統(tǒng)計學分析法全文(5篇)

摘要：目的：探討婦科治療室感染的預防與有效的管理方法。方法：研究時間為2018年4月～2019年10月，醫(yī)院自2019年2月起由專人負責收集受試者的臨床資料，對臨床數(shù)據(jù)進行收集和統(tǒng)計，進行婦科治療室感染危險因素分析。將Logistic多因素分析法中篩選出的影響婦科治療室感染的風險因素進行分析、討論，并納入院感染管理的防控和預防工作流程中，2018年4月～2019年1月為實施前，2019年2～10月為實施后，實施前后各隨機選擇收治的150例患者為研究對象，比較實施前后的管理質(zhì)量評分。結果：實施后的無菌操作流程、環(huán)境管理質(zhì)量、消毒流程規(guī)范、及時隔離、患者滿意度等評分，均顯著高于實施前（P＜0．05）。結論：基于多因素分析的感染預防與管理方法的制定，有助于提升醫(yī)院感染的管理質(zhì)量。

關鍵詞：婦科；醫(yī)院感染；管理；感染預防

醫(yī)院感染也被稱為醫(yī)院內(nèi)獲得性感染，是指患者在院接受治療期間在醫(yī)院內(nèi)發(fā)生的感染。醫(yī)院感染的發(fā)生不僅會導致患者的病情加重、延長住院時間，也是疾病治療過程中的主要不良事件［1－2］。近年來，醫(yī)院感染相關的醫(yī)療糾紛的發(fā)生逐漸引起多方面的重視，如何采取相應的措施有效的控制和預防醫(yī)院感染的發(fā)生，是醫(yī)院管理中的重要內(nèi)容［3］。對此分析了婦科治療室感染的預防與管理方法。

1資料與方法

1．1一般資料

研究時間為2018年4月～2019年10月，醫(yī)院自2019年2月起由專人負責收集受試者的臨床資料，對臨床數(shù)據(jù)進行收集和統(tǒng)計，進行婦科治療室感染危險因素分析，將Logistic多因素分析法中篩選出的影響婦科治療室感染的風險因素進行分析、討論，并納入院感染管理的防控和預防工作流程中，2018年4月～2019年1月為實施前，2019年2～10月為實施后。實施前患者中，年齡為23～70歲。實施后患者中，年齡為23～70歲。實施前后患者的一般資料比較差異不顯著（P＞0．05），結果具有可比性。

1．2方法

摘要：本文從數(shù)據(jù)挖掘方式以及網(wǎng)絡病毒的特點入手，對計算機網(wǎng)絡病毒防范之中數(shù)據(jù)挖掘技術使用的基本構成以及應用進行分析，以期望能夠提升計算機網(wǎng)絡病毒防范的整體水平，從而為計算機的使用提供安全保障。

關鍵詞：計算機；網(wǎng)絡病毒；數(shù)據(jù)挖掘技術；數(shù)據(jù)庫

計算機在日常使用中容易受到各類網(wǎng)絡病毒的侵擾，通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術就可以很好地解決這一問題。因此，希望通過本文的研究，讓廣大用戶對數(shù)據(jù)挖掘技術在計算機網(wǎng)絡病毒防范中的應用有一個更加全面、深刻的認知，從而通過合理應用該技術實現(xiàn)提高計算機網(wǎng)絡病毒防范整體水平的目標。

1數(shù)據(jù)挖掘方式

在利用數(shù)據(jù)挖掘技術的時候，首先需要收集對應的數(shù)據(jù)信息，然后，針對數(shù)據(jù)需要做好預處理上的操作，這樣就能夠滿足挖掘數(shù)據(jù)、構建模型等對應的操作活動，并確保相關活動有序的開展下去；同時，針對數(shù)據(jù)信息，可以實施整體性的評價處理。對于數(shù)據(jù)挖掘這一個過程來說，數(shù)據(jù)本身的預處理是針對數(shù)據(jù)挖掘技術應用的一個準備過程，該過程可以有效的收集有價值的信息，并進行數(shù)據(jù)的編碼處理，進而為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作奠定基礎數(shù)據(jù)挖掘過程是通過機器學習法、統(tǒng)計學法、數(shù)據(jù)庫法等不同的種類的算法，從而獲取較高精度的預測模型，并且通過構建最終的模型以及對于模型合理有效的評價，從而有效的剔除其中存在的冗余信息內(nèi)容。因此，在使用數(shù)據(jù)挖掘技術之后，可以合理優(yōu)化處理數(shù)據(jù)信息，并發(fā)現(xiàn)以及解釋數(shù)據(jù)信息中的隱藏信息，然后做出對應的反饋處理，這樣就可以滿足對病毒的有效預防處理[1]。

2數(shù)據(jù)挖掘技術在防范網(wǎng)絡病毒中的構成

2.1數(shù)據(jù)源模塊

摘要：目的：探討優(yōu)勢學科管理理念在提升兒科醫(yī)療服務質(zhì)量方面的影響。方法：醫(yī)院兒科于2016～2017年采用傳統(tǒng)管理方法對兒科進行常規(guī)管理，2018～2019年在傳統(tǒng)管理方法基礎上整合優(yōu)勢學科為主導的管理制度。應用主成分分析法進行數(shù)據(jù)處理，分析各年度的管理質(zhì)量評價結果。比較不同管理方法對兒科管理質(zhì)量的影響。結果：保證性指標、服務指標、醫(yī)德醫(yī)風、安全性、個性化管理、藥學服務、患者滿意度的評價結果顯示，2018～2019年的管理質(zhì)量評分，均顯著高于2016～2017年。結論：優(yōu)勢學科為主導的管理理念，有利于管理質(zhì)量的提升。

關鍵詞：優(yōu)勢學科；醫(yī)療服務；醫(yī)院管理

醫(yī)院管理是一個宏觀的范疇，包括的內(nèi)容和部分較多，醫(yī)療服務體系的構建是其中重要的一個部分。建立醫(yī)療服務體系的主要目的在于對現(xiàn)有管理質(zhì)量進行客觀的評價和系統(tǒng)的評估，并有效指導管理方法的實施。主要探討了采用主成分分析的方法構建兒科醫(yī)療服務體系的方法，以及采用優(yōu)勢學科為主導的管理方法的管理效果。

1資料與方法

1．1一般資料

統(tǒng)計2016～2019年的醫(yī)院兒科的工作日志，選擇以下指標組成兒科醫(yī)療服務體系：醫(yī)療保證性指標（X1）、服務指標（X2）、醫(yī)德醫(yī)風指標（X3）、安全性指標（X4）、個性化管理指標（X5）、藥學服務指標（X6）、患者滿意度指標（X7）。

1．2方法

1對象和方法

1.1對象

2010年2月—2011年12月對31名手術室在職護士進行案例分析法安全教育培訓。參加培訓人員年齡：24~41歲，平均29.3歲；工齡1年內(nèi)新護士5名，1~5年9名，6年及以上17名；學歷：中專3名，大專24名，本科4名；職稱：護士14名，護師13名，主管護師4名。

1.2方法

1.2.1收集案例

由護士長組織全科人員參與收集自2008年以來發(fā)生在手術室的護理風險和差錯事故，案例可以來自網(wǎng)絡、報刊、兄弟醫(yī)院或科內(nèi)等。

1.2.2分類整理

【摘要】目的：探討紅細胞分布寬度(RDW)水平與慢性心力衰竭(CHF)患者死亡的相關性。方法：采用回顧性研究方法，收集2017年1月1日至2018月6月30日在常德市第一人民醫(yī)院住院的520例CHF患者，均檢測RDW水平，比較不同RDW水平下CHF患者的臨床資料及死亡率，采用Logistic多因素回歸分析法分析影響CHF患者死亡的危險因素。結果：不同RDW水平下臨床資料及死亡率比較結果顯示，RDW值越高，血紅蛋白、左室射血分數(shù)越低，尿素氮、NT-proBNP水平越高，死亡率也越高(P均<0.05)；多因素Logistic回歸分析結果表明，年齡、高NYHA心功能分級、RDW及NT-proBNP水平均是慢性心力衰竭患者1年內(nèi)死亡的危險因素(P<0.05)。結論：RDW水平是慢性心力衰竭患者1年內(nèi)死亡的獨立危險因素。

【關鍵詞】慢性心力衰竭；紅細胞分布寬度；死亡

慢性心力衰竭(chronicheartfailure,CHF)是各種心臟結構和(或)功能性疾病導致心室充盈和(或)射血分數(shù)能力受損而引起的一組綜合癥。CHF具有高患病率、高再入院和高死亡率[1-4]，嚴重心衰患者1年死亡率可高達50%[5]。有關研究表明，紅細胞分布寬度(redbloodcellvolumedistributionwidth,RDW)的升高對心衰患者或有發(fā)生心衰風險的人群未來發(fā)生心血管事件和死亡具有重要意義[6,7]。本研究以520例CHF患者為研究對象，分析RDW與心力衰竭死亡的相關性，現(xiàn)報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料

收集2017年1月1日至2018月6月30日在湖南省常德市第一人民醫(yī)院住院的CHF患者520例。入選標準：①患者符合中華醫(yī)學會心血管病分會《中國心力衰竭診斷和治療指南2014》中心力衰竭的診斷標準[8]；②美國紐約心臟病學會(NewYorkHeartAssociation，NYHA)心功能分級II-IV級；③有器質(zhì)性心臟病基礎；④確診CHF病史超過6個月；⑤無精神疾病、惡性腫瘤及肝腎功能衰竭等病史。全體患者均簽署知情同意書并經(jīng)過本院倫理委員會批準。對所有納入病例隨訪12個月，死亡病例有89例。男性312例，女性208例，年齡24～91歲，平均年齡(66.94±12.11)歲。根據(jù)NYHA心功能分級劃分標準：120例Ⅱ級心衰組、360例Ⅲ級心衰、40例Ⅳ級心衰。三組患者的性別、年齡經(jīng)比較，其差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。

1.2檢驗方法