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1.
IntroductionOur aim was to describe practices in multimodal pain management at US children's hospitals and evaluate the association between non-opioid pain management strategies and pediatric patient-reported outcomes (PROs).MethodsData were collected as part of the 18-hospital ENhanced Recovery In CHildren Undergoing Surgery (ENRICH-US) clinical trial. Non-opioid pain management strategies included use of preoperative and postoperative non-opioid analgesics, regional anesthetic blocks, and a biobehavioral intervention. PROs included perioperative nervousness, pain-related functional disability, health-related quality of life (HRQoL). Associations were analyzed using multinomial logistic regression models.ResultsAmong 186 patients, 62 (33%) received preoperative analgesics, 186 (100%) postoperative analgesics, 81 (44%) regional anesthetic block, and 135 (73%) used a biobehavioral intervention. Patients were less likely to report worsened as compared to stable nervousness following regional anesthetic block (relative risk ratio [RRR]:0.31, 95% confidence interval [CI]:0.11–0.85), use of a biobehavioral technique (RRR:0.26, 95% CI:0.10–0.70), and both in combination (RRR:0.08, 95% CI:0.02–0.34). There were no associations of non-opioid pain control modalities with pain-related functional disability or HRQoL.ConclusionUse of postoperative non-opioid analgesics have been largely adopted, while preoperative non-opioid analgesics and regional anesthetic blocks are used less frequently. Regional anesthetic blocks and biobehavioral interventions may mitigate postoperative nervousness in children.Level of evidenceIII.  相似文献   
2.
介绍了《医疗器械监督管理条例》(以下简称《条例》)的法律属性与地位,详细分析了2021年版《条例》修订确立的风险管理、全程管控、科学监管、社会共治以及严格责任等监管原则,指出2021年版《条例》在将医疗器械注册人制度确立为医疗器械行业基本制度的同时规定了多项旨在满足临床急需的管理制度。阐述了2021年版《条例》的修订对产业创新发展和产业整体安全产生的深远影响,对医疗器械法规研究以及行业产业发展具有重要的意义。  相似文献   
3.
为推动学科开展临床研究,本文借鉴企业和公共部门绩效管理方法,以平衡计分卡为主要框架,尝试从临床研究投入、临床研究产出、内部流程、学习与成长四个维度构建学科临床研究绩效评价指标体系,以提升医院整体临床研究水平。  相似文献   
4.
目的 从医疗机构康复医疗服务结构、环节、结局质量等方面,对2020年全国综合医院康复医学科、康复医院的医疗服务与质量安全进行分析。  相似文献   
5.
目的 探讨医院信息系统中增加住院陪护管理功能的应用效果。方法 基于互联网医院、智慧医院等信息系统,开发信息化住院陪护管理功能,包括流行病学史调查、免费核酸申请、电子陪护证办理、体温监测登记及上报和统计查询。该功能与医院智慧护理链接后全院应用。比较功能应用前和应用后的遵医嘱一患一陪达标率、有效陪护证达标率、体温监测并登记日上报达标率和陪护证使用追溯率,评价护士和管理者疫情防控管理的人均耗时以及对该管理功能的满意度。结果 应用信息化陪护管理功能后,一患一陪达标率、有效陪护证达标率、体温监测并登记日上报达标率和陪护证使用追溯率显著高于应用前(均P<0.05);护士陪护管理人均耗时从(554.13±30.77)s降至(311.67±21.54)s(P<0.05);护士和管理者对该信息化陪护管理功能的满意度显著提高(均P<0.05)。结论 信息化住院陪护管理功能的应用有效提升了疫情期间陪护的管理质量和管理效率,提高了一线护士和管理者的满意度。  相似文献   
6.
7.
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   
8.
[目的] 总结全国名中医范永升教授运用青蒿治疗系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)的临床经验,提高对SLE的认识。[方法] 通过跟师学习,收集范教授诊治的SLE患者的临床资料,以及整理医案、查询相关文献,回顾分析范教授在SLE的不同阶段运用青蒿及并配伍相关药物的临床经验,并以验案佐证。[结果] 范教授通过辨证论治,以青蒿之清热解毒,治疗SLE轻型阴虚兼有热毒证;以青蒿之透邪滋阴,治疗SLE轻型余邪内伏证;以青蒿之清胆理气,治疗SLE重型肝郁血瘀证。所举病案中分别以解毒祛瘀滋阴方及蒿芩清胆汤治疗轻型及重型SLE,治疗后患者症状改善,SLE疾病活动(systemic lupus erythematosus disease activity index,SLEDAI)评分降低。[结论] 范教授针对SLE的不同阶段,运用青蒿清透虚热、凉血除蒸、解暑截疟,并配伍相关药物,疗效显著,其经验值得推广学习。  相似文献   
9.
背景1型糖尿病(T1DM)患病率逐年增加,其自身免疫的特性易导致患者出现胰腺β细胞破坏和胰岛素缺乏症,进而使患者血糖不易达标。目的应用瞬感扫描式血糖监测系统(FGMS)探讨T1DM患者血糖波动的影响因素,为未来临床采取针对性降糖治疗措施提供依据。方法应用便利抽样法选取2019年5月至2020年4月南京医科大学附属淮安第一医院收治的85例T1DM患者作为研究对象。收集患者性别、年龄、糖尿病病程、婚姻状况、文化程度、吸烟、饮酒等基线资料,测定体质指数(BMI)、腰臀比(WHR)、血压(BP)、糖化血红蛋白(HbA1c)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、估算肾小球滤过率(eGFR)和尿微量白蛋白/尿肌酐比值(UACR)等临床资料,依据患者平均血糖波动幅度(MAGE)是否高于总体均值0.82 mmol/L将患者分为血糖波动高组与血糖波动低组,评估糖尿病自我管理行为量表(SDSCA)总分及糖尿病授权简化量表(DES-SF)总分,采用多元线性回归分析探讨T1DM患者血糖波动的影响因素。结果两组患者年龄、糖尿病病程、HbA1c、TG、UACR、平均血糖浓度(MEAN)、血糖标准差(SD)、血糖在正常范围内时间(TIR)、DES-SF得分和SDSCA得分比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多元线性回归分析结果显示,年龄是MEAN(β=-0.272,P=0.019)、SD(β=-0.300,P=0.009)、MAGE(β=-0.254,P=0.007)的影响因素;糖尿病病程是MEAN(β=0.466,P=0.029)的影响因素;HbA1c是MEAN(β=0.416,P<0.001)、SD(β=0.330,P=0.004)、TIR(β=-0.287,P=0.014)、MAGE(β=0.182,P<0.001)的影响因素;UACR是SD(β=0.264,P=0.040)、TIR(β=-0.350,P=0.006)、MAGE(β=0.236,P=0.009)的影响因素;SDSCA总分是MEAN(β=0.416,P<0.001)、SD(β=0.330,P=0.004)、TIR(β=-0.287,P=0.014)的影响因素;DES-SF总分是MEAN(β=-0.271,P=0.045)、TIR(β=0.865,P=0.016)的影响因素。结论T1DM患者血糖波动的影响因素包括年龄、糖尿病病程、HbA1c、UACR、自我管理行为以及自我管理潜能,临床应根据这些因素为患者制订个体化降糖策略,从而减少患者的血糖波动,延缓并发症的发生、发展。  相似文献   
10.
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