简介:【摘要】目的:基于腹部损伤患者,分析对其开展护理配合与损伤控制工作的影响和效果。方法:选取本院急诊外科近半年收治的76例腹部损伤患者展开研究,随机抽取将患者分为两组,其中实施常规护理的为对照组,实施损伤控制及护理配合的为观察组,比较两组结果。结果:两组死亡率比较,观察组
简介:摘要:目的 针对中西医结合对风热型慢性荨麻疹的治疗效果进行观察。方法 采集我院收治的 62例风热型慢性荨麻疹患者作为研究对象,按照适当的方法分为观察组 31例,对照组 31例。对照组采用枸地氯雷他定进行治疗。观察组采用自拟中药方结合枸地氯雷他定进行治疗。两组均将十天定位一个疗程,在治疗三个疗程之后对两组临床疗效与不良反应进行观察。结果 观察组与对照组的有效率分别是 96.77%与 83.87%,两组对比差异具有统计学意义( P<0.05)。两组患者在治疗的过程中都没有明显不良反应。结论 自拟中药方结合枸地氯雷他定对于风热型慢性荨麻疹的治疗效果非常明显,没有不良反应,在临床中的推广应用意义深远。
简介:[摘要]目的:分析在泌尿外科内镜手术中应用护理风险管理的应用价值。方法:选取我科2021年年间确定手术方式为内镜手术治疗的98例患者为研究对象,按照随机数字法分为对照组和观察组,每组各49例。观察组患者采用护理风险管理,对照组采用常规护理管理。比较两组手术风险事件的发生率以及医生和患者的满意度。结果:与对照组比较,观察组的手术器械准备、护士的配合度、仪器设备管理、消毒隔离质量、护理技能评分更高(P<0.05);观察组医生的满意度及患者对手术的满意度明显高于对照组医生的满意度及患者对手术的满意度(P
简介:摘要:目的:探寻针对膝关节性关节炎患者施用个性化护理的临床效果。方法: 选择2018年全年在我院进行RA医治的100名患者作为观察对象,将样本分为正常监护小组(对照组)和天性护理小组(实验组),每个小组均50人,对照组中的患者接受日常监护管理,天性护理小组中的患者接受天性化;监护管理,针对全部患者在护理过程中的疼痛指数、护理服务满意指数和住院时长进行比较。结果:所有患者在进行不同的护理方式之前的上述三个数值差异均对实验结果无较大影响(P>0.05);接受不同护理方式后2周,实验组的疼痛指数小于对照组,实验组的护理服务满意指数和住院时长均大于对照组,差异具有说服力(P<0.05)。结论: 针对膝关节性关节炎患者施用个性化护理能够获得较好的临床效果,病人少受痛苦的同时膝关节能够较快恢复并提高病人的生活质量[1]。
简介:【摘要】目的:研究和分析中医护理技术联合应用对改善晚期肿瘤患者临床症状的影响。方法:选择78例晚期肿瘤患者作为研究对象,均于2021年7月-2023年7月在我院接受治疗,根据单双数法进行分组,单数分到观察组(n=39例),双数分到对照组(n=39例)。对两组PSQI评分、症候积分进行观察和对比。结果:护理前两组PSQI评分比较(P>0.05);护理后观察组PSQI评分显著高于护理前及对照组,症候积分均明显低于对照组(P<0.05)。结论:在晚期肿瘤患者的临床疗护中联合应用中医护理技术效果较好,可以显著提高患者的睡眠质量,降低不良反应的出现。
简介:【摘要】目的:文章将围绕耳鼻喉科患者采纳循证护理与预见性护理措施的应用效果进行仔细分析观察,验证应用效果。方法:实验样本均选择于2023年1月至2023年12月期间我院耳鼻喉科治疗患者,合计人数80例,依据入院顺序前后作为分组条件,取前40例作为对照组实施常规护理,后40例则作为观察组实施循证护理与预见性护理模式,收集记录不同干预后两组患者各项指标,分析比较结果变化,验证应用价值。结果:与对照组相较,观察组患者疼痛评分、健康知识掌握率、并发症发生率、心理情绪改善情况均优,组间对比P值均<0.05,有可比性。结论:循证护理与预见性护理模式在耳鼻喉科患者护理中应用对患者健康知识的提升、并发症的预防、疼痛的缓解、不良情绪的改善具有积极意义,值得推广。
简介:摘要目的构建循环生成对抗网络(CycleGAN)对模糊、曝光不足、曝光过度等低质量眼底图像进行质量提升,并对其效果进行评估。方法从EyePACS数据集中分别选取700张高质量和700张低质量眼底图像作为本研究的数据集。对数据集图像进行裁剪并统一缩放至512×512分辨率。采用2个生成模型和2个判别模型构建CycleGAN,生成模型根据输入的低/高质量眼底图像生成匹配的高/低质量图像,判别模型判别原始图像和生成图像。将本研究提出的算法与限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)、动态直方图均衡化(DHE)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)3种图像增强算法的结果进行视觉定性评估,并采用清晰度、BRISQUE、色度、饱和度作为定量指标进行评估。应用糖尿病视网膜病变(DR)诊断网络对原图及不同算法增强图像进行诊断;并比较其准确度和特异度。结果CycleGAN算法对模糊、曝光不足、曝光过度3类低质量眼底图像的增强均取得最优效果,增强后的眼底图像对比度高、色彩丰富,视盘、血管结构清晰。CycleGAN算法增强的图像清晰度仅次于CLAHE算法;BRISQUE质量分数为0.571,比CLAHE、DHE和MSRCR算法分别高出10.2%、7.3%和10.0%;色度和饱和度分别为103.03、123.24,均高于其他算法;该算法增强100张图像仅需35 s,仅次于CLAHE算法,在速度上具有明显优势。CycleGAN算法增强的图像在DR诊断中的准确率和特异度分别为96.75%和99.60%,均较原图有所提高。结论CycleGAN可有效提升模糊、曝光不足、曝光过度眼底图像的质量,并有效提高计算机辅助DR诊断系统的准确率,可能在眼科临床诊断中有很大的应用价值。