药学论文哪里有？本文的试验内容有：①利用分层抽样法回顾性在各个科室抽取832例住院患者资料；使用 Beers、STOPP/START、中国标准识别该院住院患者 PIM；使用 Kappa 检验判断三个标准识别出 PIM 的一致性。②利用随机数字表法回顾性在全院抽取 831 例住院患者资料；使用 Beers、STOPP/START、中国标准识别该院住院患者 PIM；使用 Kappa 检验判断三个标准识别出 PIM 的一致性。③运用χ2检验和独立样本 t 检验及 Kappa 检验分析两种抽样方法的差别。
第一章 分层抽样法抽取老年住院患者并运用 Beers、STOPP/START、中国标准识别患者 PIM
1.2 结果
1.2.1 基本资料
本次研究共抽取832例老年住院患者，其中心血管科102例12.2%、眼科100例12.0%、消化内科80例9.6%，占到抽取患者人数的前三位。各科室抽取患者人数见表1-1。832名老年住院患者中男416例，女416例；年龄65～97岁，平均74.48±5.88岁；住院天数3～32天，平均8.41±3.86天；罹患疾病1～18种，平均6.48±3.59；用药数目0～26种，平均8.15±3.84种，711例患者用药数目≥5种，占总人数的85.4%；最普遍的疾病依次为：高血压368例44.2%、冠状动脉粥样硬化性心脏病317例38.1%、脂肪肝155例18.6%。在有PIM的患者中，156例29.4%有1个PIM，147例27.7%有2个PIM，97例18.3%有3个PIM，42例7.9%有4个PIM，88例16.6%有5个或5个以上PIM。患者基本资料及PIM情况见表1-2。
第三章 分析两种抽样方法在识别 PIM 时的差异
3.1 资料与方法
3.1.1 资料来源
分层抽样法资料来源：在某三甲医院病案统计科 HIS 系统中回顾性收集 2018 年 1月 1 日-2018 年 12 月 31 日期间出院的住院患者。纳入标准：≥65 岁，住院天数≥3 天。排除标准：住院天数＜3 天，年龄＜65 岁。
随机数字表法资料来源：资料在某三甲医院病案统计科 HIS 系统中收集 2019 年 1月 1 日-2020 年 8 月 31 日期间出院的住院患者。纳入标准：≥65 岁，住院天数≥3 天。排除标准：住院天数＜3 天，年龄＜65 岁。
3.1.2 方法
分层抽样法抽样方法：根据横断面研究的样本量计算公式 n=400×（Q/P）[14]，根据先前的研究结果PIM发生率 P=32.5%[15,16]，Q=1-P=67.5% 代入公式得 n=832例。由于纳入科室的老年患者数量不等，采用分层抽样法，在各个科室抽取患者，各科室抽取人数=(科室中老年住院患者人数/老年住院患者总人数)×832，抽样间距=科室老年人总数/抽取人数[14]。
随机数字表法抽样方法：资料收集根据横断面研究的样本量计算公式 n=400×（Q/P）[14]，先前的研究结果指出 PIM 发生率 P=32.5%[15,16]，Q=1-P=67.5%代入公式得 n=831例。使用随机数字表法抽取老年住院患者[14]。
3.1.3 调查方法
通过查阅患者病历，记录纳入研究患者的性别、年龄、住院天数、罹患疾病、用药数目、用药信息（生理盐水，葡萄糖注射液不算在内）、药物不良事件。使用 Beers 标准和中国标准及 STOPP/START 标准回顾性分析老年住院患者的 PIM。
3.1.4 统计学方法
记录两种不同抽样方法识别出的 PIM 频次，利用独立样本 t 检验分析两种抽样方法在 PIM 频次上有无差异（P＜0.05，两种抽样方法存在差异）。性别、年龄、住院天数、罹患疾病、用药数目、潜在不适当用药等计量资料采用χ2 检验（P＜0.05，具有统计学意义）。利用 Kappa 检验，分析识别出 PIM 的药物种类及每种药物出现的频次，判断两种抽样方法是否具有一致性。所有分析均使用 SPSS(版本 23.0)进行。
第四章 PCNE、NCC-MERP 分类系统在老年住院患者 PIM 中的应用研究
4.1 资料与方法
4.1.1 资料来源
同第二章 1.1。
4.1.2 方法
抽样方法：同第二章 2.1.2。
调查方法：通过查阅患者病历，记录纳入研究患者的性别、年龄、住院天数、罹患疾病、用药数目、用药信息（生理盐水，葡萄糖注射液不算在内）、药物不良事件。使用 Beers 标准和中国标准及 STOPP/START 标准回顾性分析老年住院患者的 PIM，使用PCNE V9.0 将老年患者 PIM 的问题类型和主要原因分类。采用 NCC-MERP 将 PIM 对老年住院患者造成的危害程度分级。
4.1.3 统计学方法
计量资料采用平均值±标准差，计数资料采用例数和构成比表示。将可能的危险因素纳入χ2检验，进行敏感性分析，将χ2检验结果中的显著变量(P＜0.05)纳入多因素Logistic 回归分析。结果以 95%置信区间(CI)的优势比(OR)表示。
4.2 结果
4.2.1 基本情况
同第二章 2.1。
4.2.2 PCNE 分类结果
对831例老年住院患者的963次PIM的问题进行分析，治疗安全性（P2）是PIM的主要问题849次（88.2%），P2中频次最高的PIM是多索茶碱158次。其次是其他（P3）72次（7.5%），P3中频次最高的PIM是阿司匹林-氯吡格雷43次。根据PCNE分类PIM的问题及频次最高的药物见表4-1。
将 963 次 PIM 的原因进行分析，药物选择（C1）是 PIM 的主要原因 90.6%，以指南推荐但对此病人为禁忌最多 400 次（45.9%），C1.2 中频次最高的药物是阿普唑仑 64次。其次是药物剂型（C2）8.7%，然后是剂量选择（C3）0.7%。
全文总结
老年患者的药物治疗经常与 PIM 联系在一起，主要原因是老年患者经常罹患多种疾病。因此有许多药物的适应症，不适当开药和多药联用增加了不良反应及药物间相互作用的风险。PIM 可能会给患者带来不良事件及经济损失，通常认为部分 PIM 可以通过适当的药物处方预防。为改善患者的药物治疗效果，减少不良反应，药学监护随之产生。为了更准确的帮助临床药师及临床医师减少患者 PIM 发生率，各国相继出版了 PIM 判断标准，该标准被定义为：识别、解决、预防患者 PIM。出于评估药学监护的目的，在多个环境中将 PIM 分类并记录 PIM 的问题和原因，可使用 PCNE 和 NCC-MERP 分类标准，分类标准可以给患者带来积极的结果，例如：减少不良反应，提高依从性和针对不同患者制定个体化治疗方案，缩短住院时间。本研究通过三个不同标准识别 PIM，并对三个标准识别出的 PIM 进行分析及研究三个标准的不同。利用分类标准将识别出的 PIM分类，以更清晰的分辨 PIM 的问题和原因，以便研究者更好的解决 PIM。本研究可为接下来 PIM 判断标准和分类标准的应用及抽样方法选择提供参考。
本文的试验内容有：①利用分层抽样法回顾性在各个科室抽取832例住院患者资料；使用 Beers、STOPP/START、中国标准识别该院住院患者 PIM；使用 Kappa 检验判断三个标准识别出 PIM 的一致性。②利用随机数字表法回顾性在全院抽取 831 例住院患者资料；使用 Beers、STOPP/START、中国标准识别该院住院患者 PIM；使用 Kappa 检验判断三个标准识别出 PIM 的一致性。③运用χ2检验和独立样本 t 检验及 Kappa 检验分析两种抽样方法的差别。④使用 PCNE9.0 版对 PIM 进行分类；PIM 的严重程度基于NCC-MERP 分级；使用χ2检验和有序多分类 Logistic 回归分析 PIM 的危险因素。
参考文献（略）
