河南某部队医务人员突发公共卫生事件应对能力调查研究

发布时间：2017-07-01 05:12

  本文关键词：河南某部队医务人员突发公共卫生事件应对能力调查研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的 1.了解河南省基层部队卫勤机构医务人员突发公共卫生事件基本认知状况,评价其应对能力并分析主要影响因素。 2.构建卫勤机构医务人员突发事件应对能力数据挖掘预测模型,与传统的logistic回归模型预测性能进行比较,探索适合医务人员应对能力的最佳评价预测模型,为加强应急人力资源管理提供新思路。 方法 1.现场调查：采用多阶段分层随机抽样法,在河南省随机抽取省军区、新乡某驻军、开封某驻军作为初级抽样单位,对抽取的基层部队辖属各级卫勤机构作为二级抽样单位。对抽取机构各科室医务人员进行现场问卷调查。 2.建立数据库并筛选建模变量：采用SPSS17.0建立医务人员突发事件应对能力信息数据库,利用单因素logistic回归对突发事件应对能力相关影响因素进行变量筛选,将有意义的变量作为建立模型指标,筛选标准为P0.05。 3.构建模型：通过SPSS17.0建立logistic回归应对能力预测模型,利用Clmentine12.0建立决策树和神经网络数据挖掘预测模型,利用受试者工作曲线评价模型性能。 结果 1.河南省基层部队医疗保障体系医务人员大专及以下学历336人(55.5%),初级及以下职称人员为463人(76.4%),学历和职称结构均呈橄榄状：基层卫生机构医务人员相对医院人员较年轻化,未婚男性居多,学历、职称水平偏低。 2.基层部队卫勤机构医务人员突发事件知晓率为74.9%,卫勤医务人员突发事件应对能力合格率仅38.4%。 3.神经网络,决策树与logistic回归三种模型分析基层部队卫勤机构医务人员突发事件应对能力影像因素主要包括：危机意识,传染病关心程度,参加培训,文化程度,工龄,职务、职称等。 4.构建的神经网络,决策树与logistic回归三种模型预测准确率都在75%以上,神经网络预测准确率为87.12%,在三者中最高。神经网络模型AUC为0.869(0.796,0.938),决策树模型AUC为0.797(0.711,0.883),logistic回归模型AUC为0.751(0.656,0.845) 结论 1.基层部队医疗保障体系人力资源配置尚不合理,需完善基层卫生机构和医院两级单位医务人员素质结构。 2.基层部队医务人员突发事件相关知识认知水平相对地方医疗机构卫生人员较低,突发事件应对能力不足,需有针对性开展应急能力干预措施,提高突发事件应对能力。 3.采用神经网络,决策树和logistic回归三种模型对医务人员突发事件应对能力影响因素进行分析得出共同的重要影响因素包括危机意识、传染病关心程度和参加相关培训。 4.本研究建立三种模型预测效能均尚可,神经网络模型预测性能最高。应用所建立的模型可用于辅助评估医务人员应对能力,为加强突发事件应急人力资源管理制提供科学依据。
【关键词】：数据挖掘 基层部队 医务人员 突发公共卫生事件 应对能力
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R82
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 目录9-11
• 图和附表清单11-12
• 1 引言12-15
• 2 材料与方法15-23
• 2.1 资料来源15
• 2.2 研究对象与内容15
• 2.3 抽样方法15-16
• 2.4 样本含量16
• 2.5 调查方法16-17
• 2.6 数据录入与预处理17-18
• 2.7 统计分析处理方法18-20
• 2.8 质量控制20-21
• 2.9 技术路线21-23
• 3 结果23-41
• 3.1 描述性统计分析23-31
• 3.2 非条件单因素 logistic 回归对突发事件应对能力影响因素分析31-32
• 3.3 建立突发公共卫生事件应对能力非条件多因素 logistic 回归模型并进行预测评价32-33
• 3.4 建立人工神经网络和决策树模型并进行预测33-38
• 3.5 神经网络，决策树与传统的 logistic 回归模型的准确度、灵敏度和特异度比较38-39
• 3.6 神经网络模型，决策树模型与传统的 logistic 回归模型 ROC 曲线及曲线下面积(AUC)比较39-41
• 4 讨论41-49
• 4.1 现场调查资料真实可靠41-42
• 4.2 基层部队二元化医疗保障体系人员配置42
• 4.3 基层部队医务人员突发公共卫生事件相关知识认知情况42-44
• 4.4 基层部队卫勤机构医务人员突发公共卫生事件应对能力现况分析44
• 4.5 基层部队卫勤机构医务人员突发公共卫生事件应对能力的影响因素44-45
• 4.6 医务人员突发公共卫生事件应对能力神经网络，决策树模型与 LOGISTIC回归预测模型建立和比较45-49
• 5 结论49-50
• 参考文献50-53
• 综述53-63
• 参考文献60-63
• 附录63-68
• 个人简历、在学期间发表论文与研究成果68-69
• 致谢69

【参考文献】

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本文编号：504675