频繁模式树增长算法在急诊设备压力性损伤评估与管理应对中的价值研究

目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252例),在患者救治使用的急救设备中对照组采用传统预防模式管理,观察组采用风险评估模式管理,基于FP-Growth算法挖掘临床MDRPI高频诱发因素,从风险评估、设备选用、皮肤监测和健康宣教4个方面进行风险预防和护理管理,对比两组MDRPI发生率、MDRPI临床分期和急诊设备质量的差异性。结果:观察组外伤、心脑血管病、急腹症、妇产、中毒及其他类型急诊患者MDRPI发生率低于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=4.200,x^(2)=5.117,x^(2)=6.935,x^(2)=4.636,x^(2)=5.979,x^(2)=5.107;P<0.05);观察组MDRPI患者中1期、2期、3期和4期压力性损伤发生率好于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=35.388,x^(2)=4.219,x^(2)=4.450,x^(2)=4.149;P<0.05);观察组相关的急诊科医生、护士和医学工程处工程师及患者对急诊设备临床服务满意度高于对照组,差异有统计学意义(F=7.549,F=24.484,F=8.624,F=6.799;P<0.05)。结论:基于FP-Growth算法的风险评估模型,能够有效检测急诊科MDRPI的高频诱发因素,控制MDRPI发生率和临床分期,提高急诊设备临床服务质量。

基于FP-Growth算法的毕业生管理系统应用

将频繁项集挖掘算法中的FP-Growth算法应用到毕业生信息管理系统中,算法采用FP树对事务数据集进行压缩存储,然后再利用FP树得到所有的频繁项集.该系统可从大量的毕业生信息出发,找出就业信息与教育信息之间的关系,从而为决策者提供指导或数据支持.