数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用进展

数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程。该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利。近年来,将数据挖掘技术运用于糖尿病管理,在糖尿病早期预防、糖尿病并发症预测及糖尿病的预后等方面已经取得了很大的成效。但目前国内将数据挖掘技术应用于糖尿病领域仍处于探索阶段,本文旨在通过对数据挖掘技术的分类,以及对数据挖掘技术在糖尿病筛查、糖尿病并发症预测和提升糖尿病患者管理质量中的应用及进展进行详细评述,使医务人员对数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用有一个清晰直观的理解,并发现数据挖掘技术在糖尿病管理应用中存在的问题,为医务人员进行精细管理提供证据,以促进产生对患者和医务人员有益的研究成果。

痛风病人健康管理模式及效果评价工具的研究进展

将从痛风病人自我管理水平现状、痛风病人健康管理模式及效果评价工具3个方面进行综述,为提高痛风病人疾病管理水平提供参考依据。

个体化护理干预对眼科患者跌倒的影响

探讨个体化护理干预对眼科患者跌倒的影响。方法:选择符合入组条件的贵阳市某三级甲等医院眼科患者107例,随机分为干预组(n=54)和对照组(n=53),干预组采用个体化护理干预,通过眼科跌倒相关因素的认知调查表及患者的自身情况,确定患者的护理干预措施,在传统护理干预的基础上根据知识缺乏情况进行重点宣教,制作防跌倒漫画健康册,并定期监测知识掌握情况。结果:干预后1周与干预前相比,干预组跌倒的知识掌握程度差异用统计学意义(P<0.05),对照组差异无统计学意义(P>0.05)。干预组与对照组相比,一周后差异有统计学意义(P<0.05)。结论:个体化护理干预可以提高眼科患者对跌倒相关知识的掌握,减少跌倒不良事件的发生。