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        數(shù)據(jù)挖掘在住院患者跌倒風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用

        2020-08-14 03:38:02潘倩霞PANQianxia黃霞光HUANGXiaguang沈俊俊SHENJunjun
        醫(yī)院管理論壇 2020年6期
        關(guān)鍵詞:疾病診斷置信度步態(tài)

        □ 潘倩霞 PAN Qian-xia 黃霞光 HUANG Xia-guang 沈俊俊 SHEN Jun-jun

        院內(nèi)跌倒是住院患者經(jīng)常出現(xiàn)的不良事件,尤其是老年住院患者。研究表明,大約20%~30%的院內(nèi)跌倒導(dǎo)致的傷害需要醫(yī)療干預(yù),其中3%~5%是骨折。部分跌倒患者導(dǎo)致跌倒后綜合征、長期殘疾、喪失獨(dú)立生活能力等,不僅給患者身心帶來傷害,增加患者痛苦,還增加了患者家庭、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和社會(huì)的負(fù)擔(dān)[1-2]。因此,研究評估跌倒風(fēng)險(xiǎn)的工具以評估住院患者跌倒風(fēng)險(xiǎn),以便采取有效預(yù)防措施,避免跌倒的發(fā)生[3-4]。研究表明,目前常見的跌倒風(fēng)險(xiǎn)評估工具均不能準(zhǔn)確地識(shí)別跌倒風(fēng)險(xiǎn)[5]。隨著信息技術(shù)在醫(yī)院管理中的應(yīng)用,醫(yī)院積累了大量的患者數(shù)據(jù),為疾病及影響因素分析奠定了基礎(chǔ)[6]。本研究擬采用Apriori算法對記錄于我院信息系統(tǒng)中的跌倒事件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,深入探討可能造成跌倒的風(fēng)險(xiǎn)因素,以便制定出有針對性的防范措施。

        資料與方法

        1.資料來源。收集我院2016年3月1日至2019年5月31日醫(yī)院信息系統(tǒng)中記錄的跌倒事件的患者數(shù)據(jù)。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)年齡>18歲,(2)意外導(dǎo)致的院內(nèi)跌倒。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)癲癇、偏癱或暴力等導(dǎo)致的跌倒,(2)資料存在嚴(yán)重缺失,無法補(bǔ)充完整的患者。患者數(shù)據(jù)包括患者住院號(hào)、姓名、性別、年齡、入院診斷、既往病史、跌倒史,跌倒發(fā)生前患者的生命體征、意識(shí)、血糖、有無靜脈治療(靜脈輸液和導(dǎo)管等)、有無使用易導(dǎo)致跌倒的藥物、身體質(zhì)量指數(shù)(Body Mass Index, BMI)、日常生活活動(dòng)能力(Activities of Daily Living, ADL)、住院患者跌倒風(fēng)險(xiǎn)評分(住院患者跌倒風(fēng)險(xiǎn)評估量表進(jìn)行評估)、步態(tài)、有無陪護(hù)、跌倒發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、跌倒導(dǎo)致的傷害等。共計(jì)收集符合條件的病例記錄256例。

        2.數(shù)據(jù)前期處理。根據(jù)“正常/是=1、異常/否=0”,將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)前期處理后共獲得1640項(xiàng)數(shù)據(jù),包括:年齡≥65歲、男性、疾病診斷>1個(gè)、高血壓史、腦血管意外史、跌倒史,跌倒發(fā)生前患者的血壓異常、血糖異常、意識(shí)障礙、有靜脈輸液、有導(dǎo)管、使用易導(dǎo)致跌倒的藥物、BMI異常、ADL三級或四級、住院患者跌倒風(fēng)險(xiǎn)評分≥4分、步態(tài)不穩(wěn)、無陪護(hù)、跌倒發(fā)生在夜間、跌倒導(dǎo)致的傷害等。

        3.數(shù)據(jù)挖掘。采用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘。兩項(xiàng)變量間存在某種相關(guān)性關(guān)系即視這兩項(xiàng)變量存在關(guān)聯(lián)規(guī)則,這兩項(xiàng)變量也被稱作前后項(xiàng)。最小支持度、最小置信度和作用度被用來判定關(guān)聯(lián)規(guī)則,支持度反映關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性,置信度反映可信程度,作用度反映具有前項(xiàng)對后項(xiàng)的影響程度。若前后項(xiàng)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則既滿足最小支持度,也滿足最小置信度,則稱這兩項(xiàng)變量間的關(guān)聯(lián)規(guī)則為強(qiáng)關(guān)聯(lián)[7]。本研究前期處理的數(shù)據(jù)類別和數(shù)量較多,因此Apriori算法中的最小支持度設(shè)定為10%~20%,最小置信度設(shè)定為60%。數(shù)據(jù)挖掘流程詳見圖1。

        圖1 數(shù)據(jù)挖掘流程

        4.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。采用SPSS21.0進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(±s)表示,計(jì)數(shù)資料用百分比表示;置信度為計(jì)數(shù)資料,采用χ2檢驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,p<0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        結(jié)果

        1.對一般資料的分析。本研究納入的256例跌倒患者平均年齡為63.52±11.63歲,其中130例導(dǎo)致傷害,126例未導(dǎo)致傷害。其他一般資料詳見表1。

        2.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果。首過通過Apriori算法得出前后項(xiàng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則及支持度、置信度和作用度;再對前后項(xiàng)進(jìn)行χ2檢驗(yàn);之后由3名護(hù)理專業(yè)副教授對結(jié)果進(jìn)行邏輯分析,共得出12項(xiàng)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。單項(xiàng)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則共8項(xiàng)(規(guī)則1~8),雙向強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則共2對(規(guī)則9~12),詳見表2。

        表1 患者一般資料

        討論

        1.預(yù)防夜間跌倒的發(fā)生。本研究結(jié)果顯示,年齡≥65歲、有高血壓史合并ADL三級或四級、糖尿病史合并步態(tài)不穩(wěn)的患者易發(fā)生夜間跌倒。年齡≥65歲的患者由于膀胱功能退化,在夜間起床去衛(wèi)生間的次數(shù)增多,且夜間病房和衛(wèi)生間光線不足,患者容易發(fā)生跌倒[8];同時(shí)夜間起床時(shí),由于體位性血壓改變,也會(huì)增加夜間跌倒的發(fā)生率[9]。有高血壓史的患者由于腦部供血問題,易出現(xiàn)頭暈、四肢乏力等癥狀,且高血壓患者多需要聯(lián)合用藥[10]。本結(jié)果顯示,有高血壓史和使用易導(dǎo)致跌倒藥物呈雙向強(qiáng)相關(guān)性。因此,高血壓患者更易發(fā)生夜間跌倒。同時(shí)ADL三級或四級的患者處于需要照顧但又基本可以自理的過渡期,因此患者及其照顧者對跌倒的重視度下降,增加跌倒的發(fā)生[11]。糖尿病患者的代謝紊亂,且下肢血液循環(huán)障礙和感覺缺失,極易出現(xiàn)步態(tài)紊亂等癥狀,易發(fā)生跌倒[12]。因此,醫(yī)護(hù)人員在患者住院時(shí),應(yīng)著重關(guān)注年齡≥65歲、有高血壓史和ADL三級或四級、糖尿病史和步態(tài)不穩(wěn)的患者,對患者及家屬加強(qiáng)院內(nèi)跌倒的宣教,同時(shí)將該類患者列入夜間跌倒的高危人群,重點(diǎn)關(guān)注和防范夜間跌倒的發(fā)生。

        2.預(yù)防再次跌倒的發(fā)生。本研究結(jié)果顯示,年齡≥65歲和夜間發(fā)生過跌倒、步態(tài)不穩(wěn)、疼痛的患者更易出現(xiàn)再次跌倒。研究表明[13-16],步態(tài)不穩(wěn)的患者出現(xiàn)跌倒的幾率是普通患者的4倍,年齡≥65歲合并夜間發(fā)生跌倒的患者和疼痛患者也會(huì)增加再次跌倒的危險(xiǎn)性;有跌倒史的患者由于機(jī)體平衡功能和應(yīng)激反應(yīng)能力的下降,其發(fā)生跌倒的危險(xiǎn)性是一般患者的4.7倍。因此,醫(yī)護(hù)人員應(yīng)在患者住院時(shí),將年齡≥65歲、步態(tài)不穩(wěn)和有跌倒史的患者列入跌倒高危人群,通過各種形式對患者及家屬加強(qiáng)跌倒防范的宣教,提高患者及家屬的自我保護(hù)意識(shí),同時(shí)對疼痛患者做好跌倒防范宣教和指導(dǎo)。

        3.增加對多疾病診斷患者的關(guān)注。研究顯示,ADL三級或四級合并使用易導(dǎo)致跌倒的藥物與疾病診斷>1個(gè)呈強(qiáng)相關(guān)性,年齡≥65歲與疾病診斷>1個(gè)呈雙向強(qiáng)相關(guān)。ADL三級或四級合并使用易導(dǎo)致跌倒的藥物及年齡≥65歲的患者多合并有多種疾病。而奚桓等[17]研究表明,疾病診斷數(shù)量會(huì)增加患者跌倒的危險(xiǎn)性,疾病診斷數(shù)量越多,患者由于疾病的影響,會(huì)降低對周圍環(huán)境的危險(xiǎn)因素的關(guān)注和應(yīng)激反應(yīng)能力,增加跌倒的發(fā)生。目前關(guān)于跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評估工具中,只有少數(shù)評估量表會(huì)關(guān)注疾病診斷數(shù)量這一指標(biāo)。因此,后期關(guān)于跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評估中,應(yīng)增加關(guān)于疾病診斷數(shù)量的評估。

        綜上所述,本研究通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn),醫(yī)護(hù)人員應(yīng)預(yù)防患者夜間跌倒和再次跌倒的發(fā)生,增加對多疾病診斷患者的關(guān)注。本研究的數(shù)據(jù)來源較局限,今后研究可以通過更多醫(yī)院的數(shù)據(jù)共享,對院內(nèi)跌倒的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的挖掘,以獲得更加全面和深層次的危險(xiǎn)因素和潛在因素,為制定跌倒防范系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)。

        表2 跌倒關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果

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