基于电子病历的人工智能谵妄识别量表初步构建

发布时间：2020-11-02 04:58

　　 目的目前国内外有多种用于谵妄的床旁评估工具,但需人工床旁评估,费时费力,可行性差。文章旨在建立一套自动化提取关键词的基于电子病历的谵妄筛选量表。方法选取2015年至2017年于四川大学华西医院住院的779例老年患者的电子病历。应用R软件自动化分词形成关键词词库,采用临界比值法、相关系数法和差异性分析筛选条目,通过德尔菲法结合层次分析权数法构建权重系数,最后构建出正式量表。结果正式量表包含59个条目及11个维度,得分在0～53.4分之间,平均值为6.64分,偏度为2.6,峰度为8.2。结论基于电子病历的自动化谵妄识别量表有望通过智能、主动地提醒医务人员以提高谵妄识别率,实现谵妄的早期智能化筛查。
【部分图文】：

将筛选出来的59个条目组成正式量表,通过德尔菲法结合层次分析法重建权重系数。5位专家均返回意见,专家积极指数为100%。为便于统计分析,将条目总权重系数增大2个数量级(即乘100),发现谵妄和反应迟钝的权重系数最高,分别为15及13.3。权重矩阵图的一致性检验结果显示CR值均<0.1,说明权重赋值的判断矩阵具有满意的内在一致性即可靠性。最后由正式量表条目及总权重系数形成正式量表,其中包含59个条目及11个维度。779位患者的正式量表得分在0～53.4分之间,平均值为6.64分,偏度为2.6,峰度为8.2,故正式量表得分为厚尾正偏态分布,图1为其分布直方图。3 讨 论
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本文编号：2866600