安全风险管理措施在妇科护理管理中的应用效果

目的分析安全风险管理措施在妇科护理管理中的应用效果。方法选择2018年1月~2019年12月本院收治的60例妇科患者作为研究对象,将其随机均分为两组,即观察组和对照组,各30例。对照组采取常规护理管理,观察组在对照组的基础上增加安全风险管理措施,比较两组的护理满意度及安全隐患发生率。结果观察组的护理满意率为96.67%,显著高于对照组的76.67%;观察组的安全隐患发生率为6.67%,明显低于对照组的26.61%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论将安全风险管理措施用于妇科护理管理中,能够实现对每个护理细节质量的把控,可提高患者的护理满意度,降低安全隐患的发生率,确保患者的治疗安全。     

机器学习算法在麻醉领域的应用

人工智能在医疗领域的应用逐步推动医疗变革,机器学习算法融入麻醉领域对于进一步提升麻醉发展意义重大。为了解机器学习算法在麻醉领域的应用现况及推动相关研究进展,本文总结了机器学习在围手术期麻醉管理和预测术后并发症方面的应用、基本概念和研究现状,指出了目前机器学习算法在医疗领域的不足之处。     

患者安全目标:加强医学装备安全与警报管理

阐述医疗器械使用安全与警报管理的意义和内涵，分析医疗器械使用安全与警报的风险点，探讨建立医疗器械使用安全与警报风险防范体系的方案，列举了医疗器械使用安全与警报管理的实践案例。     

武警某部新兵骨健康管理的探索研究

目的了解新兵骨密度情况,分析骨密度相关因素,并探索骨健康管理策略。方法调查了解新兵基本情况,使用双能X线吸收法对武警某部3476名新兵非利手的桡骨远端1/3处进行骨密度测定,分析可能影响骨密度的相关因素,并对部分骨密度异常的新兵进行三个月的骨健康管理干预,观察干预效果。结果研究对象骨密度T值平均为(-1.47±1.12),异常率为73.82%;女兵骨密度状况好于男兵,学历越高的人群,骨密度状况越好,籍贯不同的新兵骨密度存在一定的差异,上述差异均有统计学意义(P0.05);学生和其他职业人群平均骨密度差异无统计学意义(P0.05),城镇和农村兵的平均骨密度差异无统计学意义(P0.05);经过骨健康管理,被干预新兵平均骨密度值得到提升,差异有统计学意义(P0.01)。结论性别、学历、籍贯等因素与新兵骨健康状况相关,开展新兵骨健康管理能够取得较好的干预效果。