Resumen

Según el análisis estadístico, la incidencia de la enfermedad cerebrovascular ha aumentado gradualmente, sobre todo en los últimos años, lo que supone una enorme amenaza para la seguridad de la vida humana. Debido al avance de la ciencia y la tecnología, en concreto los big data y los sensores, se ha introducido una nueva cúpula de investigación conocida como tecnología de minería de datos, que tiene el valor potencial desde la perspectiva del análisis de grandes cantidades de datos. La información se ha convertido en una nueva tendencia de la ciencia y la tecnología, y la minería de datos se ha utilizado en diversas áreas de aplicación para analizar y predecir los accidentes cerebrovasculares en el país y en el extranjero. En este estudio, la tecnología de big data se utiliza para recopilar información potencial y explora las vías clínicas de rehabilitación de nivel 3 en ciertas regiones de China. Además, se han evaluado e informado los efectos de la aplicación de la minería de datos en la rehabilitación de pacientes con el primer ictus isquémico. Para ello, cincuenta (50) pacientes con primer ictus isquémico han sido seleccionados a través de big data y fueron asignados de forma no artificial a la vía clínica de nivel 3 y a los grupos de rehabilitación convencional, respectivamente, específicamente a través de software. El primer grupo de pacientes entra en la vía clínica del nivel correspondiente según la vía de derivación de tres niveles. Estos pacientes fueron analizados en función de los resultados recogidos al cumplimentar el plan de tratamiento de rehabilitación unificado de la institución médica de rehabilitación de tres niveles en el formulario de registro de pacientes. El segundo grupo se seleccionó según el modelo y método de rehabilitación rutinaria de la institución médica, en el que los pacientes visitados se dividieron en cuatro etapas: antes del tratamiento, tres semanas después del tratamiento, nueve semanas después del tratamiento y diecisiete semanas después del tratamiento. Para ello, se utilizó un análisis simplificado de Fugl-Meyer (FMA), el registro de varias funciones del movimiento de las extremidades y la escala del índice de Barthel modificado (MBI) para analizar y evaluar la capacidad de realizar actividades cotidianas y comparar sus efectos. Los resultados finales mostraron que las puntuaciones FMA y MBI de los dos grupos mejoraron en las tres fases posteriores al tratamiento. Las puntuaciones de FMA y MBI del grupo de la vía clínica en el tercer y noveno fines de semana fueron significativamente diferentes de las del grupo de rehabilitación convencional (que es p<0,05). Además, la diferencia en las puntuaciones FMA y MBI entre ambos en el 17º fin de semana no fue significativa. El coste total del grupo de la vía clínica, especialmente en el noveno fin de semana, fue superior al del grupo de rehabilitación convencional, pero la relación coste-beneficio fue mejor y la incidencia de complicaciones fue inferior a la del otro grupo.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:tratamiento, grupo de vía clínica, grupo de rehabilitación convencional, puntuaciones MBI, FMA, pacientes, semanas, big data, minería de datos, institución médica
• Keywords:treatment, clinical pathway group, conventional rehabilitation group, MBI scores, FMA, patients, weeks, big data, data mining, medical institution