统计学分析法全文(5篇)

摘要：目的：探讨妇科治疗室感染的预防与有效的管理方法。方法：研究时间为2018年4月～2019年10月，医院自2019年2月起由专人负责收集受试者的临床资料，对临床数据进行收集和统计，进行妇科治疗室感染危险因素分析。将Logistic多因素分析法中筛选出的影响妇科治疗室感染的风险因素进行分析、讨论，并纳入院感染管理的防控和预防工作流程中，2018年4月～2019年1月为实施前，2019年2～10月为实施后，实施前后各随机选择收治的150例患者为研究对象，比较实施前后的管理质量评分。结果：实施后的无菌操作流程、环境管理质量、消毒流程规范、及时隔离、患者满意度等评分，均显著高于实施前（P＜0．05）。结论：基于多因素分析的感染预防与管理方法的制定，有助于提升医院感染的管理质量。

关键词：妇科；医院感染；管理；感染预防

医院感染也被称为医院内获得性感染，是指患者在院接受治疗期间在医院内发生的感染。医院感染的发生不仅会导致患者的病情加重、延长住院时间，也是疾病治疗过程中的主要不良事件［1－2］。近年来，医院感染相关的医疗纠纷的发生逐渐引起多方面的重视，如何采取相应的措施有效的控制和预防医院感染的发生，是医院管理中的重要内容［3］。对此分析了妇科治疗室感染的预防与管理方法。

1资料与方法

1．1一般资料

研究时间为2018年4月～2019年10月，医院自2019年2月起由专人负责收集受试者的临床资料，对临床数据进行收集和统计，进行妇科治疗室感染危险因素分析，将Logistic多因素分析法中筛选出的影响妇科治疗室感染的风险因素进行分析、讨论，并纳入院感染管理的防控和预防工作流程中，2018年4月～2019年1月为实施前，2019年2～10月为实施后。实施前患者中，年龄为23～70岁。实施后患者中，年龄为23～70岁。实施前后患者的一般资料比较差异不显著（P＞0．05），结果具有可比性。

1．2方法

摘要：本文从数据挖掘方式以及网络病毒的特点入手，对计算机网络病毒防范之中数据挖掘技术使用的基本构成以及应用进行分析，以期望能够提升计算机网络病毒防范的整体水平，从而为计算机的使用提供安全保障。

关键词：计算机；网络病毒；数据挖掘技术；数据库

计算机在日常使用中容易受到各类网络病毒的侵扰，通过运用数据挖掘技术就可以很好地解决这一问题。因此，希望通过本文的研究，让广大用户对数据挖掘技术在计算机网络病毒防范中的应用有一个更加全面、深刻的认知，从而通过合理应用该技术实现提高计算机网络病毒防范整体水平的目标。

1数据挖掘方式

在利用数据挖掘技术的时候，首先需要收集对应的数据信息，然后，针对数据需要做好预处理上的操作，这样就能够满足挖掘数据、构建模型等对应的操作活动，并确保相关活动有序的开展下去；同时，针对数据信息，可以实施整体性的评价处理。对于数据挖掘这一个过程来说，数据本身的预处理是针对数据挖掘技术应用的一个准备过程，该过程可以有效的收集有价值的信息，并进行数据的编码处理，进而为后续数据挖掘工作奠定基础数据挖掘过程是通过机器学习法、统计学法、数据库法等不同的种类的算法，从而获取较高精度的预测模型，并且通过构建最终的模型以及对于模型合理有效的评价，从而有效的剔除其中存在的冗余信息内容。因此，在使用数据挖掘技术之后，可以合理优化处理数据信息，并发现以及解释数据信息中的隐藏信息，然后做出对应的反馈处理，这样就可以满足对病毒的有效预防处理[1]。

2数据挖掘技术在防范网络病毒中的构成

2.1数据源模块

摘要：目的：探讨优势学科管理理念在提升儿科医疗服务质量方面的影响。方法：医院儿科于2016～2017年采用传统管理方法对儿科进行常规管理，2018～2019年在传统管理方法基础上整合优势学科为主导的管理制度。应用主成分分析法进行数据处理，分析各年度的管理质量评价结果。比较不同管理方法对儿科管理质量的影响。结果：保证性指标、服务指标、医德医风、安全性、个性化管理、药学服务、患者满意度的评价结果显示，2018～2019年的管理质量评分，均显著高于2016～2017年。结论：优势学科为主导的管理理念，有利于管理质量的提升。

关键词：优势学科；医疗服务；医院管理

医院管理是一个宏观的范畴，包括的内容和部分较多，医疗服务体系的构建是其中重要的一个部分。建立医疗服务体系的主要目的在于对现有管理质量进行客观的评价和系统的评估，并有效指导管理方法的实施。主要探讨了采用主成分分析的方法构建儿科医疗服务体系的方法，以及采用优势学科为主导的管理方法的管理效果。

1资料与方法

1．1一般资料

统计2016～2019年的医院儿科的工作日志，选择以下指标组成儿科医疗服务体系：医疗保证性指标（X1）、服务指标（X2）、医德医风指标（X3）、安全性指标（X4）、个性化管理指标（X5）、药学服务指标（X6）、患者满意度指标（X7）。

1．2方法

1对象和方法

1.1对象

2010年2月—2011年12月对31名手术室在职护士进行案例分析法安全教育培训。参加培训人员年龄：24~41岁，平均29.3岁；工龄1年内新护士5名，1~5年9名，6年及以上17名；学历：中专3名，大专24名，本科4名；职称：护士14名，护师13名，主管护师4名。

1.2方法

1.2.1收集案例

由护士长组织全科人员参与收集自2008年以来发生在手术室的护理风险和差错事故，案例可以来自网络、报刊、兄弟医院或科内等。

1.2.2分类整理

【摘要】目的：探讨红细胞分布宽度(RDW)水平与慢性心力衰竭(CHF)患者死亡的相关性。方法：采用回顾性研究方法，收集2017年1月1日至2018月6月30日在常德市第一人民医院住院的520例CHF患者，均检测RDW水平，比较不同RDW水平下CHF患者的临床资料及死亡率，采用Logistic多因素回归分析法分析影响CHF患者死亡的危险因素。结果：不同RDW水平下临床资料及死亡率比较结果显示，RDW值越高，血红蛋白、左室射血分数越低，尿素氮、NT-proBNP水平越高，死亡率也越高(P均<0.05)；多因素Logistic回归分析结果表明，年龄、高NYHA心功能分级、RDW及NT-proBNP水平均是慢性心力衰竭患者1年内死亡的危险因素(P<0.05)。结论：RDW水平是慢性心力衰竭患者1年内死亡的独立危险因素。

【关键词】慢性心力衰竭；红细胞分布宽度；死亡

慢性心力衰竭(chronicheartfailure,CHF)是各种心脏结构和(或)功能性疾病导致心室充盈和(或)射血分数能力受损而引起的一组综合症。CHF具有高患病率、高再入院和高死亡率[1-4]，严重心衰患者1年死亡率可高达50%[5]。有关研究表明，红细胞分布宽度(redbloodcellvolumedistributionwidth,RDW)的升高对心衰患者或有发生心衰风险的人群未来发生心血管事件和死亡具有重要意义[6,7]。本研究以520例CHF患者为研究对象，分析RDW与心力衰竭死亡的相关性，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料

收集2017年1月1日至2018月6月30日在湖南省常德市第一人民医院住院的CHF患者520例。入选标准：①患者符合中华医学会心血管病分会《中国心力衰竭诊断和治疗指南2014》中心力衰竭的诊断标准[8]；②美国纽约心脏病学会(NewYorkHeartAssociation，NYHA)心功能分级II-IV级；③有器质性心脏病基础；④确诊CHF病史超过6个月；⑤无精神疾病、恶性肿瘤及肝肾功能衰竭等病史。全体患者均签署知情同意书并经过本院伦理委员会批准。对所有纳入病例随访12个月，死亡病例有89例。男性312例，女性208例，年龄24～91岁，平均年龄(66.94±12.11)岁。根据NYHA心功能分级划分标准：120例Ⅱ级心衰组、360例Ⅲ级心衰、40例Ⅳ级心衰。三组患者的性别、年龄经比较，其差异无统计学意义(P>0.05)。

1.2检验方法