决策树模型在提高内科护理质量的应用效果研究

《决策树模型在提高内科护理质量的应用效果研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、决策树模型在提高内科护理质量的应用效果研究1•新疆维吾尔自治区人民医院干保中心新疆乌鲁木齐830000；2.新疆维吾尔自治区人民医院米东分院新疆乌鲁木齐830000【摘要】目的：在日常内科护理中通过建立决策树模型以采取分类护理的方法来提高护理质量，减轻护理人员工作量并减少患者住院天数，提高患者满意度。方法：选取2014年1月・2014年12月在内科住院治疗患者620例和32名护理人员做为研究对象，其中调查400患者住院天数、住院花费和住院期间对护理的满意度，记录住院期间可能影响疾病康复的有关因素建立决策树模型，随后通过220例患者调查住院天数、住院期

2、间花费和护理满意度与32名护理人员相关问卷检验模型的应用价值。结果：影响患者康复时间的因素包括病情严重程度、收入水平、年龄、职业、文化水平五个因素，使用模型釆取分类护理后患者满意度、患者住院天数、患者住院费用与之前均有统计学差异（P&t;0.05）,护理人员在每日劳动强度、每日岗位走路步数、每日护理时间、每日站立时间四个指标均有统计学差异（P&t;0.05）o结论：该模型在护理方面具有一定的应用价值，能够降低患者医疗成木，减轻护理工作量，提高医疗卫牛服务质量。【关键词】内科；护理质量；决策树模型；应用价值【中图分类号】R473.5【文献标识码】A【文

3、章编号】1674-8999（2015）9-0803-02内科护理在现代医疗护理中具有工作繁杂，任务繁重等特殊的护理特点。患者对内科护理的质量和效果越来越关注，使得原有的护理方法和模式已经不能有效的满足目前的需要，建立科学、严谨、合理、量化的护理质量评价模型已成为亟需解决的问题［1］。因此木文探索影响护理质量的多种因素，尝试通过建立正确的模型来采取积极有效的应对措施，以便提高内科护理的质量，减轻医护人员的工作量，提高患者的满意度。1资料与方法1.1一般资料选取2014年1月至2014年12月在我院内科住院治疗的患者620例，所有患者均符合心血管疾病诊断

4、标准。护理人员32名，所有员工均为工作满一年。1.2研究方法收集400例患者年龄、民族、性别、城乡、收入水平、病情严重程度、文化水平、职业因素，通过赋值采用CHAID建立影响康复的树形模型，并调查其住院天数、住院花费和对护理满意度。随后使用模型釆取差别护理的方法对重新选取的220例住院患者调查其住院天数、住院花费和对护理满意度，与采取差别护理之前的患者信息做对比，并在32名护理人员中佩戴宝德龙牌计步器、进行相关调查。1.3统计分析方法：采用SPSS17.0进行数据录入和统计分析并用CHAID法建立树形模型，计数资料比较采用卡方检验，计量资料比较采用t

5、检验；检验水准α=0.05,P<0.05差异有统计学意义。2结果2.1运用SPSS17.0软件对400名患者的的资料进行CHAID分析图1中的方框为节点，如果某节点不存在统计学意义，则在此节点停止,分支成为叶节点。第一层为影响最为显著地因素，其余影响因素顺序依次为第二、三、四、五层；在同一层内，指标最高的节点即表示具有这个特征的群体是该层中影响最高的。表1变量赋值表2.2患者使用模型前后指标比较采用模型分类护理后，患者护理不满意率由24.25%将为10.91%,患者住院天数平均降低1.77天，住院期间的费用平均减少1504.88元，

6、三个指标前后比较均有统计学差异(P<0.05)o表2使用模型护理前后患者差异比较2.3护理人员采取模型分类护理前后工作量比较使用模型分类护理后，护理人员每日对患者的护理吋间、在科室行走的步数、站立时间及工作强度较之前的护理工作量均有一定的差别，分析发现具有统计学意义(P<0.05)o表3使用模型前后护理人员工作量比较3讨论随着人们生活水平的逐渐提高，人们对护理的要求随之提高，制定护理标准对提高公共健康有很大帮助［2］。如今治疗疾病的药物和方法很多，但如何通过结合更科学的护理方式使治疗疾病的效果更好需要进一步探讨。3.1采用决策树模型的新型

7、护理模式本研究采用的决策树是统计学方法中的一种，在数据挖掘中是-•种重要的分类技术，通过一系列既定的规则对数据进行递推式分类。从统计学角度来看,决策树在统计学中属于严格的“非参数”统计方法，可以有效的消除变量之间共线性的影响，因此可以充分讨论影响因素的交互效应；决策树分类出的结果简单明了、结构直观易懂，树状图能清楚显示对分类和预测有意义的相关变量；它根据训练样本数据集来建立分类模型，以树状的形式来表达，类似流程图结构,通过一些无次序、无规则的样本，采用自上向下的递归方式推理出决策树表现形式的分类规则，最后在决策树的子节点得到正确的结论。生成的一些规则

8、(即从根节点到每一个叶子节点所对应的路径)可以为决策者提供理论依据。实际上为得到更准确地分类，可减少每个节点