基于光学显微及电镜分析技术的土霉素片溶出行为解析

目的 建立土霉素片溶出度测定方法,考察不同企业产品体外溶出行为的差异;利用光学显微、电镜分析技术追溯引发溶出行为差异的根本原因。方法 采用桨法-HPLC法测定溶出度,采用光学显微及电镜分析技术对片芯中土霉素与辅料形态与溶出行为进行分析。结果 土霉素在18.5~92.6μg/mL浓度范围内线性关系良好,平均回收率为98.4%,RSD为0.7%(n=9),方法准确可靠。偏光显微镜法和扫描电镜法的分析结果显示制剂中原、辅料的晶体形态与存在状态与药物的溶出行为存在一定的相关性。结论 对于多晶型药物,利用光学显微及电镜分析与溶出度相结合的方法可更有效、全面地评价其口服固体制剂的质量。

抗高血压药说明书中儿童用药信息调查与分析

目的调查分析抗高血压药说明书中儿童用药信息情况,为临床合理用药提供参考。方法收集整理473份抗高血压药说明书。依据《药品说明书和标签管理规定》等建立抗高血压药儿童用药剂量和用药指导信息情况的判定标准,分析抗高血压药说明书的儿童用药信息标注情况。结果抗高血压药说明书中儿童用药剂量有标示占55.18%,模糊标示占5.50%,无标示占39.32%;说明书中儿童用药指导情况有标示占31.50%,模糊标示占28.54%,无标示占39.96%。结论抗高血压药说明书中儿童用药信息标示率低,用药信息不足,儿童用药仍具有一定风险。

基于人工蜂群优化支持向量机的儿童流感疾病的预测模型研究

目的利用人工蜂群优化SVM的预测分析模型(ABC-SVM),改善SVM缺陷的同时提高模型的预测准确度,并运用此模型对儿童流感疾病进行分析预测,为医院提供合理的数据支撑,以更好地应对流感季。方法根据河北省儿童医院在2022~2023年采集的151 d的磷酸奥司他韦颗粒用药量作为研究数据,抽取其中的前101 d作为训练样本,剩余的50 d数据作为测试样本,利用MATLAB R2018b软件编程实现数据的学习与预测,对比预测数据与实际数据的相对误差,且采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)对所建模型进行对比分析,验证ABC-SVM的预测精度。结果ABC-SVM模型误差的各项指标均最小,且与实际数据相对误差值最小,预测效果最佳。结论本文所建立的ABC-SVM预测模型能预测流感季,对流感控制和预防具有重要意义。