机器学习在脓毒症诊治中的研究进展

脓毒症是全球医疗面临的巨大挑战，目前存在的问题主要在于诊断的滞后性和治疗的非特异性。机器学习是从数据中生成知识的数据分析和建模技术，它通过预测未来事件为患者提供警报和建议，帮助临床医师获得经验之外的信息，从而辅助临床决策。近年来，机器学习在脓毒症领域的关注度不断升温，在脓毒症临床诊断、精准治疗和预后评估方面取得了一些突破性的进展，有望构建脓毒症诊断和治疗的新体系。本文对相关文章进行回顾，旨在明确机器学习目前在脓毒症诊疗方面的研究进展，为进一步研究提供方向。     

中草药煎煮前浸泡原理见解

中药汤剂之所以为古今广泛应用，是因其具有制法简便、经济、容易吸收、疗效较快等特点。     

浅谈高压氧与亚健康

亚健康是指人体处于健康和疾病之间的一种似健康又非健康又非病是中间或者说是过度状态。世界卫生组织（WHO）的一项全球性调查显示：真正健康的人仅占5％，患有疾病的人占20％，而75％的人处于亚健康状态。一般女性的检出率高于男性，40～50岁年龄段较其他年龄段高发，教师、公务员高发。生活现代社会的人们，常常会出现情绪低落，心情烦躁、易失眠、倍感疲劳、作息不规律、精神紧张、心理压力大、反复感冒等等，医学专家称之为亚健康状态。     

高压氧治疗突发性耳聋治疗时机的选择

高压氧作为一种特殊的治疗手段已经广泛应用于临床.多年来,我们对治疗突发性耳聋有一些经验,总结如下: 高压氧治疗时机的选择对治疗效果尤为重要,许多患者对高压氧治疗突发性耳聋的效果了解程度还是以为药物是最有效的.我们接诊的突发性耳聋病人多在2 w以上,甚至有一些是在几个月或一年以上,用过很多的西药、中药、针灸等治疗不见效果后才选择了高压氧治疗,但经几个疗程治疗后不见好转,最终丧失了信心,我们更为患者感到惋惜.因为在1 w内内耳由可逆向不可逆移行的临界线,病程长,毛细胞听神经末梢缺氧时间太长造成变性、坏死.即使加强氧的供应也无济于事,因此突发性耳聋病人应接急症处理,不失时机治疗.突发性耳聋病人常见的病理改变为螺旋器萎缩,听毛细胞减少,外淋巴间隙渗出,造成内耳缺血缺氧,有氧代谢减弱,引起毛细胞变性,听力衰退,而高压氧能有效地改善这一状态.其机理为:     

高压氧治疗脑卒中后认知障碍的疗效观察与护理研究

目的：探讨采用高压氧治疗脑卒中患者认知障碍效果以及护理方法。方法：选取该院自2013年3月至2015年3月间收治的90例脑卒中患者,采用随机数字分组法将患者分为对照组和观察组各45例,对照组采用临床常规护理,观察组则在常规治疗基础上给与高压氧治疗,对比分析两组治疗效果、临床指标（MMSE、BI 指数、HAMD 评价）以及护理方法。结果：经过本院分组治疗,观察组治疗总有效率为84．44％,对照组治疗总有效率为71．11％,观察组治疗总有效率明显高于对照组（P ＜0．05）。指标评价：治疗前观察组和对照组各个指标无显著性差异（P ＞0．05）;组内比较观察组和对照组治疗后各项指标均显著优于治疗前（P ＜0．05）;组间比较观察组治疗后各项治疗均显著优于对照组（P ＜0．05）。结论：针对脑卒中患者采用高压氧进行辅助治疗,可以有效提升患者的治疗效果,并且还能够有效改善患者的临床指标,值得临床的应用和推广。