1.一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤一，收集轻症胰腺炎和重症急性胰腺炎样本的床旁护理数据，同时对轻症胰腺炎进行HAPS评分和重症急性胰腺炎样本进行Marshall评分；

步骤二，对采集到的轻症胰腺炎和重症急性胰腺炎样本的床旁护理数据进行单因素分析，对所得差异体征数据再进行多因素分析，构建基于床旁护理评估的重症急性胰腺炎临床数据管理模型，数据管理模型公式为：；

其中，Y为逻辑斯蒂多因素回归构建临床数据管理模型的评分值，n为组内个体数，i为组内个体测量特征指标名称， 为组内个体测量特征指标的系数， 为组内个体测量特征指标数值，为逻辑斯蒂多因素回归构建临床数据管理模型的常数；

步骤三，对临床数据管理模型进行ROC曲线下面积检验评测；

步骤四，将HAPS评分以及Marshall评分进行相关性分析，引入误差系数，降低HAPS评分和Marshall评分之间的时间误差影响，构建轻症胰腺炎和重症急性胰腺炎发展过程中的差异变化系数；

；

其中，为轻症胰腺炎和重症急性胰腺炎发展过程中的差异变化系数，为HAPS评分以及Marshall评分进行相关性分析误差系数，a为轻症胰腺炎组中的HAPS评分平均值，b为重症急性胰腺炎样本组中的Marshall评分值；

步骤五，将差异变化系数导入临床数据管理模型，再次进行ROC曲线下面积检验评测，进而精确优化临床数据管理模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤一中，收集轻症胰腺炎和重症急性胰腺炎样本的床旁护理数据时间点设定为初始就诊和就诊后的24h。

3.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤二中，对收集到的床旁护理数据进行单因素分析的时间点为就诊后的

24h，以所收集的床旁护理数据的表征指标数值变化为自变量，因变量为轻症和重症胰腺炎病症发展的评分，使用SPSS软件进行单一自变量数值变化对因变量数值变化的差异性的分析，所用公式为：；

其中， 为轻症和重症胰腺炎病症发展的评分值，和 为单一床旁护理数据的变化系数，为单一床旁护理表征指标的数据，z为常数。

4.根据权利要求3所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤二中，单因素分析，设置差异性值小于0.3，用于扩大样本床旁护理表征的指标，依据单因素分析筛选出具有差异性的指标数据，将各指标数据值与正常指标数据进行对比，进而限定床旁护理指标数据的范围于0‑1之间，以限定后的各床旁护理指标数据值为多因素自变量，以重症胰腺炎临床评分值为因变量，进行逻辑斯蒂多因素回归分析，再导入以综合床旁护理指标数据变化得出的标准误，为个体检测特征指标的系数，构建临床数据管理模型，其中，所用逻辑斯蒂多因素回归分析的公式为：；

其中， 为因变量重症胰腺炎临床数据评分值， ‑ 为重症胰腺炎床旁护理逻辑斯蒂多因素回归分析的系数，n为重症胰腺炎床旁护理的差异表征指标数量， 为重症胰腺炎床旁护理的差异表征指标的数值。

5.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤二中，在逻辑斯蒂多因素回归临床数据管理模型构建的过程中，将床旁护理数据进行初步分类，选取70%的分类后数据作为训练集，剩余数据作为验证集。

6.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤二中，模型的评估采用准确率，精确率和召回率的评估方式进行评估，验证方法采用K折交叉验证。

7.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤三中，对ROC曲线下面积评测的准确性赋以分值，以一类、二类和三类为梯度，其中一类为高质量模型，二类为中等模型，三类为低质量模型，AUC在0.5‑0.7之间代表三类的准确性，在0.7‑0.9之间代表二类的准确性，在0.9往上代表一类的准确性，用以判断临床数据管理模型的可靠性。

8.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤五中，将HAPS评分以及Marshall评分与床旁护理的临床数据管理模型进行比较。

9.根据权利要求1所述的一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法，其特征在于，所述步骤五中，ROC曲线下面积检验评测所需数据类型分为临床数据管理模型正确判断出胰腺炎程度的真阳例，正确判断出不存在胰腺炎的真阴例和错误判断出胰腺炎程度的为假阳例，所用AUC检测公式为：；

其中，为ROC曲线下面积检验评测结果， 为临床数据管理模型正确判断出胰腺炎程度的真阳例数， 为正确判断出不存在胰腺炎的真阴例数， 为错误判断出胰腺炎程度的为假阳例数。