| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文献研究综述 | 第10-16页 |
| 1.2.1 文献检索 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究综述 | 第11-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 医生处方数据研究技术分析方法 | 第19-36页 |
| 2.1 合理用药指标 | 第19-21页 |
| 2.2 数据仓库及相关技术 | 第21-25页 |
| 2.3 聚类分析技术 | 第25-29页 |
| 2.3.1 K-均值聚类分析算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 近邻传播聚类分析算法 | 第27-29页 |
| 2.4 方差分析 | 第29-32页 |
| 2.5 配对非参数检验 | 第32-33页 |
| 2.6 LOGISTIC回归分析 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于近邻传播聚类及统计分析的处方数据研究 | 第36-43页 |
| 3.1 数据仓库在医生处方行为数据分析中的应用 | 第36页 |
| 3.2 医院总体处方样本数据以及抗生素处方样本数据仓库的建立 | 第36-40页 |
| 3.2.1 数据的提取、转换及加载 | 第36-37页 |
| 3.2.2 主题确定及仓库模型 | 第37-38页 |
| 3.2.3 多维数据集设计 | 第38-40页 |
| 3.3 实验流程及实验的统计方法 | 第40-43页 |
| 3.3.1 实验流程及步骤 | 第40-42页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第42-43页 |
| 4 处方数据研究结果及分析 | 第43-57页 |
| 4.1 医院总体处方指标以及抗生素处方指标数据结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.1.1 医院总体处方指标分析 | 第43页 |
| 4.1.2 处方数据显著性分析过程 | 第43页 |
| 4.1.3 总体处方数据分析结果 | 第43-44页 |
| 4.1.4 处方数据分析结果讨论 | 第44-45页 |
| 4.2 医生抗生素处方行为影响因素结果及分析 | 第45-52页 |
| 4.2.1 医生抗生素处方影响因素分析 | 第45-46页 |
| 4.2.2 医生抗生素处方聚类结果 | 第46-47页 |
| 4.2.3 医生抗生素影响因素的显著性分析过程 | 第47-50页 |
| 4.2.4 医生抗生素影响因素分析结果讨论 | 第50-52页 |
| 4.3 医生抗生素处方指标结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 医生抗生素处方指标显著性分析过程 | 第52-53页 |
| 4.3.2 医生抗生素处方指标结果讨论 | 第53-54页 |
| 4.4 回归分析验证实验结果 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 建议措施 | 第57-59页 |
| 5.1 贯彻执行国家药品管理相关政策法规 | 第57-58页 |
| 5.2 实施抗菌药物合理用药干预措施 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文创新点总结 | 第59页 |
| 6.2 本文工作总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第66页 |