本文選題：腦血管疾病 + 院內(nèi)感染��； 參考：《重慶醫(yī)學(xué)》2017年12期

【摘要】：目的采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建腦血管疾病院內(nèi)感染預(yù)測模型,對患者發(fā)生院內(nèi)感染的風(fēng)險(xiǎn)作出評判,加強(qiáng)腦血管疾病院內(nèi)感染防控管理。方法收集整理桂林市中醫(yī)醫(yī)院2014年腦病科892例患者院內(nèi)感染數(shù)據(jù),采用主成分分析法選取具有代表性的指標(biāo)并予以賦值,依指標(biāo)集構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦血管疾病院內(nèi)感染風(fēng)險(xiǎn)評估模型,通過一定數(shù)量樣本的訓(xùn)練和測試,以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂煽啃院蜏?zhǔn)確性。結(jié)果選取200例患者作為樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,未發(fā)生院內(nèi)感染病例預(yù)測準(zhǔn)確174例,準(zhǔn)確率89.2%;發(fā)生院內(nèi)感染病例預(yù)測準(zhǔn)確5例,準(zhǔn)確率100%。結(jié)論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評估模型對預(yù)防腦血管疾病院內(nèi)感染有著積極的意義,可較好的提前預(yù)測院內(nèi)感染發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),為感染防控提供有效的依據(jù)。
[Abstract]:Objective to establish a prediction model of nosocomial infection in cerebrovascular diseases by using BP neural network to evaluate the risk of nosocomial infection and strengthen the prevention and control management of nosocomial infection of cerebrovascular diseases. Methods the nosocomial infection data of 892 patients in the Department of Encephalopathy in Guilin traditional Chinese Medicine Hospital in 2014 were collected, and the representative indexes were selected and assigned by principal component analysis (PCA). A risk assessment model for cerebrovascular diseases in hospital was constructed based on BP neural network. The reliability and accuracy of the model were tested by training and testing of a certain number of samples. Results 200 patients were selected as samples to test the neural network, 174 cases of nosocomial infection were predicted accurately, and 5 cases of nosocomial infection were predicted accurately, and 100 cases of nosocomial infection were predicted. Conclusion BP neural network risk assessment model has positive significance in preventing nosocomial infection of cerebrovascular diseases, which can predict the risk of nosocomial infection in advance and provide effective basis for prevention and control of infection.
【作者單位】： 桂林市中醫(yī)醫(yī)院醫(yī)院感染管理科;重慶市中醫(yī)院消化內(nèi)科;
【分類號】：R743

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1997341