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Python工具介入的帕金森病護理干預(yù)新模式研究趨勢

2022-02-18 17:03:04阮俊斌楊顥儀葛奕辰
黑龍江科學(xué) 2022年8期
關(guān)鍵詞:帕金森病護理研究

齊 雪,阮俊斌,楊顥儀,葛奕辰

(上海健康醫(yī)學(xué)院,上海 201318)

PD患者表現(xiàn)有不同程度的運動障礙,并常伴有情感和認(rèn)知功能障礙。全面規(guī)范的臨床護理干預(yù)對控制與改善PD患者的病情起著至關(guān)重要的作用。

1 模型建構(gòu)工具的構(gòu)建與應(yīng)用

1.1 Python工具概況

Python是一種常用的解釋型計算機語言,這種語言自帶一個信息量巨大的標(biāo)準(zhǔn)庫,可以連接到各種擴展庫,使用者既可以從庫里引用代碼,也可以利用庫中信息來處理現(xiàn)有的信息,一般會被使用于應(yīng)用開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析以及人工智能編程等方面。Python介入性作用是搭建模型與平臺的基礎(chǔ)。

1.2 Python模型構(gòu)建與應(yīng)用創(chuàng)新

Python技術(shù)的主要步驟包括從數(shù)據(jù)中獲取到清潔數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)分析,呈現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)等多個領(lǐng)域,目的是把這些繁雜的資料通過系統(tǒng)性地挖掘、利用與分析,得出相關(guān)數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律及其所預(yù)測的趨勢和走向,做出介入性決策。

利用Python工具進行數(shù)據(jù)分析一般需要以下幾個步驟:(1)在數(shù)據(jù)庫中對研究題材進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析。(2)統(tǒng)一所收集的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)清洗(空行、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常值等),以此獲取有效信息。(3)對清洗后的數(shù)據(jù)做預(yù)處理,利用Python工具拆分、記錄、保存作者名和關(guān)鍵詞等。(4)統(tǒng)計所獲數(shù)據(jù),并使用Python的Wordcloud模塊制作詞云圖。(5)羅列所獲數(shù)據(jù),并進行數(shù)據(jù)分析(包括作者及機構(gòu)、關(guān)鍵詞、刊物、分類號、發(fā)表時間)。

研究團隊在本研究中利用Python計算機語言來處理信息,處理步驟如下:首先,本研究以中國知網(wǎng)(含中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫、中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫等)、Web of Science核心合集作為數(shù)據(jù)來源,摘錄含“帕金森”以及“護理干預(yù)”為檢索條件,經(jīng)去除重復(fù),共檢索并獲取到704條有效文獻信息(截至2021年8月1日),隨后,截取文獻摘要以及結(jié)論部分,搭建小型語料庫。借助Python工具對語料文本資料進行詞頻排序處理,并將得出數(shù)據(jù)做成表格并進行歸納,聚焦主要類目,并作進一步研究分析,深入挖掘[1]和分析相關(guān)數(shù)據(jù),搭建新模型。

2 數(shù)據(jù)運行結(jié)果

對帕金森護理干預(yù)的高頻關(guān)鍵詞進行分析。對納入的704篇文獻語料進行處理,本文是我們利用Python語言處理資料的源代碼:將語料導(dǎo)入程序,再對語料進行降噪,提取文檔詞頻并進行排序統(tǒng)計,最后導(dǎo)入Excel文檔。經(jīng)由關(guān)鍵詞剔除檢索詞,合并同義詞、近義詞及規(guī)范化處理后,共得到3 216個關(guān)鍵詞。通過進一步的詞頻排序,中文語料中關(guān)鍵詞“心理”出現(xiàn)的頻次最多,共1 321次,其次為“功能”,共1 094次;英文語料中關(guān)鍵詞“care”出現(xiàn)的頻次最多,共566次,其次為“health”,共274次。

對檢索出的高頻關(guān)鍵詞進行進一步分析,利用詞頻統(tǒng)計結(jié)果對檢索出排名較靠前的熱點詞匯進行進一步挖掘分析,遍歷語料庫語料,獲得固定主題關(guān)鍵詞的外圍語料文本,更加清晰地了解圍繞某一具體關(guān)鍵詞,語料庫內(nèi)文獻資料所闡述的具體內(nèi)容,使其研究角度更為集中。

3 討論

基于上述數(shù)據(jù)分析,可根據(jù)階躍函數(shù)()的干預(yù)模型公式,建立Python工具介入的動態(tài)數(shù)據(jù),表現(xiàn)新干預(yù)模型的變量函數(shù),構(gòu)建新干預(yù)模型Python研究架構(gòu)。根據(jù)該架構(gòu),明確帕金森病護理干預(yù)的作用。

3.1 構(gòu)建帕金森患者心理護理干預(yù)的需求

根據(jù)對文獻研究趨勢的分析,發(fā)現(xiàn)研究者對此領(lǐng)域的研究顯著增加。在帕金森病的治療方面,目前尚無根治的方法,相應(yīng)地采取有效的護理干預(yù),尤其是強化和完善患者的延續(xù)性護理工作,是提高帕金森患者整體康復(fù)效果、降低患者治療費用和再住院率的有效方法之一。根據(jù)目前的帕金森病文獻統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)“以疾病為中心”的傳統(tǒng)護理模式正逐步被“以人為中心”的現(xiàn)代護理模式所取代,以人為中心則多表現(xiàn)在心理護理上,為患者和其親屬提供情感支持,定期評估患者的身心狀況,為病情的漸進性定期調(diào)整護理和醫(yī)療,改善患者的預(yù)后,減少對患者和親屬日常生活的影響。

3.2 綜合護理以及個性化護理的同質(zhì)性問題干預(yù)需求

近年來的研究趨勢表明,相關(guān)領(lǐng)域?qū)ε两鹕』颊叻沁\動性的研究表現(xiàn)出較高的關(guān)注,即心血管疾病,睡眠/困倦,情緒/認(rèn)知、感知障礙、注意/記憶、胃腸道癥狀、泌尿系統(tǒng)癥狀、性功能以及其他一些不明原因的混合癥狀等[2]。對帕金森的疾病管理是一個綜合性極強的過程,綜合護理體系嚴(yán)密,但是,對個性化、專項性護理問題的關(guān)注度尚有待提升。有越來越多的研究者認(rèn)識到帕金森患者的個體化差異,對PD滿意的護理干預(yù)效果的影響。

3.3 家庭整體照護模式的呵護干預(yù)需求

家庭照護層面的社會支持對帕金森患者的康復(fù)以及改善生活質(zhì)量至關(guān)重要。

手術(shù)后護理。以行腦深部電刺激療法的手術(shù)治療PD-DBS患者為例,患者本人及其家屬對于設(shè)備使用的熟練程度與患者的預(yù)后生活質(zhì)量聯(lián)系緊密?;诖耍岣呋颊呒捌浼覍賹C器使用及作用的認(rèn)知程度,為最大程度地發(fā)揮機器的作用,幫助患者度過手術(shù)后的摸索實踐期,更好地控制疾病的發(fā)展,提升生活質(zhì)量至關(guān)重要。

由于帕金森的疾病屬性,患者會形成對家屬極高的依從性。如何更好地將PD患者照護者納入護理模式,更好地借助家庭照護者的力量,使患者-家庭-醫(yī)護形成合力,對帕金森患者更好地進行健康管理,形成良好的正性循環(huán),促進疾病的轉(zhuǎn)歸與康復(fù)。

4 結(jié)論

帕金森病具有進行性加重的特點,是一類無法完全治愈的神經(jīng)系統(tǒng)疾病。對PD患者的治療和康復(fù)是一個漫長的過程,一個綜合性的護理模型主要包括基礎(chǔ)性治療模式、跟進性維護模式以及預(yù)見性護理模式。要根據(jù)患者的具體病情進行分級護理和綜合難易程度予以針對性、個性化的護理,以提高帕金森病的量化水平和科學(xué)護理能力。利用Python工具進行介入性技術(shù)研究,對居家帕金森病患者延續(xù)性護理模式的構(gòu)建及護理效果分析中發(fā)現(xiàn),通過護理干預(yù)后有效地改善了患者的認(rèn)知功能和生活能力、提高了患者的遵醫(yī)行為和康復(fù)效果,同時從家庭整體護理模式著手,對家庭照護者進行需求研究。在臨床護理過程中,為帕金森患者照護者提供相關(guān)的干預(yù)方法,如帕金森病的相關(guān)知識(病因、癥狀、預(yù)后等),患者安全用藥的指導(dǎo),患者心理問題(如悲傷、抑郁等)的指導(dǎo),患者居家安全環(huán)境的指導(dǎo)(如預(yù)防跌倒),患者康復(fù)訓(xùn)練指導(dǎo)(如康復(fù)、訓(xùn)練時間、形式、強度等),患者的飲食營養(yǎng)指導(dǎo)、處理患者便秘問題的指導(dǎo)等。

干預(yù)性護理模式的提出為科學(xué)創(chuàng)新的利用大數(shù)據(jù)提供了可行性分析模式,如利用大數(shù)據(jù)分析能采用預(yù)見性護理的方法,可以提前預(yù)防各種并發(fā)癥的發(fā)生,起到防患未然的作用和效果。

感謝科創(chuàng)團隊成員馬佳秀和王珺提供技術(shù)支持。

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