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1.
提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96%。结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。  相似文献   
2.
3.
目的构建预测极早产儿住院期间死亡风险的列线图模型。方法回顾性分析2015年1月至2019年12月郑州大学第三附属医院新生儿科收治的极早产儿1714例的临床资料。按7:3比率将1714例极早产儿随机分为训练队列(1179例)和验证队列(535例),通过logistic回归分析筛选独立预测因子并建立列线图模型,并由验证集评估列线图预测模型的可行性。最后,分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估。结果1714例极早产儿中,住院期间死亡260例,存活1454例。对训练集进行多因素logistic回归分析后筛选出胎龄<28周、出生体重<1000g、重度窒息、重度脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)、Ⅲ~Ⅳ级新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)、败血症、剖宫产、孕母产前使用糖皮质激素等8个变量建立列线图预测模型。训练队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.790(95%CI:0.751~0.828),验证队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.808(95%CI:0.754~0.861)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05)。决策曲线分析显示当训练队列和验证队列的阈值概率分别为10%~60%和10%~70%时对极早产儿进行临床干预具有较高的净收益。结论构建并验证了预测极早产儿住院期间死亡风险的预测模型,可帮助临床医生预测极早产儿住院期间的死亡概率。  相似文献   
4.
目的调查本科护理实习生的死亡态度现状,探讨其影响因素,以期为本科护理实习生死亡教育提供参考与借鉴。方法通过一般资料调查问卷和死亡态度量表(中文修订版)(DAP-R),对广东省八家三甲医院实习的133名护理实习生进行问卷调查,并对死亡态度影响因素的结果进行分析。结果133名护理实习生死亡态度总分(98.41±16.44)分,其中各维度得分从低到高顺序排列依次为:死亡逃避、趋近接受、逃离接受、自然接受、死亡恐惧。是否接受过相关死亡教育课程因素在多元线性回归分析结果具有统计学意义(P<0.05)。结论是否接受过相关死亡教育是影响护理实习生的死亡态度因素,在护理教育中应围绕“死亡教育”主题开展形式多元化的培训,培养护理实习生科学的死亡观,用理性的态度对待死亡,使其更好地为临床工作服务。  相似文献   
5.
目的 免疫检查点抑制剂中的程序性细胞死亡蛋白受体1(programmed cell death protein1,PD-1)抑制剂已被用于多种晚期肿瘤的治疗中,该研究旨在识别恶性黑色素瘤术后PD-1抑制剂单药辅助治疗患者早期疲劳发展轨迹及其影响因素。 方法 采用便利抽样法,选取2020年4月—2021年12月于河南省某三级肿瘤医院和吉林省某三级甲等医院肿瘤科住院的患者作为调查对象,采用癌症疲乏量表调查患者首次PD-1抑制剂治疗后1、2、3、4周后的疲乏现状,利用组基轨迹模型识别106例PD-1抑制剂单药辅助治疗患者早期疲劳症状发展轨迹,运用多元Logistic回归分析患者早期疲劳症状发展轨迹的影响因素。 结果 识别出“疲劳缓解组”和“疲劳升高组” 2种早期疲劳发展轨迹。单因素分析结果显示,各亚组在肿瘤部位、自理能力、休息后是否缓解、伴有其他免疫相关不良事件个数方面的差异均具有统计学意义(P<0.05)。多元Logistic回归分析结果显示,早期疲劳症状休息后缓解[RR=0.026,95%CI(0.004,0.179)]、不伴有其他免疫相关不良事件[RR=0.255,95%CI(0.181,0.361)]被归属为类型2“疲劳升高组”的可能性较小。 结论 恶性黑色素瘤术后患者PD-1抑制剂辅助治疗早期疲劳发展呈现不同的变化轨迹,护士应重视疲劳症状休息后不缓解、伴有其他免疫相关不良事件患者早期疲劳症状的评估和干预。  相似文献   
6.
为满足肠道传染病防控需要,2012年起上海市创新探索腹泻病综合监测模式,监测科学布点、系统采样、多病原集合、联通医院信息系统,实现了"一个监测、多个病种;一份样本,多种病原"的监测模式,对全年龄段人群进行持续的主动监测,监测内容包括人口学、临床医学、流行病学、病原检测、药敏监测等病例信息。监测取得了如下初步成效:掌握真实世界的腹泻疾病特征及周期变化规律,发现本市腹泻的最主要病原体为诺如病毒;发现了少见病原体或病原体血清型,提供疫情溯源线索;促进了公共卫生机构和临床医疗机构的信息共享,为临床诊疗提供科学依据。未来腹泻病综合监测将朝扩展监测广度和监测深度、智能化辅助诊疗、暴发疫情预警、流行趋势预测、应用检测新技术等方向提升。  相似文献   
7.
Identifying transmission of hot spots with temporal trends is important for reducing infectious disease propagation. Cluster analysis is a particularly useful tool to explore underlying stochastic processes between observations by grouping items into categories by their similarity. In a study of epidemic propagation, clustering geographic regions that have similar time series could help researchers track diffusion routes from a common source of an infectious disease. In this article, we propose a two-stage scan statistic to classify regions into various geographic clusters by their temporal heterogeneity. The proposed scan statistic is more flexible than traditional methods in that contiguous and nonproximate regions with similar temporal patterns can be identified simultaneously. A simulation study and data analysis for a dengue fever infection are also presented for illustration.  相似文献   
8.
《Saudi Dental Journal》2022,34(7):623-628
IntroductionPeriodontitis is a chronic inflammatory disease caused by biofilm accumulation resulting in loss of periodontal attachment which could be linked to systemic implications. Coronavirus disease of 2019 (COVID-19) is a disease caused by SARS-CoV-2 that triggers damage to the lungs and other organs. COVID-19 and periodontitis share similar risk factors such as smoking, obesity, old age, and diabetes mellitus. Studies noted that periodontitis along with some systemic diseases has increased mortality. Thus, this study aims to examine the association of periodontitis with COVID-19 outcomes.MethodsThis observational study included periodontitis group and non-periodontitis group for COVID-19 outcome assessment. Inclusion criteria were applied to select adults (≥18 years old) who showed at least one dental visit, and were isolated or admitted due to a COVID-19 complication (i.e. in-ward, ICU, or death). Exclusion criteria were patients with no active dental records. The periodontal status was examined from posterior bitewings and panoramic radiographs. The primary outcome assessed was COVID-19 complications versus no admission.Results and discussionThis study was the first of its kind as a retrospective cohort study to assess the association between periodontitis and COVID-19 severity in Riyadh, Saudi Arabia. Our findings revealed that periodontitis is statistically associated with COVID-19 severity. Periodontitis patients were three times more likely to have COVID-19 complications (p = 0.025). Diabetes (p = 0.004) and hypertension (p = 0.016) patients were 3.5 times more likely to have COVID-19 complications.ConclusionUnderstanding the potential association between periodontitis and COVID-19 through systemic inflammation might be a pathway to achieve high quality medical care.  相似文献   
9.
10.
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