【摘 要】
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目的 基于数据挖潜思路对数据进行回顾性分析，旨在发现精神科护理不良事件的相关因素和变量之间的关联规则，为拟定精神科护理安全管理策略和风险预警机制提供科学依据。方法 运用Apriori算法，以支持度、置信度和提升度为指标，对2016年—2021年某精神病专科医院上报的684例护理不良事件的影响因素变量进行关联挖掘。结果 设置最低条件支持度为5，最小规则置信度为85%，最大前项数为3，得到关联规则共9
【基金项目】
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山东省重点研发计划（软科学项目）（2020RKB14062）；
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目的 基于数据挖潜思路对数据进行回顾性分析，旨在发现精神科护理不良事件的相关因素和变量之间的关联规则，为拟定精神科护理安全管理策略和风险预警机制提供科学依据。方法 运用Apriori算法，以支持度、置信度和提升度为指标，对2016年—2021年某精神病专科医院上报的684例护理不良事件的影响因素变量进行关联挖掘。结果 设置最低条件支持度为5，最小规则置信度为85%，最大前项数为3，得到关联规则共90条，经专业判断，最终选择16条关联。其中，科室、护士班次和当班人力、患者总数、患者年龄、性别和住院天数均与跌倒/坠床不良事件有关联；患者总数、精神症状、住院天数、性别和当班护士年龄与暴力攻击不良事件关联；患者的精神症状与自杀地点有关联。结论 采用数据挖潜技术，可以深入分析精神科护理不良事件相关因素之间的关联规则，发现精神科护理不良事件发生的规律和特点，为针对性地开展精神科护理风险管理提供科学依据；针对不良事件的关联规则拟定风险预警机制，对于保障患者安全、减少精神科护士职业伤害有一定指导意义。
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