换一批基于RFM模型的某市医疗器械不良事件分析及典型案例挖掘
Analysis of Adverse Events of Medical Devices and Mining of Typical Cases Based on RFM Model in a City
摘要目的 加强医疗器械不良事件监测报告工作的信息化程度,及时发现医疗器械潜在的风险,提高医疗器械不良事件风险发现、报告、处置的效率.方法 以山东某市2021年1月1日至2024年9月30日来源于国家医疗器械不良事件监测信息系统的医疗器械不良事件数据为研究对象,应用商业智能分析的RFM模型对医疗器械不良事件进行预测分析.结果 应用RFM智能分析方法后,发现42例典型高价值案例,通过参数权重调整可以改变主动监测范围.RFM算法模型启用后,相同注册证编号风险发现时长由(237.53±38.22)d下降至(17.13±1.57)d,临床服务满意度评分由(85.93±7.27)分提升至(91.97±4.77)分,且差异均有统计学意义(P<0.05).结论 本文创新性地将RFM模型引入医疗器械不良事件监测领域,可以使分析人员迅速定位高风险不良事件,进一步保障医疗器械的安全有效运行.
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关键词
医疗器械不良事件RFM模型大数据风险上报典型案例medical deviceadverse eventsRFM modelbig datarisk reportingtypical cases
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20242046
发布时间
2025-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
山东省医疗器械不良事件监测哨点研究课题（2024SDADRKY39）
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