基于聚類分析的我國臨終關懷現狀的調研分析

◎　李　旭　潘家樂　陳海燕

基于聚類分析的我國臨終關懷現狀的調研分析

◎李旭潘家樂陳海燕

我國老齡化社會快速來臨，臨終關懷已成為醫療、養老等民生領域增長迅速的新需求。臨終關懷是當代社會成熟與文明的標志。所以臨終關懷體系在中國的改善、健全，并最終成為一種有中國特色的臨終關懷文明應該得到極大的關注。于是，筆者所在團隊通過互聯網的媒介，進行網絡調研，通過統計分析軟件對調研數據進行整合分析，了解我國臨終關懷發展的現狀。

臨終關懷及調研目的

臨終關懷是指對即將離世的患者和大齡老人進行醫學治療或人文關懷，其中包括緩解身體的疼痛、使疾病的發展速度減慢和對患者進行心理輔導等，使患者在離世前的身體和精神狀況保持穩定，讓生命帶著尊嚴落幕。

臨終關懷僅在國內一二線城市如北京、上海、南京、沈陽等地陸續建立專門的臨終關懷機構。本次調研的目的是通過對國內多個城市的臨終關懷發展情況的調查，了解并探究臨終關懷在中國的發展模式及其前景。醫護工作人員是臨終關懷理念的傳播者和踐行者，因此，我們主要以醫護工作人員為調研對象進行調查研究，再將調研數據應用統計分析軟件R進行建模分析，應用聚類算法，將省市臨終關懷現狀進行聚類分析，以此探求我國臨終關懷現狀。

聚類分析方法分析我國省份的臨終關懷現狀

聚類算法定義

聚類分析（cluster analysis）是一種常用在大數據分析方面的統計方法，其目的是將相似的事物進行分類。常用的聚類算法有層次聚類法和k-means聚類法。本次調研分析采取k-means聚類算法對臨終關懷面向醫護工作者調研結果進行聚類分析。

k-means聚類算法原理

算法實現

應用kmeans算法，對數據進行聚類建模（見圖1）：

總結與說明

通過聚類分析，我們可以清楚地看到我國臨終關懷現狀的梯度分布。94.12%的受訪者了解臨終關懷的基本內容，但僅僅11.76%的受訪者選擇了全部的正確答案。這種現象表明很多醫護工作人員沒有深入學習臨終關懷相關知識，因此有必要在醫護工作者間開展相關活動和培訓。本次調研由于人力財力有限，調研團隊采取以網絡調研為主、實地調研為輔的方式對實踐地進行調查研究，最終得到調研問卷743份，我們對其進行認真篩選，排除39份無效問卷后，剩余704份作為我們的數據分析源數據。數據分析需要更多、更準確的數據才能避免片面性，團隊將在日后調研的過程中逐漸深入，力求獲得較為準確的臨終關懷現狀分析。

（工作單位：大連海事大學）

圖1

表1