摘要
目的:调查突发公共卫生事件下护理人员的心理健康状况并构建预测模型。方法:采用方便抽样法选取上海市浦东新区多家医疗机构1843名护理人员作为调查对象,采用突发公共卫生事件心理问卷(PQEEPH)调查其心理健康状况。将调查对象按照7∶3的比例随机分为训练集和验证集;采用随机森林、人工神经网络、支持向量机和梯度提升机4种机器学习算法构建和验证突发公共卫生事件下护理人员心理健康状况预测模型。结果:结果显示,性格、工作单位和工作岗位是突发公共卫生事件下护理人员心理健康状况得分的重要影响因素(P<0.05)。基于护理人员的基线特征,随机森林、人工神经网络、支持向量机和梯度提升机4种机器学习算法建立的预测模型能够准确预测突发公共卫生事件下护理人员的心理健康状况,其中人工神经网络在训练集和验证集中的均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)最低,提示模型预测的突发公共卫生事件下护理人员心理健康状况得分与实际心理健康状况得分偏差较小,模型精度高。结论:性格内向、工作单位为社区卫生服务中心以及工作岗位为临床一线重点岗位的护理人员在突发公共卫生事件下应给予重点关注;机器学习算法建立的预测模型能够准确预测突发公共卫生事件下护理人员的心理健康状况。
出处
《全科护理》
2023年第16期2263-2267,共5页
Chinese General Practice Nursing
基金
2022年度上海市浦东新区科普资助项目,编号:KPZ2022-09
上海市医院协会医院管理研究基金项目,编号:X2022169。
