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J-GLOBAL ID：202102255420488578   整理番号：21A0110738

浅議省級薬品抽出適格データの分析利用【JST・京大機械翻訳】

Brief Discussion on Analysis and Utilization of Qualified Test Data of Provincial-level Drug Sampling Inspection

著者 (2件)： Cai Danning (湖北省薬品監督検験研究院 武漢430075) ,  Sun Chunyan (湖北省薬品監督検験研究院 武漢430075)
資料名： Zhongguo Yaoshi  (Zhongguo Yaoshi)
巻： 23  号： 9  ページ： 1852-1854  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3322A  ISSN： 1008-049X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:省級薬品の検査適格データ分析利用の基本的な考え方と手段を初歩的に検討する。方法:各データベースのデータ統合を通じてリスク信号を獲得し、データの回顧分析に基づき、データマイニングソフトの特徴選択アルゴリズムを用いて、薬品品質属性の影響因子を分析した。症例は複合ビタミンB錠剤及びその単方製剤である。結果:上述品種の2015年今までの検査データによると、一部のメーカー複合ビタミンB錠剤及びその単方製剤の品質は安定ではなく、ロット間の違いが大きく、そのビタミンB1含有量測定の主な影響要素は生産企業、関連物質含有量とロット番号である。結論:データマイニングソフトはランダム性の強いデータに応用でき、データ中の隠れた品質傾向を掲示し、データ源の拡張は薬品リスクの規則を深く認識するのに役立つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  データベース ,  品質特性 ,  特徴選択 ,  データ解析 ,  生産者 ,  ビタミンB群 ,  品種 ,  データ融合 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： ランダム性 ,  影響因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 薬物の分析  (GV01040Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 薬品 ,  分析