摘要 : 非计划性拔管是指导管未达到规定的拔管标准之前意外脱出，其主要原因是患者自行拔管和医务人员操作不当。非计划性拔管的发生不仅增加患者的痛苦、威胁患 者的生命安全，而且占用医疗资源增加社会经济负担，分析主要风险因素能够更好评估并识别高风险脱管患者，从而采取预防措施以降低非计划拔管率。以往研究未分析非计划 性拔管风险因素之间潜在的联系。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，主要探索事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据项之间隐藏的、有趣的规律。有研 究者基于医疗大数据的挖掘技术，识别出跌倒、压疮等护理不良事件的高危因素。为早期精准识别非计划性拔管风险因素潜在的、有价值的联系，本研究运用Ａｐｒｉｏｒｉ算 法对非计划性拔管事件进行关联规则分析，旨在为制订院内非计划性拔管预防措施，以降低非计划性拔管事件发生率，提高护理质量提供依据。
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