方明
- 作品数：9 被引量：59H指数：4
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：安徽高等学校省级教学质量与教学改革工程项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生理学文化科学更多>>
- 静脉用药复溶剂生成系统及溶媒配伍禁忌规则库的建立及应用
- 2024年
- 目的规范注射用无菌粉末复溶剂及静脉用药溶媒的使用,保障临床用药安全。方法我院审方药师团队通过制定需用灭菌注射用水溶解的药品目录和静脉用药溶媒配伍禁忌表,在医院信息系统中搭建静脉用药复溶剂生成系统及静脉用药溶媒配伍禁忌规则库。统计分析我院2023年1-4月(静脉用药溶媒配伍禁忌规则库实施前)和2023年5-8月(实施后)审核干预的不合理医嘱,比较实施前后我院溶媒选择不合理医嘱数量、拦截率及药师对溶媒选择不合理医嘱干预成功率的变化情况。结果我院静脉用药溶媒配伍禁忌规则库实施前,共发现溶媒选择不合理医嘱5229组,其中严重不合理医嘱有1204组,拦截率为23.03%,审方药师对其的干预成功率为15.90%;实施后,共发现溶媒选择不合理医嘱3258组,其中严重不合理医嘱有1148组,拦截率为35.24%,药师对其的干预成功率为24.83%,均显著高于实施前(P<0.01或P<0.001)。结论我院通过建立并应用静脉用药复溶剂生成系统及静脉用药溶媒配伍禁忌规则库,显著提高了对溶媒选择不合理医嘱的拦截率和药师干预成功率,有助于保障患者用药安全。
- 黄莺李培芳杜德才方明刘圣
- 关键词：注射用无菌粉末溶媒
- 广义Schur代数之间的比较和双中心化性质
- 这是一篇研究一般线性群GLn的多项式表示及相关课题的博士学位论文.它包含如下三个主要部分.
1、构造了q-Schur代数的拟遗传商之间的一批同构对应.利用这些同构映射，我们得到了Beilinson-Luszti...
- 方明
- 安徽省科研院所改制问题研究
- 本文以安徽省改制科研院所为研究对象，研究了科研院所改制发展高新技术产业的过程和实际情况，归纳了改制背景、改制进程、主要做法和主要成效，给出了实证分析，分析了安徽省科研院所改制的问题，给出了建议对策，得出如下结论：发展股权...
- 方明
- 文献传递
- 分层加权TOPSIS法在某院沙格列汀合理用药评价中的应用被引量：23
- 2020年
- 目的:为科学评价沙格列汀的用药合理性提供方法参考。方法:以沙格列汀的说明书、临床指南、临床路径及相关参考文献为依据,由某院临床内分泌科和药学专家共同商讨制定沙格列汀用药合理性的评价标准,采用层次分析法(AHP)对评价标准的各项指标进行赋权,并通过逼近理想解排序法(TOPSIS法)对该院2018年11月-2019年4月的106份病例资料中沙格列汀的使用情况进行回顾性分析和合理用药评价。结果:共建立了6个一级指标与12个二级指标,指标权重占比较高的前3个指标分别为适应证(权重为0.25)、给药剂量及调整(权重为0.21)、给药频次(权重为0.15)。在106个病例中,合理用药者占比39.6%,基本合理用药者占比51.0%,不合理用药者占比9.4%,且采用加权TOPSIS法所得评价结果与实际情况相符。结论:运用基于AHP加权的TOPSIS法对沙格列汀进行用药合理性评价的方法切实可行。
- 李燕李燕朱鹏里周婉方明方明魏伟魏伟
- 关键词：沙格列汀层次分析法
- 我院药品调剂部门整合后管理模式的建立与实践被引量：12
- 2018年
- 目的:探索一种较新的药品调剂部门管理模式。方法:对我院药品调剂部门进行整合,将原有的4个药房整合为门/急诊部和住院部两大药品调剂中心,制订并实施了改变各药品调剂中心服务内容、改变药品流通路径、设置账务药师与审方药师岗位、实行药品全面送达科室患者等管理措施;再采用PDCA循环管理对整合后调剂部门的管理工作进行优化,收集、统计、分析整合及PDCA循环管理前(2017年12月-2018年2月)、后(2018年3月-2018年5月)药品调剂部门的工作效率、库存周转金额、审方覆盖率、处方合格率、送药率等指标结果,并通过抽样调查进行内部评价和外部评价以对管理效果进行评价。结果:我院药学部经整合及PDCA循环管理后,药品调剂部门工作效率提高了20.4%、库存周转金额降低了37.6%、审方覆盖率达到了85.7%、处方合格率达到了94.3%、送药率达到了97.8%;内部与外部评价结果认为此次整合合理的占比分别为95%、93%。结论:我院药品调剂部门经整合后,建立了新的管理模式,提高了药学服务水平。
- 江贺春张蕾肖明方明苏丹沈爱宗
- 关键词：PDCA循环
- 某院常用中药注射剂与不同溶媒调配后的稳定性研究被引量：4
- 2023年
- 目的:考察中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)常用中药注射剂参麦、血必净和参附注射液与临床常用溶媒调配后成品输液的稳定性,以期为临床安全合理用药提供技术指导。方法:参照《中国药典》(2020年版)通用技术要求,将参麦、血必净和参附注射液与不同溶媒调配成临床常用浓度的成品输液,分别于0,2,4,6,8,12,24 h时间点取样,考察其成品输液的pH值、渗透压和不溶性微粒数。结果:(1)pH:在0~24 h内,参麦、血必净、参附注射液与不同溶媒调配后成品输液的pH范围在4.03~8.98,接近人体pH(5~8),且随着时间的推移变化不大,成品输液pH变化差值均<1.0。(2)渗透压:在0~24 h内,参麦、血必净、参附注射液与0.9%氯化钠注射液(0.9%sodium chloride injection,0.9%NS)和5%葡萄糖注射液(5%glucose injection,5%GS)调配后成品输液的渗透压范围在278~311 mOsmol·kg^(-1),接近人体血浆渗透压(280~310 mOsmol·kg^(-1)),且随着时间的推移变化不大。(3)不溶性微粒数:在0~2 h内,参麦注射液与0.9%NS和5%GS调配后成品输液,血必净注射液与0.9%NS、5%GS和10%葡萄糖注射液(10%glucose injection,10%GS)调配后成品输液;在0~4 h内,参附注射液与5%GS和10%GS调配后成品输液中的≥10μm不溶性微粒数<25,≥25μm不溶性微粒数<3,均符合药典要求;随着时间的推移,不溶性微粒数均有所增加,不符合药典要求。结论:参麦注射液宜选用0.9%NS、5%GS作为溶媒;血必净注射液宜选用0.9%NS、5%GS作为溶媒;参附注射液宜选用5%GS作为溶媒。上述3种药品的成品输液使用时限方面,参麦和血必净注射液尽量在2 h内使用;参附注射液尽量在4 h内使用。
- 黄莺童彤李培芳方明刘圣肖明
- 关键词：参麦注射液血必净注射液参附注射液溶媒
- 马尔科夫预测法评估某院血液科药品不良反应报告数量被引量：1
- 2022年
- 目的基于马尔科夫预测法(简称马尔科夫法)预测医院血液科药品不良反应(ADR)发生状态的合理性,监测ADR上报数量。方法收集医院药剂科2018年1月至2019年11月上报的血液科ADR发生例数,共3088例。基于马尔科夫法预测血液科ADR发生状态的合理性,采用三分法对ADR发生例数划分状态,以连续前12个月为1个序列构建马尔科夫链序列,使用矩阵实验室(MATLAB)程序进行计算,预测第13个月ADR发生的状态(期望值),并与实际ADR发生状态比较。结果ADR发生数量的序列满足马尔科夫链条件。在11个序列中,有7个期望值与预测结果符合,有2个不符合;因数据不符合马尔科夫链的过程,故程序无法计算的有2个。符合情况下的概率为63.64%(7/11)。结论采用马尔科夫法评估某个病区上报的ADR报告数量在未来的周期是否存在异常,监测被动上报的ADR报告数量是否合乎正常,对于督促各病区真实、合理上报ADR,加强医-护-药间的合作有着积极意义。
- 黄莺方明李民
- 关键词：马尔科夫预测法药品不良反应合理用药药事管理
- 新型冠状病毒肺炎疫情下门诊药品调剂中心防控策略与药学服务被引量：13
- 2020年
- 目的:建立新型冠状病毒肺炎疫情期间医疗机构门诊药品调剂中心的防控策略,为全国医疗机构的发药门诊药房、门诊药房和急诊药房等一线调剂部门积极应对疫情提供参考。方法:完善疫情防控组织构架,建立应急预案,实施3个风险级别的人员等级防护措施和5个划分区域重点消毒细则管理,总结各部门保障供应职责和开展药学服务内容。结果:疫情期间,人员防控措施科学有效,各部门有序运转,为临床保障基础和紧急药品供应,为患者提供优质、高效的药学服务。结论:面对突发疫情,及时出台"一手抓防控,一手抓服务"的应对管理策略至关重要,通过科学防控,充分发挥一线药学人员的重要职责,打赢防控阻击战。
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- 关键词：防控策略药品供应药房
- 建立药占比管控体系对某院医保拒付药品的影响被引量：6
- 2019年
- 目的:研究某院药占比管控体系的建立对医保拒付药品的影响,旨在为以后医院改革持续推进提供参考。方法:在医院领导的大力支持下,由药剂科牵头,多个部门密切合作建立药占比管控体系,包括成立合理用药监测小组、开展医保品种的动态监测及复合型医保支付方式改革、管理出院带药处方,统计建立药占比管控体系前后2年医保拒付药品的信息,采用自身同期对照,进行回顾性对比分析。结果:医院药占比数值由最初的39.06%下降至29.52%,医保出院患者人数增加,省、市医保拒付药品金额明显下降,住院医保患者次均费用和自付比也同比下降。结论:该院利用卫生经济的杠杆配合政策进行调整建立药占比管控体系后,初步效果明显,能够基本合理控制和监督医保总量的指标,但也暴露一些问题,如抗感染药物拒付金额较多、超医保范围使用药品情况较突出,后续加强精细化管理,促进合理用药,减少医保患者负担。
- 郭安平沈爱宗刘圣方明
