简介:摘要目的研究以及分析早期整形修复在手足部深度烧伤中的治疗效果;方法收集医院2016年03月到2017年04月收治的手足部深度烧伤患者100例,用随机数字表法将这100例患者分为两组,每组50人,所有患者入院后均进行积极有效治疗手段,用消毒药水对患处进行充分地清洗消毒,观察组患者在烧伤7日之内进行除坏死组织手术并进行皮瓣移植或是植皮手术;对照组患者在烧伤7日之后进行清创以及移植手术。结果在对两组患者的创口平均愈合时间、感染患者例数、出现超过2cm2血肿的患者例数进行统计比较中,早期整形修复观察组均明显低于常规对照组(P<0.05)。结论早期整形修复在手足部深度烧伤中的应用对于患者创面的治疗、整形修复具有显著的促进作用,并且大大降低不良反应的产生,值得临床大力推广。
简介:摘要目的观察早期整形手术治疗手部深度烧伤的临床效果。方法从我院2017年1月到2018年9月之间接收的手部深度烧伤患者中随机选取106例,并将其按照随机数字性原则分为观察组和对照组,每组患者各53例。其中,对照组患者在手部创面结痂后进行整形手术,观察组患者在手部烧伤后的48小时内进行早期整形手术。对两组患者的手部外观治疗效果以及患者的手部功能治疗效果进行比较分析。结果经过手术治疗后,观察组患者的手部外观治疗效果以及手部功能治疗效果均显著优于对照组,并且患者在接受手术治疗后,观察组患者的术后疼痛评分以及创口愈合时间远远低于对照组,两组数据差异具有统计学意义,P<0.05。结论对手部深度烧伤患者进行早期整形手术治疗,能够有效地提高患者的手部外观治疗效果以及手部功能治疗效果,并且能够极大的缩减患者的疼痛程度并促进患者更快的康复,在临床上值得广泛推广。
简介:摘要目的探讨在无手术刺激状态下观察吸入不同浓度七氟醚麻醉下NCT、BIS的变化,探讨NCT监测气体吸入麻醉深度的特点.方法选择75例ASAⅠ-Ⅱ级,年龄20~49岁,择期行全麻下气管插管妇科手术的患者,分为五组(n=15).结果0??6MAC~1??3MAC四组分别与0MAC组比较NCT、BIS均有显著降低(P<0??05).结论与BIS相比,NCT同样可较好地监测七氟醚麻醉深度,且在较高浓度七氟醚麻醉下NCT对麻醉深度的监测优于BIS.关键词麻醉分级,脑电双频指数,七氟醚,麻醉深度中图分类号R614文献标识码A文章编号1008-6315(2015)12-1515-02
简介:【摘要】目的:以老年肠癌手术患者为例,分析不同麻醉深度对手术患者应激反应的影响。方法:以 2015年 10月至 2018年 10月收治的 180名老年肠癌手术患者为研究对象。利用随机数字表法将患者编入实验组与对照组。实验组采用以深度麻醉为主的麻醉方式,对照组采用以浅度麻醉为主的麻醉方式,分析两组患者麻醉前后的纤维蛋白原水平、血小板水平、去甲肾上腺素水平。结果:两组患者麻醉前的纤维蛋白水平差异、血小板水平差异与去甲肾上腺素差异不具有统计学意义( P> 0.05)。麻醉 72h后,两组患者纤维蛋白原水平及去甲肾上腺素水平较麻醉前均有所变化,实验组患者麻醉后的纤维蛋白原指标与去甲肾上腺素高于对照组,差异具有统计学意义( P< 0.05)。结论:深度麻醉以有助于改善老年肠癌手术患者的应激反应水平,具有一定的临床应用价值。
简介:摘要:为加强党建引领,提升医院医疗质量和服务水平,当前许多医院都在探索将党建工作与业务工作深度融合,发挥发挥党委的领导核心作用、党支部的战斗堡垒作用以及党员的先锋模范作用。但也存在党建工作与业务工作不紧密的现象。该文从公立医院党建工作的意义、公立医院党建工作中存在的不足以及淮安市第一人民医院分院党总支在创新党建工作中的实践等方面着手,探索基层党建工作的新模式。
简介:【摘要】目的:评估手部深度烧伤患者接受早期整形手术的治疗效果。方法:选取我院于2021年12月-2023年1月期间收治的手部深度烧伤患者66例作为评估对象,并以双色球随机抽取法将其平均分为2组,即对比组与评估组,每组33例。对比组接受延期修复治疗,评估组接受早期整形手术,对比两组的治疗效果。结果:经比较两组的实验结果,评估组的各项指标均优于对比组,并发症发生率低于对比组,组间对比有显著差异性(P<0.05)。结论:采用早期整形手术对手部深度烧伤患者治疗的临床效果确切,对改善手部功能和外观、缓解瘙痒、减少并发症有十分显著的促进作用,临床推广价值高。
简介:摘要:《国家护理发展规划(2021-2025年)》提出,要充分发挥云计算、人工智能等信息技术优势,为病人提供更方便、更有效地照护。当前,人工智能在疾病预测、慢性病管理和护理、医学影像识别等方面得到了广泛的应用,而深度学习是其中的关键。深度学习是一种基于人类大脑功能的模拟、分析与学习的神经网络,其学习能力强,善于从含有数十至数千个属性的数据中发掘出丰富的结构信息。近几年来,随着医学研究的不断深入,人们对深度学习的研究也在不断深入。通过对深度学习在临床护理、护理管理、护理教育、康复及慢性病管理等领域的应用研究,为提高医疗服务质量和效率,提高医疗质量提供理论依据。
简介:摘要:药品不良反应(ADR)是影响公众健康的重要因素,及时发现和预测药品不良反应对保障药物安全至关重要。随着数据科学和人工智能技术的进步,深度分析和模式识别方法在药品不良反应数据处理中的应用越来越广泛。本文探讨了药品不良反应数据的特点与分析中的挑战,重点介绍了深度学习和模式识别技术在药品不良反应预测中的应用。首先,分析了药品不良反应数据的多样性、复杂性以及面临的数据不完整性、高危性等挑战。接着,重点讨论了深度学习方法,如深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等在药品不良反应分析中的应用。最后,探讨了模式识别方法,如聚类分析和异常检测在药品不良反应模式识别中的作用,并展望了未来研究的方向。通过深度分析与模式识别技术的结合,药品不良反应的预测准确性将显著提高,对药品安全性管理具有重要意义。