目的目前國內(nèi)外有多種用于譫妄的床旁評估工具,但需人工床旁評估,費時費力,可行性差。文章旨在建立一套自動化提取關(guān)鍵詞的基于電子病歷的譫妄篩選量表。方法選取2015年至2017年于四川大學(xué)華西醫(yī)院住院的779例老年患者的電子病歷。應(yīng)用R軟件自動化分詞形成關(guān)鍵詞詞庫,采用臨界比值法、相關(guān)系數(shù)法和差異性分析篩選條目,通過德爾菲法結(jié)合層次分析權(quán)數(shù)法構(gòu)建權(quán)重系數(shù),最后構(gòu)建出正式量表。結(jié)果正式量表包含59個條目及11個維度,得分在0～53.4分之間,平均值為6.64分,偏度為2.6,峰度為8.2。結(jié)論基于電子病歷的自動化譫妄識別量表有望通過智能、主動地提醒醫(yī)務(wù)人員以提高譫妄識別率,實現(xiàn)譫妄的早期智能化篩查。
【部分圖文】：

將篩選出來的59個條目組成正式量表,通過德爾菲法結(jié)合層次分析法重建權(quán)重系數(shù)。5位專家均返回意見,專家積極指數(shù)為100%。為便于統(tǒng)計分析,將條目總權(quán)重系數(shù)增大2個數(shù)量級(即乘100),發(fā)現(xiàn)譫妄和反應(yīng)遲鈍的權(quán)重系數(shù)最高,分別為15及13.3。權(quán)重矩陣圖的一致性檢驗結(jié)果顯示CR值均<0.1,說明權(quán)重賦值的判斷矩陣具有滿意的內(nèi)在一致性即可靠性。最后由正式量表條目及總權(quán)重系數(shù)形成正式量表,其中包含59個條目及11個維度。779位患者的正式量表得分在0～53.4分之間,平均值為6.64分,偏度為2.6,峰度為8.2,故正式量表得分為厚尾正偏態(tài)分布,圖1為其分布直方圖。3 討 論
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本文編號：2866600