数据挖掘在降低住院患者鼻肠管非计划拔管率的应用与效果分析

目的 分析住院患者鼻肠管非计划性拔管原因,制订防范策略,降低鼻肠管非计划性拔管率.方法 回顾性整理某三级甲等医院2019年1月1日—2019年12月31日上报的鼻肠管非计划性拔管事件,采用Apriori算法对非计划性拔管信息进行挖掘、分析,建立有价值的强关联规则,采取防范措施.结果 在收集的210例鼻肠管非计划性拔管事件中,挖掘出强关联规则33条(置信度≥60％,支持度≥10％,提升度＞1),采取防范措施后住院患者鼻肠管非计划性拔管率从2.22％降至1.45％(p＜0.05).结论 基于数据挖掘技术制定的非计划性拔管事件防范措施有助于降低住院患者鼻肠管非计划性拔管率.