 資料整理…………………………………………………………………… 21
      4.2.1 藥物交互作用檔………………………………………………………… 21
      4.2.2 病患基本用藥檔………………………………………………………… 21
      4.2.3 上呼吸道基本用藥檔…………………………………………………… 21
      4.2.4 上呼吸基本交互用藥檔………………………………………………… 22
     4.3 資料分析方法……………………………………………………………… 24
      4.3.1 分類樹…………………………………………………………………… 24
      4.3.2 關聯規則………………………………………………………………… 26
     第五章 研究分析與結果…………………………………………… 27
     5.1 敘述統計量………………………………………………………………… 27
     5.2 資料採礦方法分析………………………………………………………… 61
     5.2.1 決策樹………………………………………………………………… 61
     5.2.2 關聯規則……………………………………………………………… 71
     第六章 結論與建議……………………………………………… 74
     6.1 本研究之結論……………………………………………………………… 74
     6.2 對後續研究之建議………………………………………………………… 77
     參考文獻…………………………………………………………… 78
     附錄一……………………………………………………………… 81
     附錄二……………………………………………………………… 82
     附錄三……………………………………………………………… 84
     附錄四……………………………………………………………… 85
     附錄五……………………………………………………………… 87
     附錄六……………………………………………………………… 89
     附錄七……………………………………………………………… 92
     附錄八……………………………………………………………… 94
     附錄九……………………………………………………………… 96
     附錄十……………………………………………………………… 99
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0091354023en_US
dc.subject (關鍵詞) 藥物交互作用zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 上呼吸道疾病zh_TW
dc.subject (關鍵詞) c5.0決策樹zh_TW
dc.title (題名) 上呼吸道疾病的藥物交互作用zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一、中文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 【1】 王堅斌(2003),使用分類結合法與決策樹判別忠誠顧客,國立成功大學資訊管理研究所碩士論文,民國92年6月zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 【2】 田俊雄、陳立奇、張豫立、鍾渙(1999),急診處方藥物交互作用之研究,醫院藥學 第十六卷第一、二期,民國88年3月zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 二、英文部分zh_TW
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