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Utilización de antimicrobianos en los hospitales públicos de Andalucía: 1995-1996
Objetivo. Describir el consumo de antiinfecciosos en los hospitales públicos de Andalucía durante los años 1995 y 1996. Establecer las diferencias
cuali y cuantitativas en el consumo, cuando se expresa en DDD o DDPs.
Método. Se estudió el consumo de antimicrobianos mediante el cálculo de las DDDs y DDPs/100 estancias-día, siguiendo básicamente la clasificación
ATC. Se analizó la utilización para el conjunto de los hospitales y por tipo de hospital (regional, de especialidades y comarcal), valorándose los grupos terapéuticos y antimicrobianos más utilizados mediante una clasificación descendente en consumo. Resultados. En ambos años participaron 27 de 31 hospitales (87,1%). El consumo total en DDD/100 Est.-día fue de 73,67 y 75,17 y en DDPs/100 Est.-día fue de 64,61 y 65,39. El 80% de la utilización
se concentra en penicilinas, cefalosporinas, quinolonas y aminoglucósidos. Destaca un 24% de aumento interanual en las quinolonas. Amoxicilinaclavulánico es el antibiótico con una mayor utilización
en los dos años: 9,84 y 11,93 DDDs/100 Est.-día. La diferencia en el consumo global resultó ser un 12,6% más baja si se expresa en DDP.Objetive. To describe the consumption of anti-infectious agents in public hospitals of Andalucia, Spain, in 1995 and 1996. To establish qualitative
and quantitative differences in consumption expressed as DDD and PDD.
Method. Antimicrobial consumption was calculated by DDD and PDD/100 hospital days following the ATC classification. An analysis was made of
drug use by the overall group of hospitals and by the type of hospital (regional, specialty, and local). Therapeutic groups and the most frequently
used antimicrobial agents were analyzed by a descending classification of consumption. Results. In the two years of the study, 27 of 31 (87.1%) hospitals participated. Overall consumption by DDD/100 hospital days was 73.67 and 75.17 and by PDD/100 hospital days, 64.61 and 65.39. Eighty percent of the drugs used were penicillins, cephalosporins, quinolones and aminoglycosides. An interannual increase of 24% in quinolone use was noteworthy. Amoxicillin-clavulanic acid was the antibiotic most often used in
both years: 9.84 and 11.93 DDD/100 hospital days. The difference in overall consumption was 12.0%, with a lower PDD
Síntesis, propiedades y caracterización analítica del ácido 5-(2-tifoen) metilen-2-tiobarbitúrico
Implantación de prácticas tuteladas en servicios de Farmacia de Hospitales Universitarios de la Universidad de Sevilla
Calidad de las recomendaciones farmacoterapéuticas de los procesos asistenciales integrados en Andalucía
Guía de diseño y mejora continua de procesos asistenciales integrados. 2ª ed
Publicado en la página web de la Consejería de Igualdad, Salud y Políticas Sociales: www.juntadeandalucia.es/salud (Consejería de Salud / Profesionales / Nuestro Compromiso por la Calidad / Procesos Asistenciales Integrados)YesEsta segunda edición pretende potenciar e impulsar los principios básicos del abordaje de los Procesos Asistenciales Integrados (PAI) en Andalucía y establecer la metodología para la actualización y descripción de los PAI para este nuevo impulso
Discovering HIV related information by means of association rules and machine learning
Acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) is still one of the main health problems worldwide. It is therefore essential to keep making progress in improving the prognosis and quality of life of affected patients. One way to advance along this pathway is to uncover connections between other disorders associated with HIV/AIDS-so that they can be anticipated and possibly mitigated. We propose to achieve this by using Association Rules (ARs). They allow us to represent the dependencies between a number of diseases and other specific diseases. However, classical techniques systematically generate every AR meeting some minimal conditions on data frequency, hence generating a vast amount of uninteresting ARs, which need to be filtered out. The lack of manually annotated ARs has favored unsupervised filtering, even though they produce limited results. In this paper, we propose a semi-supervised system, able to identify relevant ARs among HIV-related diseases with a minimal amount of annotated training data. Our system has been able to extract a good number of relationships between HIV-related diseases that have been previously detected in the literature but are scattered and are often little known. Furthermore, a number of plausible new relationships have shown up which deserve further investigation by qualified medical experts