简介：摘要：目的 探讨小儿流行性腮腺炎的护理方法及预防措施,旨在提高临床流行性腮腺炎患儿的康复效果。方法 本次研究以我科室收治的流行性腮腺炎患儿86例为研究对象,均分为对照组和观察组,各43例,采用不同的护理手段观察效果。结果观察组患儿治疗总有效率高于对照组，对比发现差异有统计学意义(P

简介：目的：评价口服轮状病毒疫苗对防治小儿腹泻患儿的疗效。方法：选取2015年10月-2016年10月期间接受保健治疗的患儿120例资料，将其随机分为对照组和观察组，每组60例；对照组患儿给予安慰剂防治，观察组患儿给予口服轮状病毒疫苗防治，比较服药后随访1年内两组患儿腹泻的发生率、病情严重程度和腹泻次数等指标值的差异。结果：服药后随访1年，观察组患儿腹泻的发生率为13．33％低于对照组为31．67％（JP〈0．05）；观察组患儿腹泻病情为重度的比例低于对照组（P〈0．05），其腹泻病情为轻度的比例高于对照组（P〈0．05），1年内发病次数少于对照组（P〈0．05）。结论：口服轮状病毒疫苗防治小儿腹泻的疗效较为确切，有效降低了病情的严重程度，促进了患儿的康复。

简介：摘要目的研究分析优质护理应用于小儿肺炎患儿中护理的临床意义。方法研究资料均为在我院接收的小儿肺炎患儿，时间为2015年2月至2016年2月期间，共76例，随机分为两组各38例。对照组患儿采用常规护理方式，观察组患儿实施优质护理方式，对两组患儿的护理效果、住院时间及并发症发生率进行比较。结果观察组患儿护理有效率高于对照组，并发症发生率低于对照组，数据比较差异具有统计学意义（P＜0.05）；观察组患儿住院时间为（9.02±1.36）d，对照组患儿住院时间为（14.33±1.52）d，数据比较差异具有统计学意义（P＜0.05）。结论对小儿肺炎患儿采用优质护理干预具有显著的效果，且能够缩短住院时间和降低并发症发生的可能性，值得推广应用。

简介：摘要:小儿轮状病毒腹泻是临床上较为常见的一种儿科疾病。一般来说，该病的高发季节为每年的秋冬季节，患病人群以婴幼儿居多。患儿主要表现出呕吐、发热、大便不成形等临床症状，如不能得到及时的治疗，可能会导致患儿脱水，危害患儿的身体健康，重度脱水甚至会危及到患儿生命。目前，药物治疗是本病的主要治疗方法。然而，经过长期实践发现，由于患儿年龄相对较小，对治疗和护理工作的依从性较差，传统的护理方法对此类疾病患儿的护理效果存在一定的局限性，这就对护理工作提出了更高的要求。因此，本次研究分析了系统化护理模式在临床治疗小儿轮状病毒腹泻过程中的有效性，研究过程如下：

简介：摘要目的分析及探索针对儿童急性牙髓炎患儿行一次性根管治疗术开展治疗的临床疗效。方法收集本院儿科门诊接收的患急性牙髓炎的60例患儿，随机分为2组参考组共30例，确诊后行常规根管治疗；治疗组共30例，确诊后行一次性根管治疗术开展治疗。治疗后经随访评估及比较2组治疗后一周及两年后的临床效果。结果与参考组开展对照分析发现，治疗组治疗后一周的总有效率更高，差异显著（P＜0.05）。结论针对儿童急性牙髓炎患儿行一次性根管治疗术开展治疗具有良好的近远期疗效，值得借鉴。

简介：摘要目的探讨人工智能（AI）辅助定量测量评估新型冠状病毒肺炎（COVID-19）胸部CT动态变化的价值。方法回顾性分析2020年1月15日至3月10日在华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院接受治疗的99例确诊COVID-19患者的临床和胸部CT动态影像资料。依据最终诊断，99例患者分为普通型（36例）、重型（33例）和危重型（30例），分析3型间CT影像学表现，包括CT基本征象、肺炎病灶总体积及肺炎病灶总体积占全肺体积的百分比（体积比）。使用AI软件定量评价胸部CT影像的动态变化，定量指标有CT病灶峰值时间、病灶峰值总体积、病灶峰值体积比、总体积最大增长率、体积比最大增长率。采用Kruskal-Wallis秩和检验比较3型间定量指标的差异，以χ²检验或Fisher确切概率法比较3型间定性指标的差异。采用序列测量及散点图显示3型COVID-19病灶体积比的演变趋势，采用ROC曲线分析肺炎病灶体积比及其最大增长率预判普通型肺炎转为重型或危重型的价值。结果普通型、重型、危重型COVID-19患者年龄及性别分布差异有统计学意义（P<0.05），其中重型与危重型患者年龄显著高于普通型（P<0.01）。与普通型［2.5（1.0，5.0）d］和危重型［2.5（1.0，4.0）d］相比，重型发病至首次胸部CT扫描的时间延长［5.0（2.5，8.0）d，P<0.01］。普通型、重型、危重型COVID-19患者首诊肺部多叶受累的差异有统计学意义（分别为20例、29例、25例，χ²=10.403，P=0.006），其中重型和危重型患者多肺叶受累发生率显著高于普通型（P=0.002）。普通型、重型、危重型COVID-19患者首诊体积比差异有统计学意义［分别为1.0%（0.2%，4.7%）、9.30%（1.63%，26.83%）、2.10%（0.64%，8.61%），Z=14.236，P=0.001］，其中重型患者体积比显著高于普通型（P<0.001），普通型与危重型差异无统计学意义（P=0.062）。随访CT显示肺炎病灶呈进展及恢复的动态转变，可见多期相病灶共存。3型COVID-19患者病灶体积比散点图中趋势线显示进展期病灶均呈由少到多的发展。普通型、重型及危重型病灶峰值体积比分别为9.75%（4.83%，13.18%）、29.80%（23.99%，42.36%）和61.81%（43.73%，72.82%），差异有统计学意义（Z=74.147，P<0.001），病灶体积比的最大增长率分别为1.27%（0.50%，1.81%）/d、4.39%（3.16%，5.54%）/d和6.02%（4.77%，9.96%）/d，差异有统计学意义（Z=52.453，P<0.001），病灶峰值时间分别为12.0（9.0，15.0） d、13.0（10.0，16.0） d和16.5（12.0，25.0）d，差异有统计学意义（Z=9.524，P=0.009）。以肺炎病灶峰值体积比22.60%、体积比的最大增长率1.875%/d为界值，诊断普通型转重型或危重型的灵敏度分别为92.10%、96.83%，特异度分别为100%、80.56%，曲线下面积分别为 0.987、0.925。结论COVID-19肺炎病灶在CT上呈类抛物线样变化，采用AI技术对CT肺炎病灶体积比进行动态精确测量有助于评价疾病的严重程度和预判疾病的发展趋势，病灶体积比快速增长的患者更容易转变为重型或危重型。