护士在临床工作中对时间压力的体验

目的 ：深入了解临床护士在工作中面临时间压力的状况及感受,为应对护理工作中的时间压力,提高护士工作幸福感提供参考和依据。方法 ：采用描述性现象学研究方法,以目的性抽样和最大差异抽样法,于2022年1月—4月对苏州市3家三级甲等医院14名护士进行半结构式深入访谈,应用Colaizzi 7步分析法对访谈资料进行分析和主题提炼。结果 ：通过分析提炼出4个主题：时间压力无处不在、时间压力不利于保证护理工作质量及护士身心健康,时间压力对创造力及工作投入有积极作用、个人应对时间压力的策略贫乏。结论 ：在时间压力下工作是临床护士面临的重要挑战,时间压力对临床护士的作用存在双刃效应,管理者应注重构建合适的时间压力,促使时间压力产生更多的积极作用。     

基于网络平台的授权教育对小肠镜检查的影响

<正>小肠镜是筛查、诊断和治疗小肠病变的重要手段,其高质量的诊疗与合格的肠道准备密切相关。高质量的肠道准备可提高肠镜检查的有效性和安全性,而低质量的肠道准备则会降低肠道病变检出率^[1,2],影响肠镜诊疗的有效性^[3],同时肠道准备不充分的患者多数需要短期内重复该项检查,造成医疗资源的浪费^[4],     

PICC导管和颈内静脉置管在妇科肿瘤化疗患者中的应用体会

目的分析患者从外周静脉置入PICC导管以及颈内静脉置管行静脉化疗的优缺点。方法选经PICC导管及经颈内静脉置管化疗妇科肿瘤患者各50名,分别从穿刺成功率、操作时间以及并发症的发生率来进行比较两者方法的优劣。结果两种方法的穿刺成功率、操作时间以及感染、导管异位等并发症的发生率无明显差异,颈内静脉组的导管留置时间明显短于PICC组。结论不同的置管方式各有优劣,PICC置管作为一种新技术,既能减轻病人痛苦,保护好病人的血管,提高病人生活质量,又能节约人力,减轻工作量,值得推荐。     

深度学习在内镜下内痔诊断及危险分级中的应用

目的 建立内镜下内痔诊断及危险分级的深度学习模型,探讨人工智能辅助内镜下内痔诊疗的可行性。方法 收集该院内镜中心的肛齿状线上倒镜图片,分为内痔组和正常组（A任务）;根据LDRf分级标准,将内痔组进一步分为Rf0组、Rf1组和Rf2组（B任务）。选取基于卷积神经网络（CNN）框架的Xception、ResNet和EfficientNet,以及基于Transformer框架的ViT和ConvMixer等5个神经网络,建立针对A、B两项计算机视觉任务的深度学习模型。模型评价指标包括准确率、召回率、精确度、F1值和读片时间。将深度学习模型的读片表现与两位不同年资内镜医生进行比较。结果 5种深度学习模型在A与B任务测试集中皆展现出较好的准确性。其中,最优模型为ConvMixer,准确性最高（0.961和0.911）,其次为EfficientNet (0.956和0.901),均优于高年资内镜医生（0.952和0.881）和低年资内镜医生（0.913和0.832）。同时,所有深度学习模型在验证集中读片用时均<10 s,速度快于内镜医生（均> 300 s）。此外,笔者采用梯度加权分类激活...     

急诊患者的病情程度与处置状态研究

急诊的任务就是接收紧急就诊的各种病人,以及负责对急诊和转送的危重病人的抢救工作,其繁忙与复杂程度是其他科室无法比拟的.特别是要针对病人的病情采取相应的处置状态等工作非常值得我们深入的研究,也为加强急诊科的管理,以及更好地为广大患者更快速更有效的服务提供一点帮助.