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1.
目的:探讨eCASH策略对大面积烧伤患者谵妄发生情况的影响。方法:选择烧伤科大面积烧伤患者42例,按入院的先后顺序分为对照组和观察组各21例。对照组患者给予常规的镇痛镇静护理干预,观察组采用eCASH策略对患者采取优先镇痛、最小化镇静及最大化人文关怀的护理措施,比较两组患者谵妄发生率、谵妄持续时间、重症监护室住院时间及并发症发生率。结果:观察组谵妄发生率、并发症的发生率低于对照组,谵妄持续时间及重症监护室住院天数短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:eCASH策略可降低大面积烧伤患者谵妄发生率,缩短患者谵妄持续时间及在重症监护室住院时间,降低并发症的发生率。 相似文献
3.
[摘要] 目的 探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)值与肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)组织学分级的相关性以及不同直径肿瘤的ADC值与HCC的相关性。方法?回顾性分析2017年—2020年180例病理证实为HCC的病例资料,按肿瘤直径大小分为<2 cm、≥2 cm且<3 cm、≥3 cm且<5 cm、≥5 cm 4组,标为I、II、III、IV组。分析ADC值与HCC组织学分级的相关性,并分析在不同直径肿瘤ADC值与HCC的相关性。结果?高、中和低分化HCC的ADC值分别为(1.159±0.302)×10-3、(0.951±0.213)×10-3和(0.811±0.239)×10-3 mm2/s,逐级降低(P<0.05)。ADC值与总体HCC的组织学分级呈负相关(r=-0.474),与I~III组HCC的组织学分级均呈负相关(r值分别为-0.663、-0.527、-0.364),而与IV组HCC的组织学分级无相关性。结论?ADC值可以作为非侵入性预测HCC组织学分级的指标,预测结果受肿瘤大小影响,更适用于小肝细胞癌。 相似文献
4.
5.
6.
目的:研究早期肠内营养(EEN)耐受性分级干预对重症患者的应用效果。方法:将我院2018年1月1日—2021年1月31日期间收治的87例重症患者纳入研究。以电脑随机数字表法将其分成分级组43例和对照组44例。对照组开展常规肠内营养干预;分级组则开展EEN耐受性分级干预方案进行干预。分析2组热卡达标情况,干预前后营养指标变化情况,喂养不耐受症状情况,干预前后免疫状况以及胃肠激素水平变化情况等方面的差异。结果:分级组干预7 d后、14 d后的热卡达标例数占比均高于对照组(均P<0.05)。干预后分级血清白蛋白以及总蛋白水平均高于对照组(均P<0.05)。分级组喂养不耐受症状总发生率低于对照组(P<0.05)。干预后分级组IgA以及IgG水平均高于对照组(均P<0.05)。分级组干预后血清胃动素(MTL)水平高于对照组,而血管活性肽(VIP)水平低于对照组(均P<0.05)。结论:EEN耐受性分级干预对重症患者的应用效果显著,可明显改善患者的营养状况,减少喂养不耐受症状的发生,促进免疫功能的增强,值得临床推广应用。 相似文献
7.
目的 探讨克罗恩病(CD)的小肠CT造影(CTE)评分、活动度分级与粪便乳铁蛋白(FL)的相关性。方法 搜集CD患者39例,测量并分析患者的FL、CTE影像学相关数据(肠壁厚度、强化方式、动脉期CT值、静脉期CT值、CTE评分分值、CTE活动度分级)。分析FL与CTE评分、强化方式及活动度分级的相关性。结果 39例CD患者的CTE评分显示1例为轻度活动,14例为中度活动,24例为重度活动,FL平均值为(26.15±6.56)×103μg/g。Spearman相关性分析法示FL与CTE活动度分级、CTE分值、CTE的强化方式呈中度相关(P<0.001,rs值分别为0.672、0.582、0.662)。结论 CD患者的FL与其CTE活动度分级呈中度相关,或可为临床诊疗及随访CD提供更多信息。 相似文献
9.
目的以“结构—过程—结果”质量评价模式为参考模型,构建科学的分级诊疗制度试点效果评价指标体系,应用于分级诊疗制度试点情况的实时监测与评价。方法采用文献资料法、德尔菲法、层次分析法、数理统计法构建分级诊疗制度试点效果评价指标体系。结果建立分级诊疗制度试点效果评价指标体系,其中一级评价指标1项,二级评价指标3项,三级评价指标11项,四级评价指标33项。结论经过专家咨询、修改并最终确定的分级诊疗制度试点效果评价指标体系,具有常规性、科学性与适应性的特点。 相似文献
10.
目的:利用3D深度残差网络和多模态MRI实现对脑胶质瘤的自动分级。方法:利用BraTS2020公共数据集的293例高级别胶质瘤(HGG)和76例低级别胶质瘤(LGG)的多模态MRI数据训练和测试3D深度残差卷积网络模型。多模态MRI图像经过3D剪裁、重采样和归一化的预处理,随机分组为训练(64%)、验证(16%)和测试(20%)样本,将预处理后的多模态MRI图像和分级标注输入到网络模型进行训练、验证和测试。利用准确率(ACC)和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价分级结果。结果:在59例(48例HGG和11例LGG)验证数据集上,ACC和AUC分别为0.93和0.97,在75例(62例HGG和13例LGG)测试数据集上,ACC和AUC分别为0.89和0.93。结论:3D深度残差网络在多模态MRI数据集上获得了较好的脑胶质瘤自动分级结果,可以为确定治疗方案和预测预后方面提供重要参考。 相似文献