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ICU护士激动镇静评分的Copula模型研究。(英语) Zbl 1445.62292
Nguyen,Hien(编辑),《统计与数据科学》。统计与数据科学研究院论文集,RSSDS 2019,墨尔本,澳大利亚,2019年7月24-26日。新加坡:斯普林格。公社。计算机。信息科学。1150、148-161(2019年)。
小结:对与临床结果相关的躁动评估不足会对患者的健康产生不利影响,包括卧床或卧床过度。早期研究发现,大多数护士低估了更严重的疼痛,而高估了轻度疼痛。
护士对病人激动程度和镇静剂剂量的评价的经验分布通常是正偏态的,因此它们的联合分布是非椭圆形的。因此,护士对病人焦虑程度的高评分可能与大剂量镇静剂的情况不符。
copula度量非线性依赖关系,捕捉倾斜分布之间的依赖关系。因此,我们建议使用基于copula的依赖性度量来确定区分轻度和重度激动区域的患者特定阈值。描绘出不同激越强度的区域可以帮助我们确定护士更可能高估或低估患者焦虑程度的区域。
这项研究使用了在新西兰克赖斯特彻奇医学和健康科学学院的克赖斯特彻奇医院收集的两名患者的激动-镇静特征。基于小波概率带的差、良跟踪器患者分类。最佳拟合的copula表明,护士对病人激动程度的评价与两个病人的镇静剂量之间的依赖结构有一个上尾。具体地说,与较差的追踪者相比,追踪良好者的尾部阈值值较低,且护士对病人焦虑程度的评分中的平均偏差幅度较小。
在不同刺激强度的区域建立尾依赖性和患者特异性阈值对有效使用镇静剂具有重要意义。更好地管理激动镇静状态将使临床医生提高护理效率,降低医疗成本。
整个系列请参见[兹布1433.68029].
理学硕士:
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;荟萃分析
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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