摘要: 随着我国老龄化进程的加剧，老年群体数量的增加带来了多样化的养老需求。基于我国“医养结合”的养老模式，社区应充分发挥在居家养老和医院诊疗之间的缓冲带作用。在居家社区养老的环境下，探索合适的健康管理方案，提高晚年生活质量是需要解决的问题... 展开 随着我国老龄化进程的加剧，老年群体数量的增加带来了多样化的养老需求。基于我国“医养结合”的养老模式，社区应充分发挥在居家养老和医院诊疗之间的缓冲带作用。在居家社区养老的环境下，探索合适的健康管理方案，提高晚年生活质量是需要解决的问题。其中，老年人对慢性病护理的需求和现有医疗资源的紧缺形成矛盾。为了有效地缓解医院压力并减少家庭的医疗成本，慢性病管理正逐步从“以治疗为中心”转变为“以健康为中心”，将健康干预的位点前移，对具有患病风险的老年人开展初级预防。 本文旨在为多方主体协作老年人慢病管理提供解决方案，重点强调老年人的自我管理意识和社区的慢病管理服务。基于研究目的，本文首先从老年人的健康信息需求出发，获取39健康网中有问必答和健康教育模块的数据，通过LDA主题聚类和CNN-BiLSTM模型分类，挖掘老年人健康信息需求。然后使用实证分析对老年慢性病的影响因素进行筛选，从一般人口学特征、心理健康、生活方式、社区服务这四个角度对CLHLS数据集的指标进行差异性分析和相关性分析。最后在慢性病预测中，选择了集成学习中bagging、boosting、stacking的代表算法进行数据集的训练和预测，并使用SHAP值对模型进行可解释性分析。 在分析老年健康信息需求时，本文扩展了研究角度，从在线健康社区的信息需求者和信息提供者两个视角展开探讨，并通过匹配结果总结信息需求主题:慢病科普、心理健康、饮食宜忌、运动保健。其中，慢病科普是老年人健康信息需求的核心内容，例如，慢病的起因、症状、治疗措施、调理方法等。在筛选慢病影响因素时，研究表明在对慢病产生影响的指标中，除了年龄、性别、婚姻状况等不可改变的因素外，还有不良情绪、不合理膳食、不健康行为习惯等可改变的因素，同时慢病之间互为独立危险因素。这为慢性病风险预测模型的特征工程提供了依据。在训练预测模型的过程中，经过性能的对比发现boosting中的XGBoost预测效果最好，而GBDT的泛化能力最强。在对高血压、糖尿病、心脏病、脑卒中这四种慢性病进行预测时，对脑卒中的预测效果最好。为进一步将慢性病预测应用到健康管理的场景下，本文从健康教育服务、高危人群分层、多方协同管理这三个角度提出了对应的解决方案，发挥家庭、社区、医院多方主体的联合作用。 收起