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51.
ICU潜在的护理安全问题及对策 总被引:4,自引:0,他引:4
ICU是危重患者和先进监护抢救设备集中的科室,是现代尖端技术的体现,通过对重症患者监护从而及时判断病情变化,迅速采取有针对性的医疗、护理措施。随着科学技术的迅速进步,医疗护理活动的日趋复杂,ICU潜在的护理安全问题也相应增多,护理管理者应及时发现安全隐患,主动采取相应的对策,控制和消灭不安全因素,避免医疗纠纷和事故发生。 相似文献
52.
目的探讨胆宁片联合托尼萘酸片治疗非酒精性脂肪肝的临床疗效。方法选取2016年7月—2018年1月新乡市中心医院收治的102例非酒精性脂肪肝患者为研究对象,根据随机区组设计法将患者分为对照组(51例)和治疗组(51例)。对照组患者于饭前30 min口服托尼萘酸片,2片/次,3次/d。治疗组在对照组治疗的基础上口服胆宁片,5片/次,3次/d。两组均连续治疗3个月。观察两组患者的临床疗效,同时比较两组治疗前后的体质量指数(BMI)、肝功能、血脂、肝脏CT检查结果和血清指标。结果治疗后,治疗组患者的总有效率为98.0%,显著高于对照组的82.4%,两组比较差异具有统计学意义(P0.05)。治疗后,两组BMI、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、三酰甘油(TG)和总胆固醇(TC)水平均显著降低,同组治疗前后比较差异具有统计学意义(P0.05);且治疗后治疗组BMI、ALT、AST、TG和TC水平均显著低于对照组,两组比较差异具有统计学意义(P0.05)。治疗后,两组的脂肪肝轻重程度分布、肝/脾CT值均显著改善,两组比较差异具有统计学意义(P0.05);治疗后,治疗组脂肪肝轻重程度分布、肝/脾CT值显著优于对照组,两组比较差异具有统计学意义(P0.05)。治疗后,两组超氧化物歧化酶(SOD)显著升高,丙二醛(MDA)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平均显著降低,同组治疗前后比较差异具有统计学意义(P0.05);治疗后,治疗组SOD显著高于对照组,MDA、TNF-α均显著低于对照组,两组比较差异具有统计学意义(P0.05)。结论胆宁片联合托尼萘酸片治疗非酒精性脂肪肝的疗效显著,可有效降低患者脂肪肝程度,改善肝功能,具有一定临床应用价值。 相似文献
53.
目的:探讨雨课堂互动教学对护理本科生自主学习能力的影响。方法:将我校大三的护理本科生随机分为实验组和对照组,通过自主学习能力及学习情况比较对教学效果进行评价。结果:实验组护生自主学习能力总分高于对照组(P<0.01)。结论:雨课堂互动教学可以提高学生的自主学习能力,建议结合互动讨论的小组作业形式。 相似文献
54.
在美丽的海滨城市威海,一群年轻向上的白衣天使用自己至诚的爱心、至善的付出、至美的服务谱写出了一曲曲动人的爱之歌,构成海滨小城一道绚丽的风景线!她们就是--威海市立医院骨外病房的护士们. 相似文献
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56.
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58.
目的观察低剂量替格瑞洛治疗老年急性冠脉综合征(ACS)伴慢性肾功能不全(CRI)患者的疗效和安全性。方法连续入选2016年10月至2017年2月解放军空军第986医院心血管内科住院治疗的≥75岁老年ACS合并CRI患者148例,根据患者服用替格瑞洛剂量不同分为低剂量替格瑞洛组(45 mg/次,2次/d,n=52)和标准剂量替格瑞洛组(90 mg/次,2次/d,n=96),口服药物3 d后行血栓弹力图(TEG)检测,比较2组患者腺苷二磷酸(ADP)诱导的血小板聚集抑制率(IPA)和随访12个月主要不良心脑血管事件(MACCE)和大出血事件的发生率。采用SPSS 19.0统计软件对数据进行分析。组间比较采用t检验或χ~2检验。结果标准剂量组患者ADP诱导的IPA高于低剂量替格瑞洛组患者[(83. 4±2. 5)%vs(67. 3±4. 7)%,P=0. 043],但2组IPA50%患者比例差异无统计学意义[13. 5%(7/52) vs 5. 2%(5/96),P=0. 219]。2组患者12个月MACCE发生率差异无统计学意义[19. 2%(10/52) vs 13. 5(13/96),P=0. 476]。低剂量替格瑞洛组大出血事件发生率显著低于标准剂量替格瑞洛组[9. 6%(5/52) vs 24. 0%(23/96),P=0. 033]。结论低剂量替格瑞洛与标准剂量替格瑞洛相比同样可发挥较好的抗血小板作用,且降低出血事件风险,可更好地平衡缺血与出血。 相似文献
59.
60.
现有的心律失常分类方法通常采用人为选取心电图(ECG)信号特征的方式,其特征选取具有主观性,且特征提取复杂,导致分类准确性容易受到影响等。基于以上问题,本文提出了一种基于判别式深度置信网络(DDBNs)的心律失常自动分类新方法。该方法所构建的生成受限玻尔兹曼机(GRBM)自动提取心拍信号形态特征,然后引入具有特征学习和分类能力的判别式受限玻尔兹曼机(DRBM),依据提取的形态特征和RR间期特征进行心律失常分类。为了进一步提高DDBNs的分类性能,本文将DDBNs转换为使用柔性最大值(Softmax)回归层进行监督分类的深度神经网络(DNN),通过反向传播对网络进行微调。最后,采用麻省理工学院与贝斯以色列医院心律失常数据库(MIT-BIH AR)进行实验验证,对于数据来源一致的训练集和测试集,该方法整体分类精度可达99.84%±0.04%;对于数据来源非一致的训练集和测试集,通过主动学习(AL)方法扩充少量训练集,该方法整体分类精度可达99.31%±0.23%。实验结果表明了该方法在心律失常自动特征提取和分类上的有效性,为深度学习自动提取ECG信号特征及分类提供了一种新的解决方法。 相似文献