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新西兰医院-社区-家庭老年健康管理见闻与启示
被引量：
10
1
作者
马国珍
姜鹏君
+3 位作者
薛晶
金娅芳
Song Jenny
Lin Helen
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第11期98-100,共3页
介绍新西兰怀卡托省医院-社区-家庭老年健康管理相关情况。多学科团队通过服务对象的健康管理系统对医院术后患者进行早日康复,恢复其回归社会的能力;针对居家有康复需求的居民,政府把相应的服务人员与物品转移至家庭进行高效康复;为了...
介绍新西兰怀卡托省医院-社区-家庭老年健康管理相关情况。多学科团队通过服务对象的健康管理系统对医院术后患者进行早日康复,恢复其回归社会的能力;针对居家有康复需求的居民,政府把相应的服务人员与物品转移至家庭进行高效康复;为了维持及促进居民的健康,社区诊所成立相应的多学科服务团队,科学、规范地管理服务对象的健康。可参照其完善我国老年健康管理体系,以满足社区老年人健康护理服务需求。
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关键词
新西兰
老年人
健康老龄化
医院
社区
家庭
联动管理
健康管理
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职称材料
内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险可解释性机器学习预测模型研究
2
作者
赵灵悦
罗怡君
+4 位作者
程雪莲
程春生
陈汉林
于慧文
王星光
《中国医药科学》
2025年第3期13-16,20,共5页
目的 旨在构建一种关于日间手术患者经内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险的机器学习预测模型。方法 采集2019年1月至2023年1月在华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心住院接受内镜下切除结直肠息肉治疗且符合纳排标准的患者1...
目的 旨在构建一种关于日间手术患者经内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险的机器学习预测模型。方法 采集2019年1月至2023年1月在华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心住院接受内镜下切除结直肠息肉治疗且符合纳排标准的患者1000例作为研究对象,收集相关资料,利用人工特征筛选与特征重要性筛选方法,总计获得最终特征36个。基于10种机器学习算法构建预测模型并采用准确率、精确率、召回率、F1分数对模型进行评价。结果 10种预测模型中,随机森林综合性能最佳,准确率为0.92,AUC为0.97,召回率为0.89,精确率为0.82,F1分数为0.85。通过SHAP特征分析结果表明,“患者对医疗建议的依从性”和“广基息肉”是两个标志性关键风险预测因素。结论 本研究得出的预测模型经证实随机森林算法综合性能最佳,直观有效、可视化地应用于临床工作中,辅助医务人员结合多方面因素综合评估日间手术患者病情,从而提前预警术后出血高危人群并采取相应的预防措施。
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关键词
迟发性出血
机器学习
预测模型构建
内镜下黏膜切除术
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职称材料
题名
新西兰医院-社区-家庭老年健康管理见闻与启示
被引量：
10
1
作者
马国珍
姜鹏君
薛晶
金娅芳
Song Jenny
Lin Helen
机构
华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心
华中科技大学
协和
深圳医院
肛肠外科
华中科技大学
协和
深圳医院
介入科
华中科技大学
同济医学院附属
协和
医院
心内科
Waikato Regional in New Zealand Waikato Institute of Technology Centre for Health and Social Practice
Waikato Regional in New Zealand Waikato Regional Diabetes Service
出处
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第11期98-100,共3页
基金
华中科技大学协和深圳医院科研项目(2019008)。
文摘
介绍新西兰怀卡托省医院-社区-家庭老年健康管理相关情况。多学科团队通过服务对象的健康管理系统对医院术后患者进行早日康复,恢复其回归社会的能力;针对居家有康复需求的居民,政府把相应的服务人员与物品转移至家庭进行高效康复;为了维持及促进居民的健康,社区诊所成立相应的多学科服务团队,科学、规范地管理服务对象的健康。可参照其完善我国老年健康管理体系,以满足社区老年人健康护理服务需求。
关键词
新西兰
老年人
健康老龄化
医院
社区
家庭
联动管理
健康管理
分类号
R473.2 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险可解释性机器学习预测模型研究
2
作者
赵灵悦
罗怡君
程雪莲
程春生
陈汉林
于慧文
王星光
机构
华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心
华中科技大学
协和
深圳医院
全科医学科
华中科技大学
协和
深圳医院
内镜
中心
出处
《中国医药科学》
2025年第3期13-16,20,共5页
基金
广东省深圳市南山区技术研发和创意设计项目
分项资金教育(卫生)科技项目(NS2023055)。
文摘
目的 旨在构建一种关于日间手术患者经内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险的机器学习预测模型。方法 采集2019年1月至2023年1月在华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心住院接受内镜下切除结直肠息肉治疗且符合纳排标准的患者1000例作为研究对象,收集相关资料,利用人工特征筛选与特征重要性筛选方法,总计获得最终特征36个。基于10种机器学习算法构建预测模型并采用准确率、精确率、召回率、F1分数对模型进行评价。结果 10种预测模型中,随机森林综合性能最佳,准确率为0.92,AUC为0.97,召回率为0.89,精确率为0.82,F1分数为0.85。通过SHAP特征分析结果表明,“患者对医疗建议的依从性”和“广基息肉”是两个标志性关键风险预测因素。结论 本研究得出的预测模型经证实随机森林算法综合性能最佳,直观有效、可视化地应用于临床工作中,辅助医务人员结合多方面因素综合评估日间手术患者病情,从而提前预警术后出血高危人群并采取相应的预防措施。
关键词
迟发性出血
机器学习
预测模型构建
内镜下黏膜切除术
Keywords
Delayed bleeding
Machine learning
Prediction model construct ion
Endoscopic mucosal resection
分类号
R749.4 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新西兰医院-社区-家庭老年健康管理见闻与启示
马国珍
姜鹏君
薛晶
金娅芳
Song Jenny
Lin Helen
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020
10
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下载PDF
职称材料
2
内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险可解释性机器学习预测模型研究
赵灵悦
罗怡君
程雪莲
程春生
陈汉林
于慧文
王星光
《中国医药科学》
2025
0
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