输尿管镜钬激光治疗输尿管结石100例

目的:探讨输尿管镜钬激光治疗输尿管结石的有效性和安全性。方法:采用输尿管镜钬激光技术治疗100例输尿管结石,其中输尿管上段结石17例,中段结石20例,下段结石63例。结果:输尿管上、中、下段结石的排净率分别为88%、95%、100%,并发症为4%。结论:输尿管镜钬激光是治疗输尿管结石有效、安全的方法。     

开放手术配合大功率钬激光治疗鹿角形肾结石

<正>为提高巨大鹿角形肾结石的疗效,我们采用开放手术配合大功率钬激光治疗鹿角形肾结石,取得较好疗效。现报告如下:1临床资料1.1一般资料我们采用大功率钬激光对27例鹿     

超声引导下微创经皮肾穿刺钬激光碎石术应用研究

目的:探讨超声引导下微创经皮肾输尿管镜钬激光碎石术治疗上尿路结石的可行性和优越性。方法:超声引导下行微创经皮肾输尿管镜钬激光碎石术治疗上尿路结石共50例,其中肾结石42例,输尿管上段结石8例。结果:手术全部成功,无严重出血病例。结论:超声引导微创经皮肾输尿管镜钬激光碎石术是治疗肾结石安全、有效的方法,值得基层医院推广。     

术前B超标记预定位CT修正定位后术中B超定位在PCNL术中的应用研究

目的:探讨一种更加安全、精确、有效的经皮肾镜取石术(PCNL)穿刺定位方式治疗上尿路结石的安全性和有效性.方法:回顾性分析2013年8月-2019年12月我院采用B超预定位CT标记修正定位后术中B超定位行精准PCNL治疗上尿路结石的937例患者的临床资料,其中肾结石851例,输尿管结石86例.手术均采用气管插管全身麻醉...     

新型冠状病毒肺炎重点疫区人员航空转运中感染防控策略

目的 总结新型冠状病毒肺炎重点疫区人员航空转运中感染防控经验,为我国传染性疾病相关航空转运提供参考依据。方法 转运前进行队伍组建、配备医疗装备、人员培训、风险评估、登机流程等准备工作,转运中实施定人分区、个人防护、环境管理、应急预案等重点防控措施,转运后注意人员交接、感控追踪等方面管理。结果 2020年2月8日—4月10日,笔者4次从广州分别到巴厘岛、曼谷、伊朗、纽约重点疫区进行航空转运,通过全流程严格感染防控,控制了新型冠状病毒在密闭环境中的传播,最终发现4例既往感染者、1例确诊,无1例交叉感染,保障了转运乘客、机组和医护人员的健康。结论 通过实施防控策略,可以有效控制航空转运新型冠状病毒肺炎重点疫区人员过程中的传播,防止交叉感染。     

优化健康体检服务流程管理的探索与实践

随着大众健康意识的提高,人们对健康体检的需求进一步加大,2009年国家卫生部公布的一项调查显示:近10年来,冠心病、高血压病、糖尿病、脑动脉硬化及恶性肿瘤等重症疾病的发病率逐年增高.因此,健康体检成为一种生活的时尚需求,也对服务的人员、场地、设备等提出更高的要求.健康体检服务环节多、流程规划难、质量控制难等是从事健康体检的管理者们共同探索和关注的问题.     

粤港澳大湾区健康管理高质量发展的思考

建设粤港澳大湾区是党和国家政府重要部署的发展战略之一。发展融合创新的高质量健康管理是粤港澳大湾区大健康产业领域的重要议题。随着大湾区居民对健康医疗的诉求日益上升, 健康管理的创新融合发展势在必行。但目前香港、澳门与内地在融合发展仍面临许多挑战, 本文通过介绍香港、澳门两地的健康管理现状, 比较和概括三地面临的融合发展的挑战, 结合粤港澳大湾区的特点, 从政策、经贸、教育人才、学术科研、文化观念等方面对健全大湾区健康管理的融合发展提出建议。     

机器学习算法在体检人群糖尿病风险预测中的应用

  目的  探索Logistic回归分析模型和LightGBM(light gradient boosting machine)算法对体检人群未来罹患糖尿病的预测效果及影响因素。  方法  选取2003年8月-2019年4月在南方医院健康管理中心多次进行团体参检的36 292例非糖尿病人员,分层随机选取70%样本,以首次体检的性别、年龄、BMI、腰围、心率、收缩压、舒张压、空腹血糖等34项指标作为自变量,以相对首次体检时间的5年内是否罹患糖尿病为因变量,基于Logistic回归分析模型和LightGBM算法分别建立糖尿病预测模型。将预测模型应用于剩余30%样本,并使用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under curve, AUC)进行预测效果的评价。  结果  Logistic回归分析模型和LightGBM算法模型的AUC分别为0.906和0.910,在最佳临界点上,Logistic回归分析模型的灵敏度和特异度分别为81.5%和84.3%,LightGBM(light gradient boosting machine)算法模型的灵敏度和特异度分别为81.6%和85.2%。  结论  Logistic回归分析模型和LightGBM算法模型对体检人群的未来糖尿病患病风险均有较好的预测效果。