日本居家老年患者潜在不适当用药所致不良药物事件识别与患病率回顾性全国调查数据
本数据集来自日本一项全国性大规模问卷调查,旨在识别居家老年患者中由潜在不适当用药(PIM)引起的不良药物事件(ADE)的患病率及因果药物,并分析相关因素以及药师采取的管理措施及其效果

基本信息
资源简介
日本居家老年患者潜在不适当用药所致不良药物事件识别与患病率回顾性全国调查数据
Data from: Identification and prevalence of adverse drug events caused by potentially inappropriate medication in homebound elderly patients: a retrospective study using a nationwide survey in Japan
本数据集来自日本一项全国性大规模问卷调查,旨在识别居家老年患者中由潜在不适当用药(PIM)引起的不良药物事件(ADE)的患病率及因果药物,并分析相关因素以及药师采取的管理措施及其效果。调查于2013年1月23日至2月13日向全国3321家药房发放综合评估表,最终分析1890家药房、4815名患者的数据,排除28名性别不明者,患者平均年龄82.7岁。数据可用于研究居家老年患者用药安全、PIM与ADE关联及药师干预效果(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:开展一项全国性大规模调查,以识别居家老年患者中由潜在不适当用药(PIM)引起的不良药物事件(ADE)的患病率和因果药物、与ADE相关的因素,以及药师为管理ADE所采取的措施及其对ADE的影响。背景:向全国3321家药房邮寄了问卷。问卷询问了由药师提供家访的最多5名患者的PIM和ADE详情。问卷由访问患者的药师填写。设计与参与者:2013年1月23日至2月13日期间,向3321家药房发送了综合评估表。分析了来自1890家药房的数据,包括4815名患者的数据,并排除了28名性别不明的患者。他们的平均年龄为82.7岁。PIMs w
【主题与分类】
主题标签:Beers Criteria、ADE、PIM、Pharmacist、Home care service。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4bv57
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.4bv57
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 118.7 KB。
数据说明
目的:开展了一项全国性大规模调查,旨在明确因给居家老年患者开具潜在不适当药物(PIMs)所导致的药物不良事件(ADEs)的患病率及致病药物、与ADEs相关的因素,以及药剂师为管理ADEs所采取的措施及其对ADEs的影响。背景:向全国3321家药房邮寄了问卷。问卷询问了由药剂师提供上门服务的至多5名患者的PIMs和ADEs详情。问卷由上门访视患者的药剂师填写。设计与参与者:2013年1月23日至2月13日期间,向3321家药房发送了综合评估表。对来自1890家药房的数据进行了分析,其中包括4815名患者的数据,并排除了28名性别不详的患者。他们的平均年龄为82.7岁。PIMs根据2003年日本Beers标准确定。结果:有600名患者未提供关于用药的有效回答。在其余4243名患者中,48.4%的患者被开具了一种或多种被认为是PIMs的药物。
药师在家庭访视中发现,这些患者中有8%出现了由潜在不适当用药(PIM)引起的不良药物事件(ADEs)。最易引发ADEs的药物为强效抗胆碱能抗组胺药、苯二氮䓬类药物、舒必利和地高辛。与苯二氮䓬类药物相关的最常见ADEs包括频繁的头晕、嗜睡和困倦,这些症状增加了老年患者跌倒及随后骨折的风险。研究还确定了与ADEs相关的以下因素:性别、药师对处方问题的认识、访视频率及在患者家中停留的时间,以及药师对患者不良反应进行详细检查的频率。结论:日本家庭医疗保健中PIM的流行率相对较高,与此前研究报告一致。本研究表明,药师能够重新
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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