Dữ liệu đƣợc nhập vào và quản lý bằng phần mềm Microsoft Access 2010 sau đó đƣợc xử lý bằng phần mềm Microsoft Access 2010 và Microsoft Excel 2010.
Nghiên cứu sử dụng các hàm SUMIF, COUNTIF, COUNT trong Microsoft Excel để mô tả các biến nhận ≤ 3 giá trị nhƣ việc báo cáo có/nghi ngờ/ không có ME, có/nghi ngờ/ không có mối quan hệ ME-AE, giới tính bệnh nhân, địa điểm xảy ra phản ứng và mức độ nghiêm trọng của ME. Nghiên cứu sử dụng lệnh lọc, pivot table trong Microsoft Access và Microsoft Excel để mô tả các biến có nhiều giá trị hơn nhƣ họ dƣợc lý của thuốc, hoạt chất, nhóm tuổi bệnh nhân, loại sai sót và loại sai sót theo nhóm tuổi. Phân tích các họ dƣợc lý và các hoạt chất hay gặp nhất sử dụng chức năng lọc các giá trị lớn nhất của pivot table. Dữ liệu trùng lặp trong quá trình xử lý đƣợc loại bằng lệnh “Remove dublicates”.
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ
Áp dụng quy trình đánh giá báo cáo nhƣ đã trình bày ở trên, thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Hình 3.1. Số lƣợng báo cáo đƣa vào đánh giá và phân tích theo quy trình nghiên cứu
Báo cáo không có ME (n = 12)
Báo cáo nghi ngờ có mối quan hệ ME-AE đƣợc đƣa vào phân tích
(n = 85)
BC khẳng định có mối quan hệ ME-AE (n = 60)
BC có thể có mối quan hệ ME-AE (n = 25) Báo cáo nghi ngờ có ME đƣợc đƣa
vào phân tích (n = 152)
Báo cáo không có mối quan hệ ME-AE: n = 67
BC khẳng định có ME (n = 127) BC có thể có ME (n = 25) Chuyên gia đánh giá
tính hợp lý của việc sử dụng thuốc
Phƣơng pháp P
Báo cáo nhận đƣợc từ 16/12/2013-
15/02/2014 (n = 1013) Tổng báo cáo loại: n = 250 Test phản ứng: n = 118 Không rõ hoạt chất: n = 18 Không rõ phản ứng: n = 15 Không rõ lí do sử dụng: n = 56 Môi liên quan thuốc-phản ứng không chắc chắn: n = 29
Không có tài liệu đối chiếu: n = 16 Báo cáo đƣợc đƣa vào đánh giá
(n = 763)
Báo cáo phát hiện ME theo các tiêu chí của phƣơng pháp P (n = 64)
Báo cáo không có ME (n = 599) Loại báo cáo
Chuyên gia đánh giá mối quan hệ