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J-GLOBAL ID：201802280314430684   整理番号：18A0206210

入院転倒患者のデータマイニングと転倒防止対策分析【JST・京大機械翻訳】

Data mining and preventive measures for 239 cases of falls in hospitalized adults

著者 (5件)： Chen Mingyan (310009杭州市,浙江大学医学院附属第二医院護理部) ,  Wang Huafen (310009杭州市,浙江大学医学院附属第二医院護理部) ,  Feng Xiuqin (310009杭州市,浙江大学医学院附属第二医院護理部) ,  Huang Xin (310009杭州市,浙江大学医学院附属第二医院護理部) ,  Xu Jie (310009杭州市,浙江大学医学院附属第二医院信息中心)
資料名： Zhonghua Huli Zazhi  (Zhonghua Huli Zazhi)
巻： 52  号： 9  ページ： 1087-1091  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2339A  ISSN： 0254-1769  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:入院転倒患者のデータにおける価値ある関連規則を見つけ、院内転倒予防措置を制定するために参考を提供する。方法:データマイニングの原理と方法に基づき、浙江省某三級甲等病院の2011年から2016年にかけて報告された239例の転倒患者の7170項のデータを収集し、Apfiofiアルゴリズムを用いてデータマイニングを行った。最後に,カイ二乗検定を用いて,相関ルールの有効性を評価した。結果:条件の設定により、245の関連ルールを得て、カイ二乗検定により94のルールをスクリーニングし、最後に専門知識分析と結合して強い相関ルール18本を獲得した。年齢≧65歳、夜間の発生、高血圧歴、日常生活活動能力の三級或いは四級、糖尿病歴、歩行不安定、転倒前の活動内容と排泄関連、転倒リスクの認知不足などを含む。結論:看護士は夜間の期間の予防を強化し、再度転倒の発生を予防し、排泄関連の転倒の管理を重視し、高齢患者の転倒防止に対する認知レベルを高め、複数の疾患の診断に関心を持つ患者を高めるべきである。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高血圧症 ,  *入院 ,  歩行 ,  排泄 ,  *患者 ,  χ2乗検定 ,  病院 ,  *データマイニング ,  看護師 ,  相関ルール ,  アルゴリズム ,  糖尿病 ,  *転倒
準シソーラス用語： 転倒リスク ,  日常生活 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Accidental Falls ,  Inpatients ,  Data Mining

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 入院 ,  転倒 ,  患者 ,  データマイニング ,  転倒防止対策 ,  分析