基于支持向量机算法的重症患者压力性损伤分级预测模型的构建及应用价值

目的基于支持向量机算法构建并验证重症监护病房(ICU)患者压力性损伤(PI)分级预测模型。方法收集2020年12月至2022年12月157例在重庆市某三级甲等医院重症医学科住院患者的临床资料,采用χ~2检验和kruskal-Wallis H检验筛选PI分级的影响因素。再将数据以7∶3的比例随机分为训练组和验证组,基于训练组数据利用支持向量机算法建立ICU患者PI分级预测模型,并采用五折交叉验证法进行参数优化。训练好的模型在验证组数据集中进行内部验证,对前后结果进行混淆矩阵分析,采用准确率、精确率、召回率、F1值和受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)评估模型的性能。结果初步确定10个影响PI分级的因素,在gamma=0.1、cost=2.2时模型的性能最佳,PI分级预测模型的准确率为81.25%,精确率为79.70%,召回率为80.30%,F1值为79.90%,受试者工作特征曲线的AUC为0.939。结论构建的PI分级预测模型预测性能良好,可为临床医护人员制订ICU患者预防PI的分级护理干预方案提供参考依据。

基于核心胜任力的进展性案例教学法在护士规范化培训中的应用

目的探讨基于核心胜任力的进展性案例教学法在护士规范化培训中的应用效果。方法选取2020年6月至2022年6月轮转神经外科的63名护理规培生作为研究对象,按照随机数字表法将其分为试验组(n=31)和对照组(n=32)。试验组采用基于核心胜任力的进展性案例教学法,对照组采用常规带教模式。采用SPSS 26.0进行数据分析,根据数据是否正态性,采用t检验或非参数检验对比两组出科理论成绩、客观结构化临床考核(objective structure clinical examination,OSCE)成绩,核心胜任力、自主学习能力得分,以及教学满意度、患者满意度。结果试验组理论成绩(t=4.74,P<0.001)、OSCE成绩(t=3.81,P<0.001)优于对照组;试验组核心胜任力各维度得分及自主学习能力得分(t=4.32,P<0.001)优于对照组;试验组教学满意度得分(t=2.21,P=0.044)及患者满意度得分(t=2.92,P=0.011)均优于对照组。结论基于核心胜任力的进展性案例教学法可以提升护理规培生的综合能力,提高教学满意度及患者满意度,值得在后续教学活动中开展。