简介:摘要目的通过对二例难治性结核性胸膜炎诊治的回顾,总结经验。结果并不是所有的结核性胸膜炎可以简单的凭借抗结核治疗,胸腔抽液,腔内注入药物就可以治疗,必要时,仍需胸腔置管术持续引流,胸腔镜治疗。
简介:摘要:目的 就延迟发生的脾脏破裂情况进行法医鉴定的相关标准和方法进行系统的研究和确定。方法 针对供给137名由于外伤造成延迟出现的脾脏劈裂问题,进行了统计和梳理,明确所有实验对象的疾病情况,以及不同实验对象由于脾脏的破裂造成的后遗症情况。结果 根据损伤直接造成的伤害情况,按照法医学的鉴定标准规定,其中重伤以及轻伤的患病者数量分别为107人、30人(包括一级和二级);根据伤残等级规定,由8级开始统计结果分为为79/32/26;此外根据劳动相关的鉴定规范,7级至10级伤残者分别为49人、32人、32人、24人。结论 对外伤造成的延迟出现的脾脏劈裂情况进行鉴定时,需要根据临床的检查结果以及病理的分析结果,综合对象个体的情况进行综合分析,得出最终的鉴定结论。
简介:摘要:目的:研究SEEG引导下手术治疗药物难治性癫痫(DRE)的作用价值。方法:从我院2020年3月至2021年3月之间接收的DRE患者中随机抽选68例作为研究对象。其中12例患者应用SEEG引导下行致痫区切除术,56例患者应用SEEG引导下射频热凝损毁术(RF-TC)进行治疗,但是其中有22例治疗无效转用致痫区切除术。治疗后对这些患者进行随访调查。结果:56例采用RF-TC治疗的患者并未在手术过程中产生任何不适,术后有8例出现功能障碍;仅应用RF-TC治疗的34例患者中,疗效达到完全缓解、有效的患者分别为22例以及6例。22例转用致痫区切除术的患者中,手术后出现功能障碍、过敏性休克的患者分别为6例以及2例;手术后16例患者并未发作癫痫,4例在辅助药物的干预下未发作癫痫,2例术后癫痫发作频次降低60%~70%。12例单用致痫区切除术的患者术后有4例出现功能障碍,10例没有发作癫痫,2例在辅助药物的干预下未发作。结论:在SEEG的引导下治疗DRE患者时,RTFC被认为是一种较为稳健且高效的手段;如果这类患者的致痫区域过大,或者RF-TC的治疗并未见效,那么就可以选择在SEEG的引导下进行致痫区切除手术。
简介:摘要:传统上,国内高等教育课程文件是依靠在院校教学大纲完成的,即将踏入临床护生所学内容与临床活动内容往往存在巨大差异。随着护理学科的发展,同时,对护理人员也提出了更高的要求,实习护士如何做好自身准备也成为我们一直探讨的问题。传统背景下,护生该如何找到突破口,提高实习质量,护生面临更大挑战,菲律宾圣托马斯大学理学硕士提出高等教育的质量推动转向OBL学习方法,即护生带着“wish list{1}进入临床活动,根据自身能力制定学习计划,是护生主动将所学的理论知识与实践相结合并巩固加深的重要环节,使护生在学校学习的理论知识应用于临床实践,培养和提高临床思维分析和独立自主解决问题的能力。
简介:摘要在对传统《中药学》教学模式进行改革尝试后发现,将部分现代化教学手段与实践教学、网络教学相结合,建立拓展性教学模式,具有一定的改革成效。
简介:【摘 要】:目的 分析骨科护士心理状态,了解相关影响因素,并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象,以症状自评量表(SCL-90)调查骨科护士心理状态,经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子,基于机器学习应用支持向量机(RBF-SVM)、Logistic回归、线性判别式分析(LDA)三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型,比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分(125.43±24.19)分,其中67例筛选为阳性,存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素(P<0.05)。基于机器学习,应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高,优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多,护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素,基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。
简介:摘要:平脉辨证就是以辨别脉象的病理病变化来了解疾病、诊断疾病,尤其是在伤寒类疾病中其诊断价值较高。除急性伤寒类疾病以外的其它外感病,内科慢性病,脉象的诊断并无明显优势,只有辅助性参考价值。中医识病断证之法宝是辨证论治,而不是平脉辨证,这个观点不纠正,会严重影响中医之发展。
简介:摘要:随着深度学习技术的发展,医学影像技术也发生了重大变革,从基于图像分割的医学影像处理到基于目标检测与分割的医学影像处理,再到基于深度学习的医学影像分析,其应用范围越来越广泛。深度学习在医学影像领域的应用主要有:①医学影像数据自动标注,可用于临床科研和培训;②高质量、多模态、多层次医学影像数据自动生成;③医疗影像深度学习临床应用,包括临床疾病诊断、病理分型及鉴别诊断、预测治疗效果等。随着深度学习技术的发展,近年来,医疗影像深度学习在医学影像处理与分析方面取得了长足进步。本文将介绍深度学习技术在医学影像数据标注与分析方面的最新进展,以及该技术在医疗领域的应用。