长期护理服务的信息化分析及其数据挖掘研究

发布时间：2017-03-20 23:10

  本文关键词：长期护理服务的信息化分析及其数据挖掘研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人类经济、社会的不断发展以及人类寿命的延长,我国所面临的人口老龄化问题愈加严重,由于老年人处于疾病高发人群中,其所带来的护理问题也更加突出。现阶段我国尚未达到经济发达水平且长期护理服务体系尚不健全。因此,长期护理制度的建立与完善迫在眉睫。青岛市率先建立长期护理保险制度,这弥补了我国长期护理制度的空白,但对该制度的运行与发展尚缺乏深入的研究。伴随着信息化与数据挖掘技术的高速发展,在数据信息化管理的助力之下,对数据进行科学有效的分析与挖掘变得可行。本文选题自教育部哲学社会科学研究课题《社会养老服务体系建设研究》,从信息化的角度研究长期护理制度构建,通过对长期护理数据的统计分析与数据挖掘,在总结经验的基础上发现问题与关联规则,完善我国长期护理服务体系的构建。本课题属于长期护理领域的交叉学科研究。首先,通过查阅文献、与专家交流的方式研究长期护理的相关知识。其次,将信息化对长期护理信息化发展的支撑与影响做了深入分析。然后从宏观角度,运用统计学相关知识对长期护理数据进行综合的概括分析。最后从微观角度,阐述数据挖掘技术对长期护理服务体系构建的推动作用,认真钻研了数据挖掘领域中的改进的Apriori算法,首次将改进算法应用到长期护理领域的数据挖掘分析工作中,加快了数据挖掘在长期护理领域的发展。本文通过对长期护理服务的研究与对长期护理数据的统计与挖掘,论证了信息化给长期护理发展带来了积极作用；总结了发展历程中的现状；发现了当前长期护理体系发展的不足；挖掘出长期护理数据中的疾病种类、ADL得分与护理类型之间隐含的关联规则。这将为决策部门合理配置资源,优化长期护理服务发展方向,完善长期护理服务制度提供数据支撑,加快我国的长期护理服务体系发展进程。
【关键词】：长期护理 信息化 数据挖掘 Apriori
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-14
• 1.1.1 我国长期护理领域的发展11-13
• 1.1.2 信息化及数据挖掘技术的高速发展13-14
• 1.2 综述现状14-16
• 1.2.1 国内长期护理研究现状14-15
• 1.2.2 国外长期护理研究现状15
• 1.2.3 数据挖掘及其在长期护理领域应用现状15-16
• 1.3 意义16-17
• 1.4 论文主要内容17-18
• 1.5 论文结构18-19
• 2 信息化对长期护理领域的支撑作用与影响因素19-25
• 2.1 信息化对长期护理体系的支撑作用20-21
• 2.1.1 信息化对长护体系运营管理的支撑作用20
• 2.1.2 信息化对长护体系公开透明的支撑作用20
• 2.1.3 信息化对参与护理人员信息高效管理的支撑作用20-21
• 2.1.4 信息化对政府部门分析决策的支撑作用21
• 2.2 长期护理体系信息化构建的因素分析21-23
• 2.2.1 长期护理的信息化构建规划的导向作用21
• 2.2.2 信息化政策、法规和标准化体系的保障作用21-22
• 2.2.3 信息化软件平台的支撑作用22
• 2.2.4 数据挖掘理论与专业人才的决定性作用22
• 2.2.5 硬件对养老机构信息化的底层基石作用22-23
• 2.3 本章小结23-25
• 3 数据挖掘与关联规则算法25-35
• 3.1 数据挖掘概述25-26
• 3.2 数据挖掘常用方法26-28
• 3.2.1 关联规则26
• 3.2.2 决策树方法26-27
• 3.2.3 聚类分析27
• 3.2.4 神经网络27-28
• 3.3 关联规则算法28-31
• 3.3.1 关联规则相关概念28-30
• 3.3.2 关联规则的分类30
• 3.3.3 关联规则的核心步骤30-31
• 3.4 Apriori算法31-34
• 3.4.1 算法概述31-32
• 3.4.2 算法描述32-34
• 3.4.3 算法缺点34
• 3.5 本章小结34-35
• 4 基于矩阵和位运算的改进的Apriori算法35-45
• 4.1 改进算法原理35
• 4.2 扫描数据库35-37
• 4.3 寻找频繁项集37-39
• 4.4 输出强关联规则39-40
• 4.5 算法的仿真实现40-41
• 4.6 改进算法的性能评估41-43
• 4.7 本章小结43-45
• 5 关联规则的挖掘与分析45-59
• 5.1 护理数据的统计分析46-48
• 5.1.1 护理数据的分区域汇总分析46-47
• 5.1.2 护理数据的疾病种类汇总分析47-48
• 5.2 数据挖掘与规则分析48-57
• 5.2.1 数据预处理48-51
• 5.2.2 基于较高支持度的关联规则分析51-55
• 5.2.3 基于较低支持度的关联规则分析55-57
• 5.3 本章小结57-59
• 6 总结及展望59-61
• 6.1 总结59
• 6.2 展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-67
• 个人简历67-69
• 学术论文69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 骆朝辉;陈凤辉;蔡雯;罗洪;;乌鲁木齐不同民族居家老年人长期护理服务需求调查研究[J];中国现代药物应用;2014年19期

2 焦翔;侯佳乐;田卓平;;上海市老年护理供需测算与长期护理制度建设研究[J];中国医院管理;2014年07期

3 陈璐;范红丽;;我国失能老人长期护理保障融资制度研究——基于个人态度的视角[J];保险研究;2014年04期

4 夏如;陆敏智;苏春燕;;应用改良Barthel指数量表实施分级护理对基础护理及满意度的影响[J];现代中西医结合杂志;2014年04期

5 韦丽红;陈松;;数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[J];佳木斯教育学院学报;2014年01期

6 郭歌;孙立娜;;人口老龄化背景下居家养老信息化平台建设[J];电子测试;2013年12期

7 王金冬;刘予玲;李树雯;;独生子女家庭失能老年人的长期护理需求[J];中国老年学杂志;2013年07期

8 孙正成;;老年长期护理现状调查与需求分析——以浙江省17个县市为样本[J];社会保障研究;2013年02期

9 黄枫;吴纯杰;;基于转移概率模型的老年人长期护理需求预测分析[J];经济研究;2012年S2期

10 任剑岚;;数据挖掘技术应用案例的分析[J];信息通信;2012年06期

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本文编号：258628