一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置，包括获取患者特征数据；通过ICD‑10抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据，并对特征数据进行清洗、脱敏，构建研究队列；通过研究队列结合患者随访数据建立结构化分析数据集；以患者成本投入及血压控制为响应目标，分析不同研究队列特征参数的耦合及映射关系，形成价格敏感度计算模型；生成用于价格敏感度识别轴线图，对每个患者特征参数，标定工作刻度轴，将特征参数经工作刻度轴的数值标识和累加转换得到不同患者的价格敏感度。本发明专利技术克服现有价格敏感度识别方法依靠临床经验的缺陷，能有效解决患者对多种药物治疗方案价格感知的差异，为制定高血压合理用药方案提供可靠的参考数据。

A Method and Device for Identifying Price Sensitivity of Hypertensive Drugs

【技术实现步骤摘要】
一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置
本专利技术涉及医药领域，尤其涉及一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置。
技术介绍
高血压治疗药物品种已达近百种，这些药物在作用机制、给药剂量、不良反应和禁忌症方面各不相同。患者用药方案的选择及治疗依从性与药品价格直接相关，并存在价格敏感度。较高的支付价格可能对患者的治疗依从性及最终的治疗结局产生影响，增加其它并发症的发生风险；而临床采用不同药物治疗方案的患者可能存在年龄、性别、文化程度、婚姻状况、患者医保类别等基础数据的差异，而这些因素可能构成不同患者对多种药物治疗方案价格感知的差异。当治疗方案的总体价格高于患者心里预期时，容易导致患者自行停止或终止治疗的情况发生，从而加重病情的进展或增加其他并发症的发病风险。因此，如何有效识别不同患者对药物治疗的价格敏感度，为临床医生制定符合患者特征的用药方案提供价格敏感度参考指标是高血压合理用药领域亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，能够为临床医生制定符合患者支付意愿或经济承受能力的个体化用药方案提供参考指标。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，包括如下步骤：S1、获取患者特征数据，建立分析数据集；S2、通过ICD-10疾病编码，抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据；S3、对患者特征数据进行数据清洗、脱敏，S4、根据患者用药方案的差异及清洗、脱敏后的患者特征数据的类别构建研究队列，结合患者随访数据转换建立原发性高血压结构化分析数据集；S5、形成患者对血压控制标准与多种高血压用药方案的价格敏感度计算模型；S6、基于价格敏感度计算模型，生成可用于识别患者不同特征因素价格敏感度识别的轴线图，价格敏感度识别轴线图中包括特征参数；S7、根据价格敏感度识别轴线图及工作坐标刻度，选定价格关联要素，计算患者价格敏感度的理论分值；S8、基于净效益回归模型，判断患者净效益值是否与价格敏感度理论分值相一致，若不一致则修正价格敏感度计算模型的特征参数；S9、若判断一致则确定患者价格敏感度。进一步的，S5、所述的价格敏感度计算模型以患者成本投入及血压控制值为结局变量，分析不同研究队列特征参数的耦合及映射关系，通过多元回归及轴线图分析实现价格敏感度计算模型的构建。进一步的，S10、若S8中判断为不一致，则对价格敏感度的特征参数进行修正，包括通过拉索回归计算患者特征参数的最优个数和多元逻辑回归识别最优参数名称。进一步的，S11、所述患者净效益值的确定方法，包括通过净效益回归框架生成高血压药物治疗的回归模型，计算患者净效益值。进一步的，所述患者特征数据包括血管紧张素转化酶抑制剂与钙拮抗剂联合用药方案和单独使用联合钙拮抗剂用药方案的两种特征数据；所述特征参数包括患者年龄层次、体重状态、性别特征、日服药频率、并发症数以及是否接受专科治疗、处方药品品种数以及被诊断疾病的年限，从中选定的价格关联要素包括患者年龄层次、性别特征、并发症数量、日服药频率以及是否专科治疗。同时，本专利技术还提供一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别装置，包括：获取输入模块，获取患者特征数据，建立分析数据集；抽取模块，通过ICD-10疾病编码，抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据，进行数据清洗、脱敏；研究队列构建模块，根据患者用药方案的差异及清洗、脱敏后的患者数据类别的构建研究队列，结合患者随访数据转换建立原发性高血压结构化分析数据集，形成患者对血压控制标准与多种高血压用药方案价格敏感度的计算模型；建立模块，通过价格敏感度计算模型，生成可用于识别患者不同特征因素价格敏感度的轴线图，价格敏感度识别轴线图中包括特征参数；通过价格敏感度识别轴线图及工作坐标刻度，选定价格关联要素，计算患者价格敏感度的理论分值；判断模块，判断患者净效益值是否与价格敏感度理论分值相一致，若不一致则修正价格敏感度计算模型的特征参数，若判断一致则确定患者价格敏感度。进一步的，所述研究队列构建模块，所述的价格敏感度计算模型以患者成本投入及血压控制值为目标响应变量，分析不同研究队列特征参数的耦合及映射关系，通过多元回归及轴线图分析实现价格敏感度计算模型的构建。进一步的，所述装置还包括计算模块，若判断模块中判断为不一致，则对价格敏感度的特征参数进行修正，包括通过拉索回归计算患者特征参数的最优个数和多元逻辑回归识别最优参数名称。进一步的，判断模块中，所述患者净效益值的确定方法，包括通过净效益回归框架生成高血压药物治疗的回归模型，计算患者净效益值。进一步的，研究队列构建模块中，所述患者特征数据包括血管紧张素转化酶抑制剂与钙拮抗剂联合用药方案和单独使用联合钙拮抗剂用药方案的两种特征数据；所述特征参数包括患者年龄层次、体重状态、性别特征、日服药频率、并发症数以及是否接受专科治疗、处方药品品种数以及被诊断疾病的年限，从中选定的价格关联要素包括患者年龄层次、性别特征、并发症数量、日服药频率以及是否专科治疗。采用本专利技术技术方案，本专利技术的有益效果为：本专利技术通过对现有数据建立队列，构建针对高血压病患的结构化分析数据集，能够有效的选择关键的敏感度参数，并通过参数之间的分析计算价格敏感度，能通过年龄、性别、文化程度、婚姻状况、患者医保类别等基础数据全方位分析，解决患者对多种药物治疗方案价格感知的差异；并进一步为医生提供符合患者个人支付意愿或经济承受能力降压方案的价格敏感度指标，提高患者治疗的依从性，从而有效避免患者自行改变治疗方案、甚至是中断或停止治疗的行为发生，降低其高血压相关心、脑、肾疾病的发生风险。附图说明图1是本专利技术一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法的逻辑图。图2是本专利技术提供的药物选择人口统计学及其治疗特征的价格敏感度参数选择的参数降维图。图3是本专利技术提供的药物选择人口统计学及其治疗特征的价格敏感度参数选择的拉索回归(Lasso)系数分布图。图4是本专利技术提供的高血压患者药物选择敏感度评估模型轴线图。图5是本专利技术提供的药物选择价格敏感度评价准确性研究图。图6是本专利技术提供的基于价格敏感度的高血压用药方案选择对患者净货币效益研究曲线。图7是本专利技术提供的一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别装置图。具体实施方式结合附图对本专利技术具体方案具体实施例作进一步的阐述。患者用药依从性是决定血压控制的关键因素，而不同患者对治疗费用的认知是导致其用药依从性差异的重要原因。当患者认为用药方案的治疗费用超过其支付意愿或者经济承受能力时，容易造成其自行改变治疗方案或者终止治疗的情况发生，从而降低血压控制率，并增加其它并发症的发生风险。如图1所示，本专利技术针对上述问题，提供了一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，包括如下步骤：一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，包括如下步骤：S1、获取患者特征数据，建立分析数据集；S2、通过ICD-10疾病编码，抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据；S3、对患者特征数据进行数据清洗、脱敏，S4、根据患者用药方案的差异及清洗、脱敏后的患者数据的类别构建研究队列，结合患者随访数据转换建立原发性高血压结构化分析数据集；S5、形成患者对血压控制标准与多种高血压用药方案的价格本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取患者特征数据，建立分析数据集；S2、通过ICD‑10疾病编码，抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据；S3、对患者特征数据进行数据清洗、脱敏；S4、根据患者用药方案的差异及清洗、脱敏后的患者特征数据的类别构建研究队列，结合患者随访数据转换建立原发性高血压结构化分析数据集；S5、形成患者对血压控制标准与多种高血压用药方案的价格敏感度计算模型；S6、基于价格敏感度计算模型，生成用于识别患者不同特征因素价格敏感度的轴线图，价格敏感度识别轴线图中包括特征参数；S7、根据价格敏感度识别轴线图及工作坐标刻度，选定价格关联要素，计算患者价格敏感度的理论分值；S8、基于净效益回归模型，判断患者净效益值是否与价格敏感度理论分值相一致，若不一致则修正价格敏感度计算模型的特征参数；S9、若判断一致则确定患者价格敏感度。

【技术特征摘要】
1.一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取患者特征数据，建立分析数据集；S2、通过ICD-10疾病编码，抽取诊断为原发性高血压的患者特征数据；S3、对患者特征数据进行数据清洗、脱敏；S4、根据患者用药方案的差异及清洗、脱敏后的患者特征数据的类别构建研究队列，结合患者随访数据转换建立原发性高血压结构化分析数据集；S5、形成患者对血压控制标准与多种高血压用药方案的价格敏感度计算模型；S6、基于价格敏感度计算模型，生成用于识别患者不同特征因素价格敏感度的轴线图，价格敏感度识别轴线图中包括特征参数；S7、根据价格敏感度识别轴线图及工作坐标刻度，选定价格关联要素，计算患者价格敏感度的理论分值；S8、基于净效益回归模型，判断患者净效益值是否与价格敏感度理论分值相一致，若不一致则修正价格敏感度计算模型的特征参数；S9、若判断一致则确定患者价格敏感度。2.根据权利要求1所述的一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，S5、所述的价格敏感度计算模型以患者成本投入及血压控制值为响应目标，计算不同研究队列特征参数的耦合及映射关系，通过多元回归及轴线图实现价格敏感度计算模型构建。3.根据权利要求1所述的一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，S10、若S8中判断为不一致，则对价格敏感度计算模型的特征参数进行修正，包括通过拉索回归计算患者特征参数的最优个数和多元逻辑回归识别最优参数名称。4.根据权利要求1所述的一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，S11、所述患者净效益值的确定方法，包括通过净效益回归框架生成高血压药物治疗的回归模型，计算患者净效益值。5.根据权利要求1所述的一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法，其特征在于，所述患者特征数据包括血管紧张素转化酶抑制剂与钙拮抗剂联合用药方案和单独使用联合钙拮抗剂用药方案的两种特征数据；所述特征参数包括患者年龄层次、体重状态、性别特征、日服药频率、并发症数以及是否接受专科治疗、处方药品品种数以及被诊断疾病的年限，从中识别的价格关联要素包括患者年龄层次、性别特征、并发症数量、日服药频率以及是否专科治疗。6.一种用于高血...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪东升，刘晓健，吴佳莹，卢晓阳，王红妹，李鲁，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33