基于聚类分析和主成分分析的伤员受伤程度评估

• 作者: 陈长坤 王小勇 雷鹏
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 关键词: 聚类分析 主成分分析(PCA) 受伤严重程度 生命体征 评估方法
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 职业卫生|Occupational health
• 页码范围: 189-196
• 页数: 8页
• 分类号: X913.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.08.026

摘要

为探究人体4大生命体征(呼吸、体温、脉搏、血压)与伤员生命状态之间的对应关系,首先,采用描述性统计分析收集50例伤员样本;然后,结合聚类分析和主成分分析(PCA),提出一种快速评估伤员受伤严重程度的方法(RAIS),并据此对50位伤员的受伤严重程度作分级;最后,对比分析英国早期预警评分(NEWS)与提出的RAIS法在评估结果方面的差异.研究结果表明:通过伤员的4大生命体征数据分析得到的主成分得分线性函数可以用来表征伤员的受伤严重程度,主成分得分越大,受伤程度越重;由于第一主成分(PC1)的贡献率较大,实际进行伤重程度评估时应以PC1得分作为主要依据.