文摘
控制医院感染的一个重要部分,主要责任消毒供应的房间清洁,消毒,杀菌,商店,和分发的所有医疗设备在医院需要重用,和其工作的质量密切相关,医院的正常工作。消毒和供应部门是医院的前提和基础部门,主要负责回收、清洗、消毒、杀菌、医疗设备的存储和分布。清洁和消毒工作的特点是强烈的技术性和高要求,和工作效果直接关系到病人的生命和安全的医院感染的发生。因此,迫切需要有一个科学、高效的管理模式适用于库房的工作。传统的管理模式也有一些缺点,从而影响医院的实际工作。消毒和供应的房间是医院感染控制的一个重要组成部分和一个重要的部门,以确保卫生保健的质量。一个有效的管理模式不仅可以提高效率,但也工作的整体质量,和PDCA (plan-do-check行动周期)作为一种先进的管理模式可以有效地提高管理质量。本研究调查的影响基于人工智能算法的PDCA循环管理在护理管理消毒供应的房间,和实验结果表明,该算法模型可以有效地减少不良事件的发生率,提高灭菌率标准,具有一定的现实意义。
1。介绍
医院管理包括几个方面,要求人们的协调和管理,资金、材料、时间和促进医疗结果。医院感染管理和药品管理是医院管理的两个重要的元素。医疗体制改革和日益激烈的医疗市场环境、医院管理正面临更大的挑战,因此需要加强管理干预措施。为了提高医院的核心竞争力,更提出了应对策略,促进医疗质量的提高,安全,和人力资源管理战略中扮演重要角色优化医院人力资源管理的工作,促进医院的进一步发展1- - - - - -4]。PDCA循环管理是一种常见的质量管理模式用于企业管理的各种任务,从计划开始,做检查,并探讨了PDCA管理在医院管理的影响,旨在提高医院管理治疗,保证患者安全。消毒供应的房间是一个重要的地方消毒的医疗项目和仪器、设备在医院的部门,为各部门提供无菌物品。它的主要责任是回收可重复使用医疗设备和物品在医院,然后分类,清洗和消毒,并存储和分发他们(5- - - - - -7]。消毒供应室的工作质量将直接影响到诊断和治疗医院各部门的工作,确保无菌操作的前提下,控制医院感染中发挥着重要作用。PDCA循环管理可以有效地提高工作质量,它将用于消毒供应空间进一步提高消毒通过全面的护理管理,规范工作流程,加强监督,不断发现问题,解决他们在工作过程中质量和减少手术器械感染的风险。近年来,随着医院消毒质量的日益严格的要求,许多缺点的分权管理消毒供应房间在过去已经逐渐暴露,这不仅分散医疗和护理人员的注意,但也影响医院的合理优化资源。此外,消毒和灭菌合格率较低容易导致危险事故如medical-derived感染和严重的情况下,也可能导致医患纠纷。因此,重要的是要选择科学、有效的护理管理方法消毒供应房间改善手术器械的消毒和灭菌质量,防止和控制medical-derived感染(8- - - - - -10]。近年来,PDCA循环方法已被广泛用于实现质量改进和管理主要是通过规划的周期(P),执行(D)、测试(C)和处理(A)。医院消毒供应系统是医院工作的重要组成部分。由于医院工作的特殊性质,手术和治疗需要一个无菌的环境,地方要求消毒供应系统及相关设备的管理。
集中消毒管理链反复应用工具和材料在医院有一个非常重要的作用,及其消毒和灭菌质量直接关系到医疗服务的总体质量和有重要相关性medical-derived感染的发病率(11]。重要的是开展标准化,通过现代科学监测监控手段和现代设备。脉动真空压力蒸汽灭菌器是最常见的和可靠的消毒处理方法对医院医疗设备。为了有效地保证临床杀菌治疗,临床应实施物理监测、化学监测和生物监测。其中,物理监测是最基本的一种监测手段,及其灭菌参数包括灭菌温度、灭菌压力,灭菌时间。灭菌温度需要严格在波动范围内满足最低杀菌时间要求,和无菌物品必须符合物理监测前就被不断应用。生物监测是唯一直接微生物杀菌方法,包括细菌平板电脑和独立的生物指标,并确保最终灭菌的“黄金标准”的结果(12- - - - - -15]。化学监测是一种有效的补充生物监测,应用高速模拟生物性能指标严格监视所有灭菌的关键参数,与监测结果,独立于冷凝和其他因素,因此可以显著排除人为错误。临床实施集中消毒管理干预措施(重用工具,再利用项目,等等)是其中一个重要方面的应用现代监控工具,现代监测设备等标准化和科学发展的监控过程。PDCA循环管理方法是一种新的临床管理模型中,连续性的优点,主动性,和及时性,并选择监视和管理消毒供应的房间,它可以保证无菌库房的有效性在一定程度上,有效地预防和消除无菌供应房间质量下降的问题,并积极识别和改进问题,不断提高消毒质量。临床研究表明,PDCA循环管理方法的实现具有连续性,主动性,和整个过程,使持续改进质量的物理监测灭菌器在临床医院,从而使监测灭菌更多的声音16- - - - - -19]。此外,PDCA循环管理干预消毒房间可以进一步提高灭菌的附着力和热情成员他们的工作,也可以有效地保证灭菌的一致性以更全面的方式工作,从而不断提高灭菌工作的水平和减少medical-derived感染的发病率。这项研究的结果显示,实验组有更高的合格的生物监测灭菌效果,罪犯测试灭菌效果,和化学监测灭菌效果,表明PDCA循环管理方法的发展有利于提高消毒质量合格率在消毒供应中心;实验组的员工评估分数更高,表明PDCA循环管理方法在临床工作的发展有明显的优点,有利于在消毒供应中心灭菌质量的提高。实验组的员工评估分数高,这表明PDCA循环管理方法在临床工作具有明显的优势,有利于提高部门员工的评估分数。图1显示了PDCA在Google的搜索流行,它可以发现世界的高度评价。
作为一个全新的领域,已经迅速发展了十多年,深度学习已经收到研究人员越来越多的关注,它有明显的优势浅模型特征提取和建模,它是人工智能的核心方法。深度学习善于挖掘越来越抽象特性表征从原始输入数据,具有良好的泛化能力。它克服了的一些问题在人工智能在过去被认为是棘手的。和数量显著增长的训练数据集和芯片处理能力大幅增加,它已经有效的检测和计算机视觉等领域的目标,自然语言处理,语音识别,因此语义分析和人工智能技术的发展作出了贡献。深度学习是一个分层的机器学习方法,包括多级非线性转换,和深层神经网络目前是主要的形式。神经元之间的连接模式的灵感来源于动物视觉皮层的组织,和卷积神经网络是一个经典的和广泛使用的结构。本地连接,共享,重量和池操作的卷积神经网络使他们能够有效地减少网络的复杂性,减少训练参数,使模型不变的翻译、扭曲和比例在一定程度上,有很强的鲁棒性和容错性,也容易训练和优化。基于这些优越特性,它优于标准完全连接神经网络在各种信号和信息处理任务。本文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后描述了神经元的结构模型和多层感知器,分别。卷积神经网络的结构,包括卷积、池、和完全连接层,扮演不同的角色,详细分析。 Then, improved convolutional neural networks such as the net-in-network model and spatial transformation network are discussed. Also, supervised learning and unsupervised learning training methods for convolutional neural networks and some common open-source tools are introduced, respectively. In addition, the paper summarizes the applications of convolutional neural networks with the examples of image classification, face recognition, audio retrieval, ECG classification, and target detection. The integration of convolutional neural networks with recurrent neural networks is one way [20.]。为了给读者尽可能多的参考,本文还设计和实验卷积神经网络与不同的参数和不同深度分析参数之间的相互关系和不同的参数设置的影响结果。最后,几个问题需要解决在卷积神经网络及其应用。
今天,PDCA循环管理技术的出现带来了更多的方便和有效的消毒供应服务的房间。为了解决当前困难的问题特征参数提取和传统方法受干涉消毒供应房间,并有针对性地改进现有方法的缺点,本文验证了模型通过构建一个基于深度学习算法的性能,通过调整相关的网络参数,最后验证了该方法的有效性,将其应用在实际房间消毒供应数据。
本研究的主要贡献如下:(我)首先,护理管理的有效性和秩序保证的质量管理团队规划阶段。(2)在实现阶段,提高质量除以一方面和另一方面的责任由培训人员提高业务素质和无菌库房管理。(3)下一阶段是检验质量提高了检查和分级护理人员的监督。(iv)最后阶段是治疗阶段护理阶段管理及时被发现和纠正的缺点通过连续工作总结,提高了质量。
论文的其余部分被组织为一节2代表了历史。一节中讨论的方法是3。部分4讨论了实验和评价结果的研究。最后,结论部分的研究5。
2。相关工作
2.1。无菌库房管理基于PDCA模型
随着人民生活水平的提高,加强无菌供应房间在卫生保健服务已经成为一个主要的任务。有效和科学的无菌库房管理已经成为一个主要的研究问题为临床人员改善医疗满意度、效率和护理质量。PDCA循环(21),也称为质量循环,于1950年首次提出,是一个管理方法,使管理更加科学、规范,程序。计划、检验、实现和处理的四个主要阶段PDCA循环,和PDCA循环过程的过程重复上面的四个阶段,八个步骤,和四个阶段PDCA循环经过每次:规划现状进行了分析,识别的问题,问题的影响因素和原因进行了分析,确定的主要元素,提出了对策,和计划制定;的实施计划进行了分析,发现问题,确定的主要元素。计划制定;implementation-implementation的计划;预期目标和实际结果的检验分析和比较;processing-consolidation结果,标准化的经验和分析评估,新发现或未解决的问题转移到下一个循环。PDCA循环,作为质量管理方法,目前广泛应用于护理管理的所有方面。无菌库房管理中应用PDCA循环不仅是一个重要的功能的核心内容。无菌供应房间的质量不仅与无菌库房管理的水平和护理质量管理方法也与无菌技术水平和业务质量的库房人员(22]。PDCA循环的实现在无菌供应的质量管理室可以让房间消毒供应的质量更科学、有效23]。一项研究报道,PDCA循环消毒供应的心血管医学和整形外科、神经外科、神经内科病房,那里更重要的病人,提高消毒供应室管理的满意度和护理合格率从67.4%到70.0%到96.7%和98.7%,有显著差异,表明质量管理的PDCA循环的应用无菌供应的房间了,上述分析的结论是一致的。为了改善病人的满意度和护理质量,八个步骤和PDCA循环的四个阶段充分利用发展的医疗和护理人员护理管理计划,和护理质量和病人满意度是通过四个周期一年,有效改善也不仅积极促进护理质量,优化护理人员的行为和哲学。图2说明了无菌库房管理系统。
使用PDCA循环管理消毒供应房间可以加强杀菌职业危害防护的过程,这表明PDCA循环已被证实的科学有效性,和使用PDCA循环管理可以有效地提高保护医疗和护理人员的职业危害无菌供应房间,不仅要保证员工的职业安全,也减少职业危害的发生。在各种专业的临床教学,如呼吸医学和手术室、ICU,产科急诊医学,PDCA循环管理的科学性消毒供应的房间已经验证,每个专业都有发达的最合适的PDCA循环消毒供应室教学模式结合自己的教学实际和特点(24- - - - - -26]。同时,教师和学生的热情可以调动,以便护理学生的综合素质和专业技能可以提高,可以有效地提高教师的整体水平。总之,PDCA循环的计划、执行、检查、和行动,具有连续性的特点,团结,和完整性。与其他护理模型相比,PDCA更标准化的和有效的。PDCA循环是适用于每一个无菌库房的管理,这不仅会提高医院消毒质量管理和安全管理,同时也提高了教学管理消毒供应的房间,使病人满意度和医疗和护理人员的工作质量提高,减少医疗纠纷和护理缺陷的发生,确保患者安全,值得应用和推广。
2.2。深度学习
实现人工智能(AI)是人类长期的共同目标。随着现代计算机技术的快速发展,人类在人工智能领域取得了很大的进步。AlphaGo1,谷歌开发的人工智能机器人,赢得了3 - 0战胜世界冠军。然而,在其他领域,人工智能还远未实现真正意义上的“机器”,而不是“大脑”(27]。作为人工智能的一个重要分支,神经网络可以取代人类的大脑来有效地处理一些复杂的问题,从而促进人工智能的发展。人工神经网络(ANN),也称为人工神经元的连接单元的集合,是许多不同的基于机器学习算法的框架。人工神经网络受生物神经网络形成动物的大脑和模仿生物大脑的神经元。每个连接,就像一个突触在生物的大脑,可以通过神经元之间的信号。ann最初提出,这样他们可以解决问题以同样的方式作为人类的大脑。然而,随着时间的推移,安研究的焦点从生物学转向如何使人工神经网络执行特定的任务。蓬勃发展的现代科学、技术和硬件设备,网络有一个越来越重要的角色在处理大而复杂的数据量的问题。人工神经网络是一种模拟和近似的生物神经网络的自适应非线性动态网络系统由大量神经元彼此连接互连。第一个数学模型的神经元,议员模型,是开创性的,为以后的研究工作提供了基础。 The learning function was added on top of the MP model, and the single-layer perceptron model was proposed, putting the study of neural networks into practice for the first time. However, the single-layer perceptron network model is not capable of handling linearly indistinguishable problems. A multilayer feedforward network-backpropagation network trained according to the error backpropagation algorithm solved some problems that the original single-layer perceptron could not solve. Figure3说明了RNN的基本结构。
各种浅机器学习模型提出了一个接一个,等更经典的支持向量机,和传统的BP网络遇到局部最优的问题,过度拟合,和梯度扩散增加神经网络的层数时,搁置深度模型的研究。与多个隐藏层人工神经网络学习能力优秀的特性,他们可以有效地克服训练困难的深层神经网络“逐层pretraining”,导致深度学习的研究和人工神经网络的另一个热潮。逐层pretraining算法的深入学习,无监督学习首先应用于pretrain每一层的网络,且只有一个层是训练有素的无监督,和这一层的培训结果作为下一层的输入,然后pretrained网络调整,监督学习(BP算法)。这个深度学习pretraining方法可以显著提高识别或检测结果在手写数字识别或行人检测,特别是当标签样本的数量是有限的。网络结构和学习方法都包含在深度学习。目前,常用的深度学习模型包括深信心网络级联自动去噪程序员,卷积神经网络,等。RNNs是一个特殊的类神经网络领域的深度学习与self-connections里面,可以学习复杂vector-to-vector映射。第一个RNN的研究提出了Hopfield Hopfield网络模型,拥有强大的计算能力和联想记忆功能。约旦和Elman提出了递归神经网络框架,称为简单复发性网络,在1986年和1990年,分别,这被认为是目前广受欢迎的RNN的基本版本,此后出现了更复杂的结构,可以被视为其变异或扩展。它已广泛应用于各种任务与时间序列有关。 The network structure of an RNN is shown, which enables the network state of the previous moment to be passed to the current moment and the state of the current moment to be passed to the next moment through loop connections on the hidden layer.
RNN的向前传播可以表示如下: 在哪里Whh是隐藏的单元之间的连接权重矩阵,W沪元是连接权重矩阵的隐藏单元输出单元,和b吗y和bh是偏差向量。在共享计算所需的参数,所以从理论上讲,RNN可以处理任意长度的序列数据。ht需要ht - 1的计算ht - 1,h2的计算ht - 1等等,因此国家在某一时刻RNN依赖于所有过去的状态。RNN可以映射序列数据序列数据输出,但输出序列的长度不一定与输入序列的长度,和可以有多种通讯根据不同任务的要求。具有周期性结构的神经网络,因为当前时间步的计算取决于前面的时间步的输出,例如,在LSTM单位,更新的控制单元取决于隐藏状态ht - 1在时间t- 1,这阻碍了并行处理的序列,其中每个元素的顺序必须按顺序计算。如何加快网络训练与复发性结构也是一个非常受欢迎的最近的研究课题。提出了加速算法类是一个序列递归神经网络的建模方法,使用交替卷积层。验证在3任务相关的序列数据,即情绪分类、建模语言,机器翻译,获得良好的加速度,同时保持良好的性能。为了提高模型的训练速度,提出了简单循环单元。在当前的深度学习领域,更深的深度网络中经常使用一些任务以提高模型的性能;然而,这往往也需要更多的计算资源,消耗更多的训练时间。蒸发器是一种变体结构提高训练速度的LSTM丢弃在循环结构的依赖关系。蒸发器简化了计算控制单元的同时仍然保持强劲表现能力。在过去,我们有比较文学如表所示1。
3所示。方法
3.1。模型架构
该方法的总体架构如图4下,基于RNN神经网络的PDCA cycle-related元素。
3.2。方法详细信息
的一个主要问题,使用梯度下降方法优化RNNs梯度可能会迅速消失,因为它是backpropagated序列。大量的研究工作已经完成在RNNs解决培训的问题,提出了RNNs变异,最具代表性的两个网络回声状态网络和LSTM。以下部分将重点关注LSTM模型的网络结构及其属性。目前使用最广泛的周期性结构网络体系结构在实际应用LSTM模型(没有忘记门),可有效克服了梯度消失RNN中存在的问题,特别是在长距离依赖的任务执行比RNN,梯度反向传播过程不会再次梯度消失的问题困扰,并可以准确的模型数据与短期或长期的依赖。LSTM基本上RNN一样,工作的区别LSTM实现更精细的内部处理单元实现上下文信息的有效存储和更新。由于其优秀的特性,LSTM被用于大量的序列相关的学习任务,如语音识别、建模语言,词汇注释和机器翻译。LSTM用于学习一个句子语义向量,然后用于文档检索任务的特征向量是一个网络的隐层提供了整个句子的语义表示和能够检测句子中的关键词。BLSTM-based语言模型介绍和单词字符门提出了解决表示未登记的话说,这可以用文字和字符级自适应混合词向量获得最后一个词向量表示。动态扩展的基于树的BLSTM模型用于事件提取,使用动态扩展的树,词汇,和距离信息输入浓缩。介绍了一个内存单元和封闭的内存单元保存历史信息,长期状态,使用选通控制信息的流通。 In this paper, the hidden units in LSTM networks are called LSTM units, and the recurrent neural networks in which the hidden units are LSTM units are called LSTM networks or LSTM. There are three types of gating in LSTM units, which are input gates, forgetting gates, and output gates. The gating can be considered as a fully connected layer, and it is the gating that enables the LSTM to store and update information. More specifically, gating is implemented by sigmoid functions and dot product operations, and gating does not provide additional information. The general form of gating can be expressed as 在哪里σ(x)=1/ (1 + exp (−x)),称为s形的函数,是一个非线性激活函数常用的机器学习真实值映射到区间0到1,用于描述通过多少信息。当大门的输出值为0,这意味着任何信息传递,值为1,这意味着可以通过的所有信息。盖茨遗忘,输入和输出是用我、f和o⊙分别代表了对应元素相乘,和Wb表示网络的权重矩阵和偏见向量。
远期LSTM图的计算过程5可以表示为公式(3)(5)。在时间步t的输入和输出向量的隐藏层LSTMxt和ht分别存储单元是ct。输入门是用来控制当前的输入数据xt网络流进记忆细胞,即。,多少能得救ct的价值观:
忘记门是一个关键组成部分LSTM单元控制信息保持和忘记,避免了梯度消失和出现爆炸问题,当梯度向后传播。忘记门控制链性单位,可以决定哪些部分的历史信息将被丢弃。在内存中,信息单元ct-1前一刻影响当前的内存单元ct。
门的输出控制存储单元的影响ct在当前的输出值ht,即,which part of the memory cell will be output at time stept。的值输出门所示(4),并输出ht在时间步的LSTM单位t可以获得的(5)。
4所示。试验和评估
4.1。数据集
8我们医院消毒供应室护士从这个部门从1月到2018年12月被选为对照组管理消毒供应房间与常规护理管理方法;9我们医院消毒供应室护士从这个部门从1月到2019年12月被选为观察组。男性有1例和观察组8例女性;年龄介于45到55岁,平均年龄为(48.12±4.67)年。在对照组,有1男性7例和女性病例;范围从43 - 53岁,平均年龄(48.44±4.21)年。当比较两组的通用数据时,差异没有统计学意义(> 0.05),具有可比性。
4.2。比较法
4.2.1。准备对照组
房间消毒供应管理使用传统的护理管理方法。日常工作和管理进行了根据日常工作流程。库房工作人员严格要求研究和实施部门的有关规定和工作流程和工作根据基本的作战需求。严格划分操作区域和明确区分污染面积、清洁区,无菌存储区域,以避免污染物品混合与无菌物品。发行清洁和消毒物品时,应仔细检查项目的基本信息,包括名称、数量、消毒日期,保质期,包装容器的清洁,物品的完整性、等,确认后发布。工作完成后,需要彻底打扫地板,桌子和工作台应该用消毒液擦洗,工作环境应保持整洁卫生,物品应放置在一个有序的方式。观察组:采用PDCA循环方法基于智能算法提出了管理消毒供应的房间。开发一个护理管理计划(P),改进和完善护理管理的薄弱环节和问题无菌室供应,建立一个科学合理的护理房间消毒供应管理计划,和提高职业保护。全面实施管理计划的所有方面的工作。为了提高医疗器械消毒技术,项目,这些仪器和设备,应彻底清洗和消毒,确保包装质量,使设备满足要求重用。 Management plan implementation (D). In the nursing management and sterile supply room, strengthen occupational disease hazard protection and prepare protective equipment from chemical substances. Strengthen hand hygiene management and develop emergency disposal methods and measures for accidental injuries. Standardize disinfection and sterilization of medical equipment, instruments and items, and optimize the recycling process to make the process simpler, less time-consuming, and with shorter operational steps. Special contaminated entrances and passages are designed and supervised by professionals. Strictly count, classify and verify medical equipment, check and evaluate the sterilization and cleaning effect after sterilization and cleaning, and resterilize and clean those that are not qualified. Strengthen biochemical monitoring to ensure that qualified ones are sent to the sterile room for proper classification, positioning, and clear identification. Spot check the sterilization and quality of instruments. To improve the quality of sterilization, not only should we strengthen bacteriological testing but also increase the key protection areas. Strict supervision and inspection (C). Strengthen the quality and evaluation of nursing management in the sterile supply room, and understand and evaluate the current status and level of nursing management in the sterile supply room in many aspects. Conduct all-round and multiangle inspections of complication occurrences and make detailed records to facilitate future preparation for inspection. Summarize daily, weekly, monthly, quarterly, and annual work; conduct regular spot checks, inspections, and improvements; summarize and record the effects of rectification; and properly realize circular management to achieve the purpose of improving the quality of nursing management in the sterile supply room. Continuous improvement and treatment (A). Strict supervision and inspection of the management and nursing work in the sterile supply room, summarize the effect of implementing the program, learn the lessons of deficiencies as the next experience for improvement and treatment, continuously improve and enhance the quality and application value of the nursing management program in the sterile supply room, and improve the quality and level of clinical nursing management.
4.3。评价指标
比较护士满意的护理管理模式和护士工作标准化率、满意度=(非常满意+满意)/总病例数×100%;标准化率=(标准化+部分标准化)/总病例数×100%。SPSS 23.0统计软件被用于数据分析,和测量数据被表示为x±年代与t以及;计数数据表示为率(%)χ2测试。< 0.05的数据具有统计上的显著差异。
4.4。结果
护士对护理满意度管理模型中观察组高于对照组,差异具有统计学意义(P< 0.05),两组之间相比,如表所示2。
当比较标准化工作的护士无菌供应率两组之间的房间,标准化工作的护士在观察组高于对照组,差异具有统计学意义(< 0.05)当组之间的比较,见表3。
消毒工作的质量明显好于研究小组比对照组(< 0.05),如表所示4。
的整体管理质量分数和护理满意度的研究小组均明显高于对照组(< 0.05),如表所示5。
5。结论
医院应高度重视消毒供应工作房间的质量,确保医疗安全。PDCA循环是一个科学的管理模式,科学管理发展计划通过医务人员的反馈,严格消毒的医疗器械及相关物品,确保他们有资格使用前,加强管理的实施计划,动态跟踪,不断改善计划,有效地提高了无菌供应的激励管理房间的应用PDCA循环消毒供应室护理管理分为四个主要管理阶段。首先,在规划阶段、秩序和效率从根本上保证护理管理的制定和完善管理制度,建立质量监督队伍。其次,在实施阶段,一方面,员工职责分工的既能确保质量管理的有效性,促进质量管理职责的清晰,这有利于加强员工的责任感,促进管理质量的进一步提高;另一方面,通过加强员工的培训,提高他们的业务素质,管理质量的无菌供应房间可以进一步改善。在检查阶段,整体质量检验和分级监管组有助于提高护理质量管理和质量标准和责任人员的无菌供应的房间。最后,在治疗阶段,护理管理的缺点是及时发现并改正通过定期工作总结,不断提高护理管理的效率和质量在无菌供应的房间里。这项研究表明,满意度和标准化工作的护士在房间消毒供应管理的PDCA循环法高于常规护理管理、组间相比,差异具有统计学意义(< 0.05)。总之,与传统的护理管理模式相比,本文提出的基于人工智能的PDCA循环方法显著应用于护理管理消毒供应房间,减少不良事件的发生率,提高灭菌合规,可以显著提高满意度,工作标准化率,护士的工作质量无菌供应房间,值得推广。
数据可用性
在当前的研究中使用的数据集是可从相应的作者以合理的要求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。