简介：

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简介：食管癌是我国常见的恶性肿瘤之一,放射治疗(以下简称放疗)在食管癌的治疗中占有很重要的地位,如术前放疗、术后放疗以及单纯性放射治疗等.放射治疗成功的关键除了合理的放疗计划外,最重要的莫过于准确无误的放疗操作技术.现将食管癌病人的放疗操作体会简述如下.

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简介：患者,男,62岁,于入院前1月无明显诱因出现右侧肢体屈曲,后跛行,且右上肢下臂、右下肢近端肌肉肿胀、硬、疼痛,入院前2日出现意识障碍,不认识家人,呕吐、二便失禁,伴头痛,发作呈间歇性,症状稍轻时,可认人,门诊以'意识障碍'收入我科.

简介：摘要对31例食管癌病人术前给予心理疏导和健康指导，术后严密观察病情，做好呼吸道、引流管护理及饮食指导、出院指导。结果31例食管癌病人，手术后均痊愈出院。

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简介：摘要直肠癌腹壁造瘘口患者失去正常的排便方式，给患者带来很大痛苦，心理压力大，而且护理不当造瘘口易产生漏粪、出血、感染等并发症.术前做好心理护理、营养饮食护理、肠道准备、术后的心理护理、病情观察、并发症的护理、健康宣教等是直肠癌患者术后护理的一个重要方面，也是患者康复治疗的首要点。

简介：摘要目的探讨营养治疗对宫颈癌病人的影响。方法根据入院时间顺序将80例宫颈癌病人分为治疗组及对照组。治疗组42例，术后周围静脉营养联合肠内营养治疗，对照组38例，单纯行周围静脉营养。结果治疗组术后切口、尿路、肺部感染以及肠麻痹的发生率低于对照组（P<0.05），平均住院日、住院费用和满意度与对照组比较有显著差异（P<0.05）。结论加强术后营养治疗能有效减少术后并发症的发生。促进病人早日康复。

简介：摘要滋养细胞肿瘤是一组来源于胚胎绒毛滋养细胞的增生性疾病，具有不同程度的恶性和转移性，包括侵蚀性葡萄胎、绒毛膜癌等。经过正规治疗侵蚀性葡萄胎大多可治愈，绒毛膜癌治愈率也可达80%-90%。但是其治疗是一个较长的过程，需要反复化疗，这样就会给患者及家属的身心带来许多影响。尤其是反复穿刺造成的机械刺激和药物制剂的化学刺激带来的痛苦。而PICC的应用解决了这个难题。PICC是经过外周穿刺置入的中心静脉导管，即从外周静脉导入且末端置留于中心静脉的深静脉置管技术。此项技术主要适应于缺乏外周静脉通道，需要反复输入刺激性药物（如化疗药）或高渗粘稠的液体（如肠外营养液），以及需要使用压力泵或加压输液、反复输入血液制品、需要长期输液的患者。

简介：摘要目的探讨宫颈癌患者心理护理。本文总结了23例宫颈癌患者的心理护理，经过心理护理及时掌握患者的心理动态，同时采取了相应的护理措施，解决了患者的心理问题，保证让患者处于一个接受治疗的最佳心态，取得了满意的治疗效果。

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简介：我科收治一些喉癌术后化疗病人，患者因手术行气管切开，不能进食，需靠长期留置胃管鼻饲饮食提拱营养。临床上鼻饲所使用的胃管普遍存在胃管末端口径大，与注射器乳头和输液接头不相吻合，导致鼻饲时食物外溢，容易污染患者被褥；且灌注后须将胃管末端反折，用纱布包裹，再用胶布或用橡皮圈缠绕固定来保护胃管外口。在整个鼻饲过程中要反复反折胃管、分离注射器、抽吸流质饮食，然后再排气注入胃管；既繁琐、费时费力，又容易增加注射器、流质饮食和胃管接口处的污染机会。为解决上述问题，我科将一次性输液三通应用于鼻饲患者，方便易行，现将方法介绍如下。

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简介：摘要在我国医学新技术的不断飞速发展，老年人口正在逐步增加，老年人普外科病人接受手术日渐增加。由于老年人的机体免疫力、各重要器官衰退，对手术的耐受力差，因而手术的危险性增大，围手术期手术护理预防和早期并发症，促进病人早日康复甚为重要。现将我院1980年2月—2010年10月162例老年胃肠外科手术护理体会报告如下

简介：摘要目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片（包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌），扫描成数字切片，分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注，使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中，将胃部癌区识别模型的参数作为初始值，通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案（TCIA）数据库获得的1 081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下，迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度［曲线下面积（AUC）值0.988∶0.971，Kappa值0.852∶0.832］。此外，对外部测试集，该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968，Kappa=0.828，表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入，迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期，提高诊断模型的准确性。

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