基于本体技术的高血压知识库平台构建

详细阐述基于本体技术的高血压知识库平台构建,包括本体库以及Web端界面等,指出该平台可以为高血压诊断和治疗提供依据,为其他慢病知识库平台构建提供借鉴。     

基于两步聚类算法的高血压电子病历数据挖掘研究

采用SQL技术对高血压患者电子病历的基本信息和病程记录进行数据预处理,利用SPSS 19.0软件中的两步聚类算法进行分析,挖掘出肺炎、脑梗塞、糖尿病等预测高血压的重要因素信息,为高血压的诊断和治疗提供参考依据。     

10例应用硬膜外分娩镇痛产妇分娩体验的质性研究

目的 了解应用硬膜外分娩镇痛产妇的体验感受及镇痛效果,为临床护理人员对其进行心理支持和健康教育提供依据.方法 通过访谈形式收集10例应用硬膜外分娩镇痛的产妇的个案资料,将获得的信息进行分析、整理、提出主题.结果 硬膜外分娩镇痛方式受到大多数产妇及家属的好评.镇痛效果明显;尤其对腹部宫缩痛效果显著,部分产妇感觉减轻腰部痛稍差,大部分产妇对其副作用缺乏了解.应用分娩镇痛产妇有了心理寄托,减轻紧张,精神放松,增加了分娩过程的幸福感.结论 硬膜外分娩镇痛是受产妇欢迎的镇痛模式,体现了产科服务的人文关怀,护理人员还需利用有效渠道,将相关的知识、信息,更早、更多的提供给孕产妇做到充分知情选择.     

分娩前孕妇对配方奶风险的认知调查

目的：调查母婴同室孕妇对配方奶风险知识的认知现状。方法采用自行设计问卷对某三甲妇产专科医院母婴同室病区的待产孕妇210例进行配方奶知识认知状况的问卷调查。结果参与调查的210例孕妇对配方奶喂养风险的认知比较低,分别有68．6％、67．3％和64．3％的孕妇不了解配方奶喂养可增加婴儿和儿童患中耳炎和耳感染、哮喘、心血管病的风险;67．1％的孕妇不了解配方奶喂养增加母亲患风湿性关节炎的风险,57．8％的孕妇不了解配方奶喂养增加母亲患母性糖尿病的风险;57．2％的孕妇不了解配方奶喂养增加母亲紧张和忧虑的风险;仅有43．4％的孕妇了解配方奶喂养增加了营养缺乏的风险,41．9％的孕妇了解配方奶喂养增加了母亲患乳腺癌的风险。单因素显示参加母乳喂养讲座和了解母乳喂养好处可以提高孕妇对配方奶风险的认知。结论目前母婴同室孕妇配方奶风险知识的认知程度较低,建立规范化培训,孕期健康教育增加相关的课程学习,多种渠道宣传配方奶风险,提高孕妇对配方奶风险的认识,加奶前建立知情同意制度。     

基于电子健康档案相关研究现状、热点与前沿知识可视化分析

目的了解国内外基于电子健康档案和电子病历相关研究知识结构与发展动向,分析研究热点与前沿。方法通过检索2008-2017近十年间Web of Science和CNKI数据库中相关文献获得题录数据,采用文献计量学与知识可视化方法,借助CitespaceⅢ作为知识图谱绘制工具。结果共获得国外相关研究文献10 347篇,国内相关研究5 406篇,从年发文量、作者与机构分布进行研究现状计量可视化分析,通过绘制关键词图谱,总结近年来研究侧重点与前沿趋势。结论发文量有着容量大且逐年增长的特点,国内研究相对增长平缓;国外研究涉及层面广泛,研究问题深入,关注热点从保健服务质量和回顾性流行病学研究到临床知识发现与智能决策支持;国内研究侧重于信息化管理及建设,近年来聚焦于档案信息的互联互通技术与社区卫生服务模式的改进,以及基于中文电子病历的智慧医疗研究,为医疗机构智能化、精细化管理提供支撑。相关研究尚需更深入的探索和更密切的合作。     

妊娠合并糖尿病孕妇产前健康需求调查

对确诊为妊娠合并糖尿病的33例孕妇进行了产前健康需求问卷调查,为围产期临床护理提供依据。结果表明,她们对糖尿病等相关医学知识、心理与社会支持、血糖监测与胎儿监护、药物治疗、健康教育等诸多方面都渴求帮助。     

妊娠期糖尿病孕妇健康教育研究进展

健康教育对妊娠期糖尿病孕妇的治疗、护理及产后随访有着重要作用和意义.目前中国围产医学开展了多种形式的糖尿病孕妇健康教育工作,收到一定成效,但在规范化健康教育计划、丰富教育内容和方法等方面需继续努力.     

基于Apriori算法的高血压电子病历研究

采用SQL技术对电子病历数据进行预处理,将高血压患者按照性别以65岁为界,分为<65岁男、<65岁女、≥65岁男、≥65岁女4组。运用Apriori算法研究检查检验结果与用药之间的关联规则,挖掘出29条强关联规则,对制定高血压临床诊疗方案提供参考依据。     

国内机构知识库网站的可用性评价

从Open DOAR（开放存取知识库名录）中按地区分别选取若干知识库,利用评估工具测试了网站的可达性、链接时间、链接效果、压力测试4个指标,分析了国内机构知识库可用性及其存在的主要问题,并提出了提高其可用性的建议。     

糖尿病电子病历分类算法性能研究

对糖尿病电子病历的基本信息、出入院记录和病程记录进行数据预处理,利用Weka3.9对处理后的数据分别进行决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯和K最近邻分类,结果显示朴素贝叶斯分类法对此类数据的预测和分类更具优势,为糖尿病的分类和预测提供依据。