简介：摘要 目的：建立高效液相色谱法分析布洛芬对映异构体；

简介：

简介：[摘要 ] 腰椎间盘突出症是目前引起腰腿痛最常见的原因，严重影响生活质量，大部分腰椎间盘突出症可以通过保守治疗缓解，然而对于顽固性的腰腿痛反复发作，或伴有足下垂，马尾综合症等神经症状的腰椎间盘突出症，可考虑手术治疗。目前腰椎融合术是治疗腰椎间盘突出症应用最广泛的标准术式，患者术后腰腿痛症状多有不同程度的缓解，然而大部分病人术后仍然存在不同程度的腰腿痛症状。早期合理有效的术后护理及术后早中期的术后康复指导则直接影响患者术后早期恢复及远期疗效。通过对我院 2017—2019 年进行腰椎融合术的术后护理经验的总结，介绍腰椎融合术术后的预防护理，通过一系列术后护理、康复训练、功能指导锻炼，有效地减少了术后患者并发症，有利于促进患者早日康复，值得临床推广。

简介：【摘要】目的：探究PDCA循环在三级综合医院院内心肺复苏急救技能培训体系建设中的应用，为临床提供一定的理论参考，旨在提高三级综合医院心肺复苏的急救水平。方法：选取我院急诊科、ICU和心血管内科的24名新员工及一二线值班临床医生为研究对象，均给予AHA心肺复苏指南（含BLS、ACLS）中涉及的急救技术培训。2015年给予常规模拟人培训，2017年在 2015年的基础上实施师资同质化培训，2019年运用PDCA循环改进培训体系，比较各年份考核成绩、考核优良率，分析不同类别学员的培训情况。结果：在急救前处置、徒手CPR、电除颤、气管插管、ACLS团队协作等评分方面，2019年均高于2017年和2015年，2017年均高于2015年，差异均有统计学意义（P均＜0.05）。在考核总体优良率方面，2019年高于2017年和2015年，差异均有统计学意义（P＜0.05），但2015年和2017年差异无统计学意义（P＞0.05）。2019年运用PDCA循环改进培训体系后，不同性别、工作年限、文化程度学员之间考核情况无明显差异（P＞0.05），接受2次或3次培训者考核情况优于只接受1次培训者，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论：运用PDCA循环持续改进三级综合医院院内心肺复苏急救技能培训体系，对培训的效果提升有重要的促进作用，值得广泛推广及应用。

简介：

简介：摘要： 在信息时代背景下，数据信息量爆炸式增长，为新时期大数据产业发展做出了重大的贡献。为了顺应社会发展要求，医院信息化建设中灵活运用大数据，构建数据系统，可以全面呈现医院整体运营情况，在临床科研服务、医院运营管理和质量控制方面具有重要作用。依托于大数据技术，整合各系统多源异构数据，构建数据共享和联通平台，在提升数据分析能力的同时，为数据质量提供保障。本文就医院大数据内涵进行分析，探究如何灵活运用到实处，提出合理有效措施。

简介：摘要：近年来，随着互联网和信息技术的不断发展的进步，现代社会也正在加速步入大数据时代，并且充斥在医疗护理领域的很多方面，各种形式多样的大数据给医疗和护理科学提供了工作经验和工作思考。大数据的应用对于医疗护理方面有着重要的意义。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对大数据在护理学中的研究进展提出了一些建议，仅供参考。

简介：【摘要】目的： 研究脊柱骨折病患采用有效治疗方案 - 后路手术内固定融合术治疗的效果。 方法： 诊疗时间 201 6 年 1 月至 2019 年 12 月，选择我院罹患 脊柱骨折 的病例 78 例，数字表法分组，参照组 39 例予以前路手术内固定融合术，观察组 39 例予以后路手术内固定融合术 治疗 。 结果： 对比参照组，观察组ＶＡＳ评分情况、临床治疗情况、临床疗效均更加理想， P ＜ 0.05 。 结论： 脊柱骨折病患采用有效治疗方案 - 后路手术内固定融合术治疗，疗效确切。

简介：摘要： 21世纪以来，信息技术获得了飞速的发展，信息技术同各行各业紧密联系在一起推动行业不断前进，借助于互联网技术和数据存储技术，当今社会已经进入了大数据时代，大数据为各个行业提供数据支撑，在专科医院中，大数据的应用带来了许许多多的便利，面对庞大的数据信息，在专科医院中进行信息化管理是非常必要的，信息化技术应用于医院中的诊断服务、病历管理、信息公开、财务核算以及专家会诊等，信息化管理能够提升专科医院的工作效率，对医院的向前发展有重要的积极意义，医院是社会建设中的重要场所，信息化管理还具有很强的社会价值，对社会效益的提升有很大的帮助。本文首先剖析了专科医院信息化建设的意义，然后整理大数据时代专科医院信息化管理的基本思路，最后提出相关的信息化管理对策。

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简介：摘要：医院作为社会主义现代化建设的重要组成部分，必须积极推进思想政治教育与文化建设的融合，以提高医护人员的思想素质和文化水平，推动医院的可持续发展。本文探讨了医院思想政治教育与文化建设融合的意义与价值，并提出一些策略。通过思想政治教育与文化建设的融合，可以进一步加强医护人员的思想认同和价值观，提升医疗服务的质量和效率，构建和谐人文医院。

简介：摘要： 随着医院管理进一步完善，传统档案管理模式已无法满足现阶段档案管理工作需求。互联网时代背景下，大数据为基础的医院档案管理成为必然趋势，要求医院档案管理人员不仅需要具备档案管理专业能力，也需熟练应用计算机等信息化知识，实现医院管理工作的电子化、数据化管理，有效提升医院档案管理工作效率，促进医院事业更好发展。

简介：【摘要】： 目的：数据挖掘技术在放射科医疗管理中的潜在作用。方法： 本次研究选取本院 2017 年 2 月 -2019 年 2 月收治的放射科检查患者若干，按照电脑随机抽取法，选取数据挖掘改革前的放射科检查患者 100 例作为对照组。选取经过数据挖掘改革后的放射科检查患者 100 例作为实验组，对比经过差异性的干预后，二组检验满意率以及出现的检验问题。 结果： 对比经过差异性的干预后，二组检验满意率以及出现的检验问题。实验者检验满意结果为不满 4 例（ 4.00%) 、综合满意 96 例（ 96.00%) 、对照组不满意 17 例（ 17.00% ），满意 83 例（ 83.00% ）；经过干预后，实验者发现管理问题有档案混淆 2 例（ 2.00%) 、信息未更新 2 例（ 2.00%) 、错误诊断入病例 1 例（ 1.00% ），对照组有档案混淆 8 例（ 8.00%) 、信息未更新 5 例（ 5.00%) 、错误诊断入病例 9 例（ 9.00% ），（ p ＜ 0.05 ）。

简介：摘要：目的：随着医学影像技术的飞速发展，大量的医学影像数据不断积累，为疾病预测提供了新的可能。医学影像大数据分析的主要目的在于挖掘这些数据中潜在的信息，实现对疾病的早期发现、精准诊断和有效治疗，从而提高医疗服务的质量和效率。方法：医学影像大数据分析采用多种高级数据处理技术，包括深度学习、机器学习等人工智能算法。首先，通过对大量医学影像数据进行预处理，如去噪、增强和标准化，以提高数据的质量。接着，利用训练好的模型对数据进行特征提取和分类，从而识别出与特定疾病相关的影像标记。最后，结合患者的临床信息，构建预测模型，以评估个体患病的风险。结果：通过医学影像大数据分析，我们成功地建立了一系列高效的疾病预测模型。这些模型在多种疾病的早期检测中表现出色，如肿瘤、心血管疾病和神经退行性疾病等。与传统的诊断方法相比，基于大数据的预测模型具有更高的敏感性和特异性，能够更早地发现疾病的迹象，为临床医生提供宝贵的治疗窗口。结论：医学影像大数据分析在疾病预测中展现出巨大的潜力。它不仅提高了疾病预测的准确性和效率，还为个性化医疗和精准治疗提供了有力支持。然而，这一领域仍面临诸多挑战，如数据隐私保护、算法的可解释性等。未来，随着技术的不断进步和医疗体系的完善，医学影像大数据分析有望在疾病预测中发挥更大的作用，为患者带来更好的健康福祉。

简介：摘要：本文旨在探讨医学影像大数据分析在疾病预测中的重要应用。通过阐述其原理、方法，并结合具体案例中的效果数据展示，分析这种技术在提高疾病预测准确性、早期诊断率等方面的价值，同时讨论当前面临的挑战和未来发展方向。

简介：　　 [摘要 ] 目的 研究肠癌患者化疗护理管理中融合精细化干预的效果。方法 于 2018年 1月— 2019年 2月选取该院肠癌化疗患者 54例为研究对象，随机分研究组（精细化护理干预）与对照组（常规护理），各 27例，比较癌因性疲乏程度、生活质量与护理效果。结果 研究组较对照组行为严重程度、情感、感觉与认知及情绪的评分均低，总分较对照组低，生活质量较对照组高，研究组护理效果（ 96.29%）高于对照组（ 77.77%），差异有统计学意义（ P<0.05）。结论 对肠癌化疗患者采用精细化护理干预能降低癌因性疲乏程度评分，提高生活质量且改善预后康复，提高护理质量，值得借鉴。  　　 [关键词 ] 肠癌 ;化疗 ;护理管理 ;精细化干预 ;临床效果  　　 临床常见的消化道系统恶性肿瘤是肠癌，诱导因素是暴饮暴食或饮食搭配不当等，具有较高发生率，治疗手段是以手术或化疗为主，后者治疗期间患者易发生恶性呕吐等不良反应，导致其易产生负面情绪，机体发生水电解质紊乱或营养缺乏，使得患者生活质量受到严重影响，癌症患者存在严重心理应激反应造成病情康复欠佳，因此根据病情严重程度，切实配合对症护理干预手段是很重要的，缓解心理应激反应，便于提高化疗效果 [1]。该院于 2018年 1月— 2019年 2月选取收治的 54例肠癌化疗患者展开研究，分析肠癌患者化疗护理管理中融合精细化干预的效果，报道如下。  　　 1  资料与方法  　　 1.1  一般资料  　　 选取该院收治的肠癌化疗患者 54例，研究组（ n=27）：男 16例、女 11例 ;年龄 18～ 69岁，平均年龄（ 45.68±7.04）岁 ;病程 1～ 4年，平均（ 2.29±1.03）年。对照组（ n=27）：男 17例，女 10例 ;年龄 19～ 70岁，平均年龄（ 45.73±7.18）岁 ;病程 1～ 5年，平均（ 2.34±1.09）年。各基线资料差异无统计学意义（ P>0.05），具有可比性。  　　 1.2  纳入与排除标准  　　 纳入标准：经检查符合肠癌的诊断标准 [2];均采用化疗治疗措施 ;自愿参与该研究 ;符合伦理委员会审核。  　　 排除标准：意识障碍 ;合并严重疾病 ;血液系统疾病 ;凝血功能障碍 ;病例资料不全。  　　 1.3  方法  　　 对照组实施常规护理，实时监测患者病情，给予对症的饮食指导、心理指导与健康宣教等措施。研究组在对照组基础联合精细化护理干预。①成立护理小组：根据消化科规章制度在护士长带领下成立专业性护理小组，给予组内成员精细化管理措施，定期开展培训工作，包含护理内容与重点，将科室人员排班进行精细化管理，将夜间值班、办公室值班与责任组排班等工作落实至实处，定期指导患者掌握护理问题，每个月总结护理期间存在的问题，便于后期能提出改进措施。②心理指导与环境护理：根据患者病情严重程度定期向其及其家属展开宣教工作，详细阐述目前病情恢复情况、化疗药物与注意事项等内容，主动与患者沟通，鼓励阐述内心想法，采用呐喊或倾诉等方式缓解心理负担，切实掌握其产生负面情绪的因素，便于提出针对性处理办法，同时营造舒适且安静的病房环境，将温度与湿度均調节至合理范围，避免外界因素对化疗结果产生直接影响，定期开窗通风并做好室内清洁消毒工作，夜间减少巡视次数避免影响睡眠质量 [3]。③饮食与药物指导：化疗期间实时观察患者各生命体征，发生异常及时上报处理，切实掌握其各项基础资料，明确是否具有化疗药物外渗史或药物过敏等既往病史，便于根据病情实际情况合理用药，向患者与家属详细阐述药物剂量与使用方法，告知遵医嘱按时且按量服用药物，禁忌发生随意停药或调整药量等情况，发生不良反应给予持续性改进措施，避免患者发生不良心理状态影响化疗效果，同时待患者病情稳定给予营养均衡指导，采取清淡易消化饮食缓解恶心呕吐等不良反应，增加维生素与高蛋白摄入量满足机体实际所需营养需求，保持禁烟禁酒且养成规律性生活习惯，禁忌食用辛辣与刺激性较强食物，适度开展有氧运动提高抵抗力，将运动强度与振幅设置在合理范围，避免过度锻炼对病情康复产生直接影响，为化疗护理管理的时效性提供可靠性保障 [4]。  　　 1.4  观察指标  　　 癌因性疲乏程度：参考 Piper疲乏修订量表 [5]，评估行为严重程度、情感、感觉与认知及情绪的分值， 0～ 10分代表不同程度疲乏评分， 10分表示严重影响，分值越低说明护理干预措施越显著。  　　 生活质量：参考 SF-36健康问卷调查量表评估 [6]，包含躯体限制、生理状态、情感限制与生命活力的分值。  　　 护理效果：显效：不适症状消失且各体征恢复正常 ;好转：不适症状改善明显且各体征基本恢复 ;无效：与上述条件不符，有效率（显效率 +好转率）越高则干预措施越显著 [7]。  　　 1.5  统计方法  　　 使用 SPSS 21.0统计学软件分析数据，计量资料（不良情绪与生活质量）以（ x±s）表示，组间差异比较行 t检验。计数资料 [n（ %） ]表示，组间差异比较行 t检验。 P<0.05为差异有统计学意义。  　　 2  结果  　　 2.1  癌因性疲乏程度  　　 研究组较对照组行为严重程度、情感、感觉与认知及情绪的评分均低，总分较对照组低，差异有统计学意义（ P<0.05）。  　　 2.2  生活质量  　　 研究组较对照组躯体限制、生理状态、情感限制与生命活力的分值均高，差异有统计学意义（ P<0.05。  　　 2.3  护理效果

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简介：摘要： 云计算和大数据时代背景下，大量现代化信息技术广泛应用到医院运营管理中，促使医院信息化水平大大提升。相较于传统技术而言，可以为医院构建信息化管理平台，打破时间和空间限制，实现医疗资源和数据信息共享，以便于推动医院信息化转变。本文就 云计算和大数据时代下医院信息化建设展开分析，把握技术要点，提升医院信息化水平，朝着更高层次发展。

简介：摘要：数据挖掘又叫做知识发现，简单来说就是将庞大的数据运用数据分析方法进行分析，从数据中挖掘出潜在的大数据之间关系，集成和提取隐藏而不被大众知晓的有价值信息的过程，这是在信息处理上新型的技术，在处理庞大数据的时候特别的适合，数据挖掘是大数据集中计算和发现的过程，涉及人工智能、机器学习、数据库和统计等许多学科。不单是传统的分析步骤，其中还有数据库的管理、推理、预处理和数据建模，以便从大量数据中提取信息并转换为可理解的形式，最终进行使用。大数据挖掘系统可以更有效、更快、更全面地挖掘知名医生的临床经验。

简介：摘要：目前生活节奏加快，心理障碍患者增多，精神卫生专业医院护工和专科医生面临短缺。随着科技的发展，人工智能登上历史的舞台，并开始下沉到各个行业和产业。人工智能的基础就是大数据，大数据归集后的标注数据为行业发展提供了重要驱动和基础保障，标准数据集可以作为验证或构建更优良解决办法的良好起点，在医疗辅助技术领域开展数据集建设，为将来智慧医疗打下先期基础，缓解精神卫生专科医院现有困局，是我们当下要研究的重要课题。