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基于机器学习的河北省部分地区神经重症从业人员心理健康现状调查
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作者 贺峰 邢丽娜 +3 位作者 任雪璞 李文芳 胡耀群 赵迪 《脑与神经疾病杂志》 CAS 2024年第4期240-246,共7页
目的了解河北省部分地区神经重症从业人员心理健康现状,可能影响心理健康状况的相关因素,以便及时采取高效、综合的措施保护神经重症从业人员的心理健康。方法河北医科大学第二医院信息中心于2018年12月13日至12月14日在微信平台“问卷... 目的了解河北省部分地区神经重症从业人员心理健康现状,可能影响心理健康状况的相关因素,以便及时采取高效、综合的措施保护神经重症从业人员的心理健康。方法河北医科大学第二医院信息中心于2018年12月13日至12月14日在微信平台“问卷星”上进行横断面调查。本研究通过重症E学院(CCEI)和中国冷静治疗研究组(CNCSG),联系河北多家三甲医院的神经重症从业人员完成。调查包括22项指标,包括神经重症从业人员基本信息(婚姻、子女状况、个人收入等)、医院工作(平均每周工作时间、夜班频次、医院环境等),以及SCL-90的心理评估结果。结果使用一种机器学习方法:极度梯度提升树法(XGBoost),在中国神经重症从业人员问卷调查样本(n=354)中比较了16种影响心理健康风险因素。心理健康状况采用SCL-90问卷评估:阳性项目数≥43,筛查为阳性。在354人中有188人(53%)心理健康状况为阳性,用机器学习预测后得出受试者工作曲线曲线下面积为0.74。结论利用XGBoost法中特征重要性排序得出,夜班频率是最强的危险因素。说明夜班频率严重影响中国神经重症从业人员的心理健康,在排序中,年假长度、床位数、加床情况、夜班医生床位数比例、夜班护士床位数比例、总通勤时间占用比例均较高。医院可以制定适当的政策来解决这些因素,从而减少神经重症从业人员的心理压力,使其更好地服务患者。 展开更多
关键词 重症医学 极度梯度提升树法 可视化 问卷调查 症状自评量表-90 心理健康
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