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    以含三七皂苷成分中藥注射液為例建立ADR前置預測系統

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    以含三七皂苷成分中藥注射液為例建立ADR前置預測系統
    論文目錄
     
    摘要第1-6頁
    abstract第6-7頁
    第一章 緒論第11-18頁
        1.1 研究背景第11-14頁
            1.1.1 藥物不良反應及其危害第11頁
            1.1.2 現有的藥物不良反應監測技術第11-12頁
                1.1.2.1 藥物不良反應病歷回顧法第11-12頁
                1.1.2.2 基于工具的藥物不良反應風險評估第12頁
                1.1.2.3 藥物不良反應報告法第12頁
                1.1.2.4 藥物不良反應觀察法第12頁
            1.1.3 藥物不良反應預測研究的關鍵點第12-14頁
            1.1.4 中藥注射劑的現狀第14頁
        1.2 機器學習在藥物不良反應研究的國內外研究現狀第14-15頁
        1.3 本文的主要貢獻與創新第15-16頁
        1.4 本論文的結構安排第16-18頁
    第二章 血塞通和血栓通注射液的ADR報告情況第18-31頁
        2.1 數據的來源第18-19頁
        2.2 研究方法第19-22頁
            2.2.1 數據收集第19-21頁
                2.2.1.1 納入與排除標準第19頁
                2.2.1.2 檢索策略第19頁
                2.2.1.3 文獻信息提取第19-20頁
                2.2.1.4 檢索結果第20頁
                2.2.1.5 納入研究的結果第20-21頁
            2.2.2 數據錄入第21頁
            2.2.3 數據分析第21-22頁
        2.3 研究結果與討論第22-30頁
            2.3.1 患者的一般情況第23-24頁
            2.3.2 患者所患疾病情況第24-25頁
            2.3.3 患者用藥情況第25-27頁
                2.3.3.1 血塞通和血栓通單次用藥劑量及溶媒使用情況第25-26頁
                2.3.3.2 患者聯合用藥情況第26-27頁
            2.3.4 藥物不良反應發生及預后情況第27-30頁
                2.3.4.1 藥物不良反應發生時間第27-28頁
                2.3.4.2 藥物不良反應嚴重程度第28頁
                2.3.4.3 藥物不良反應累及系統器官及臨床表現第28-29頁
                2.3.4.4 藥物不良反應的處置第29頁
                2.3.4.5 藥物不良反應的預后情況第29-30頁
        2.4 本章小結第30-31頁
    第三章 血塞通和血栓通注射液ADR預測模型的數據集分析第31-46頁
        3.1 數據的來源第31頁
        3.2 研究方法第31-33頁
            3.2.1 樣本量的計算第31頁
            3.2.2 變量賦值第31-32頁
            3.2.3 數據分析第32-33頁
        3.3 研究結果及討論第33-44頁
            3.3.1 數據的分布情況第33-39頁
            3.3.2 單因素分析第39-41頁
            3.3.3 多因素分析第41-44頁
        3.4 本章小結第44-46頁
    第四章 以含三七皂苷成分的中藥注射液建立ADR預測模型第46-72頁
        4.1 數據的來源第46頁
        4.2 研究方法第46-54頁
            4.2.1 數據預處理第46-48頁
                4.2.1.1 數據合并第47頁
                4.2.1.2 數據分區第47頁
                4.2.1.3 數據轉換第47頁
                4.2.1.4 數據清洗第47頁
                4.2.1.5 數據消減第47-48頁
                4.2.1.6 處理類別不平衡第48頁
            4.2.2 模型原理第48-52頁
                4.2.2.1 K最近鄰算法概述第48-49頁
                4.2.2.2 支持向量機概述第49-50頁
                4.2.2.3 隨機森林概述第50-51頁
                4.2.2.4 梯度提升決策樹概述第51-52頁
            4.2.3 評價模型的方法第52-53頁
            4.2.4 建立藥物不良反應預測平臺第53-54頁
        4.3 研究結果與討論第54-70頁
            4.3.1 特征篩選前四種算法的模型情況第54-55頁
            4.3.2 篩選特征第55-56頁
            4.3.3 特征篩選后KNN算法建模第56-59頁
                4.3.3.1 匹配組中的KNN建模情況第56-58頁
                4.3.3.2 隨機組中的KNN建模情況第58-59頁
            4.3.4 特征篩選后SVM算法建模第59-62頁
                4.3.4.1 匹配組中的SVM建模情況第59-60頁
                4.3.4.2 隨機組中的SVM建模情況第60-62頁
            4.3.5 特征篩選后RF算法建模第62-64頁
                4.3.5.1 匹配組中的RF建模情況第62-63頁
                4.3.5.2 隨機組中的RF建模情況第63-64頁
            4.3.6 特征篩選后GBDT算法建模第64-67頁
                4.3.6.1 匹配組中的GBDT建模情況第64-66頁
                4.3.6.2 隨機組中的GBDT建模情況第66-67頁
            4.3.7 特征篩選后的模型對比第67-69頁
            4.3.8 網絡預測平臺的建立第69-70頁
        4.4 本章小結第70-72頁
    第五章 全文總結與展望第72-74頁
        5.1 全文總結第72-73頁
            5.1.1 本研究的創新性第72頁
            5.1.2 本研究的局限性第72-73頁
        5.2 后續工作展望第73-74頁
    致謝第74-75頁
    參考文獻第75-81頁
    附錄第81-90頁
    攻讀碩士學位期間取得的成果第90頁

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