简介:摘要:目的 考察快速反应式急救护理小组在脑卒中急救中的应用效果。方法 选取2019年1-12月在我院治疗的急性脑卒中患者110例作为研究对象,随机分为观察组和对照组,每组55例。观察组患者给予快速反应式急救护理小组模式,对照组患者给予常规急救护理模式。比较两组患者各阶段抢救时间、护理满意度及致残率和死亡率,并比较两组患者入院时和入院后1个月日常生活能力(Barthel)评分和美国国立卫生院神经功能缺损(NIHSS)评分。结果 相比于对照组,观察组患者的护理措施完成时间、接诊到确诊消耗时间及抢救总时间均显著缩短(P<0.05)。两组患者入院时Barthel评分和NIHSS评分相比,差异无统计学意义(P>0.05),入院后1个月相比于对照组,观察组患者Barthel评分显著升高,NIHSS评分显著降低(P<0.05)。相比于对照组,观察组患者护理满意度显著升高,死亡率和致残率显著降低(P<0.05)。结论 快速反应式急救护理小组能够有效缩短抢救时间,提高护理满意度,并降低患者的致残率和死亡率。
简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。
简介:摘要:本文旨在探讨外科学在线教育的学习特点和效果评估。通过对现有研究和案例的整理分析,提出了一系列关键问题和解决方案,以帮助提高外科学在线教育的效果。本文首先介绍了外科学在线教育的背景和意义,然后分析了学习者的特点和需求,接着探讨了在线教育平台的设计与优化,最后从学习成效的角度对外科学在线教育进行评估,提出改进建议。
简介:【摘要】 目的:构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者,其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后,通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量,基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标,评估三种模型的预测性能。结果:Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值,分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论:基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中,ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。
简介:摘要:近年来,社会进步迅速,我国的现代化建设的发展也有了进步。随着现在经济水平的提升,越来越多的人注重身体的体检。CT体检对于病变尤其是对早期病变的筛查体现的尤为重要。身体康健的人群的体检相比于门诊患者的检查,他们更注重检出的阳性病变,并且体检人群的检查具有一定的周期性,大幅度的剂量辐射很容易给身体带来无法逆转的损伤。近年来随着螺旋CT检查的普及和其对于微小病灶检出的敏感性,螺旋CT在胸部疾病的检查中越来越广泛,可是由于CT的辐射剂量相较于普通X线摄影要高出很多,在检查出微小病变的同时,较高的放射剂量也成为了诱发人体疾病的潜在危险因素。于是,在保证图像质量满足临床要求的前提下减少放射剂量已经成为当下热门的研究热点。降低辐射剂量的方法有很多如降低管电压、减低管电流、自动管电流调制技术、增加螺距等等,但都会出现图像噪声大的特点。