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申请/专利权人：南通市肿瘤医院(南通市第五人民医院)

摘要：本发明提供了用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法及系统，涉及中医护理技术领域，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法包括以下步骤：收集宫颈癌化疗患者的病史信息及体质信息；根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度；根据体质信息及评估结果，制定用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的中医护理计划并实施；在中医护理过程中，定期监测患者的疲劳程度，并及时调整中医护理计划。本发明可以使医护人员对患者的状态有及时的了解，并随时对治疗计划进行调整，以确保患者能够得到最佳的护理效果，有望减轻患者的疲劳症状，提高患者的生活质量。

主权项：1.用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法，其特征在于，该用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏中医护理预防方法包括以下步骤：S1、收集宫颈癌化疗患者的病史信息及体质信息；S2、根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度；S3、根据体质信息及评估结果，制定用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的中医护理计划并实施；S4、在中医护理过程中，定期监测患者的疲劳程度，并及时调整中医护理计划；所述根据病史信息，评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：S21、根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型，所述递阶层次结构模型包括目标层、准则层及指标层；S22、通过两两比较的方式，确定递阶层次结构模型中各层指标的优先级，并构建判断矩阵；S23、通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重；S24、设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度；所述根据病史信息，通过关联度分析确定宫颈癌化疗患者癌因性疲乏的影响因素并建立递阶层次结构模型包括以下步骤：S211、根据所述病史信息，选择与癌因性疲乏相关的影响因素作为评价物元，将癌因性疲乏作为目标物元；S212、基于可拓距理论，计算各评价物元与目标物元之间的可拓距离，并将可拓距离作为影响因素与癌因性疲乏之间的关联度值；S213、对影响因素与癌因性疲乏之间的关联度值进行排序，选取满足预设关联度阈值的影响因素并将其作为评价指标；S214、基于选取的评价指标，建立用于宫颈癌化疗患者癌因性疲乏评估的递阶层次结构模型；所述通过加速遗传算法检验判断矩阵的一致性，并计算各指标的权重包括以下步骤：S231、随机生成初始判断矩阵，并将其作为加速遗传算法的初始种群；S232、为每个初始种群定义并计算适应度函数；S233、根据适应度函数的结果，选择适应度最高的个体进行交叉及变异的遗传操作；S234、重复选择、交叉及变异操作，直到达到预设的迭代次数，得到优化后的判断矩阵；S235、根据优化后的判断矩阵，计算各评价指标的权重值；所述设定不同的疲劳程度等级并构建端点梯形白化权函数，计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数并评估宫颈癌化疗患者的疲劳程度包括以下步骤：S241、将疲劳程度等级划分为低、中及高三个灰类，并根据每个灰类构建端点梯形白化权函数；S242、根据构建的端点梯形白化权函数，计算疲劳程度属于每个灰类的隶属度，得到对应的隶属度值；S243、利用得到隶属度值和评价指标的权重值计算每个疲劳程度等级的综合聚类系数；S244、将各个疲劳程度等级的综合聚类系数进行加权平均，得到总体综合聚类系数，并根据总体综合聚类系数的值，对宫颈癌化疗患者的疲劳程度进行评估。

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