肾癌手术病人住院周期的影响因素研究及预测分析

发布时间：2023-06-08 18:26

　　病人的住院周期的长短是评价医疗机构整体服务水平和关键设备使用效率的一个重要的综合评价指标。减少病人的住院周期不但可以改善医院病床的周转率,将关键的设备资源能够为更多的病人服务,还能提升医院的社会效益和经济效益。住院周期的预测对医院提前为病人做好出入院计划和病床的调度有重要的意义。本文首先在临床理论的基础之上,结合根治性肾切除病人的特点和专家访谈的结果,建立了由4个因子反映的住院周期的影响因素体系,这4个因子分别为:患者因素、病理因素、手术因素和伴随因素,同时为每个因子找到了相应的观测变量作为指标。在理论体系的基础之上,先用探索性因子分析从数据层面对4个因子的选择的正确性进行判断;然后采用结构方程模型,对模型中因素及观测变量之间的相关性进行分析,在此基础上进行二阶因子分析来解释因素与根治性肾切除手术病人的住院周期之间的关系。选取2013年到2015年3年间243份患者的病理数据作为样本,对模型进行拟合、修正和检验,最终确定包括4个潜变量,14个观测变量,显著性较好的结构方程模型。发挥结构方程模型优化、简化结构的优势,使得对住院周期的影响因素的反映更为简洁、客观。结合对住院周期影响因素的研...

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题的研究背景
    1.2 住院周期研究的发展
    1.3 研究目的及意义
    1.4 论文研究方法、研究内容和技术路线
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究内容
        1.4.3 研究路线
第二章 文献综述
    2.1 住院周期影响因素的研究现状
    2.2 住院时间预测领域的研究现状
    2.3 本章小结
第三章 肾癌手术病人住院周期影响因素及初始模型的构建
    3.1 结构方程模型的基本思想
        3.1.1 SEM的基本概念
        3.1.2 SEM的基本结构
        3.1.3 SEM分析步骤
    3.2 肾癌手术病人住院周期影响因素理论模型及研究假设
    3.3 肾癌手术病人住院周期影响因素体系的构建
        3.3.1 影响因素体系构建原则
        3.3.2 观测指标的选择
    3.4 肾癌手术病人住院周期影响因素的初始结构方程模型的构建
    3.5 本章小结
第四章 肾癌手术病人住院周期影响因素实证分析
    4.1 样本选取及数据处理
        4.1.1 样本选取
        4.1.2 数据缺失及异常值处理
        4.1.3 数据标准化
    4.2 初始模型基本假设检验
    4.3 探索性因子分析
    4.4 验证性因子分析
        4.4.1 模型适配度检验指标
        4.4.2 初始模型拟合结果
        4.4.3 模型修正
        4.4.4 修正后的模型
    4.5 二阶因子分析
        4.5.1 二阶因子分析模型
        4.5.2 模型拟合与修正
    4.6 实证假设的检验
    4.7 本章小结
第五章 基于BP神经网络的住院周期的预测
    5.1 住院周期分析
    5.2 BP神经网络原理
        5.2.1 BP神经网络模型
        5.2.2 BP神经网络结构
        5.2.3 BP神经网络的学习算法
    5.3 标准BP算法的优缺点及改进
        5.3.1 标准BP算法的优缺点
        5.3.2 BP算法的改进
    5.4 基于BP神经网络的根治性肾切除患者住院周期预测分析
        5.4.1 改进BP算法的住院周期预测
        5.4.2 改进算法的预测效果比较
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 结论
    6.2 论文的创新点
    6.3 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文



本文编号：3832264