简介:摘要:目的:本研究旨在探索新生儿窒息预测模型及早期干预策略对临床症状、治疗效果和家庭支持的影响,以提升窒息新生儿的护理质量和生存率。方法:采用回顾性研究方法,收集了2023年1月至2024年1月期间的40例新生儿病例,其中对照组(20例)的患者接受传统的常规治疗,实验组的患者(20例)则在常规治疗的基础上,接受了新生儿窒息的预测模型及早期干预策略。结果:实验组新生儿在临床症状、治疗效果和家庭支持与满意度方面的得分显著高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。这表明实验组新生儿在窒息预测和早期干预策略下表现出更好的临床反应、治疗效果和家庭支持。结论:采用新生儿窒息预测模型及早期干预策略能有效改善新生儿窒息患者的临床症状,提升治疗效果,并显著增强家庭支持与满意度。因此,推广和应用这一策略有助于减少新生儿窒息带来的不良影响,促进患儿的健康发展和家庭的护理质量。
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:目的研究头部 CT扫描对患儿轻微头部外伤后行外科手术的指导意义 ,以及相关预测因素。方法 68例轻微头部外伤患儿作为研究对象 ,所有患儿均进行头部 CT扫描。观察患儿头部 CT阳性情况以及行神经手术操作 (NSP)情况 ,并记录治疗性干预、诊断性干预及 CT阳性患儿死亡情况 ,分析性别、年龄、受伤原因与 CT阳性和行 NSP的关系。结果 68例患儿 ,经 CT检查后显示阳性 26例 ,占 30.24%;此外 ,行 NSP10例 ,占 14.71%。采用治疗性干预 22例 ,占 32.35%,其余 46例患儿均采用诊断性干预 ,占 67.65%。 CT阳性中 2例患儿死亡 ,占 7.69%。不同性别、年龄、受伤原因患儿 CT阳性、行 NSD情况比较差异具有统计学意义 (P<0.05),男性、年龄≥ 6岁以及跌落伤与 CT阳性和行 NSP有密切关系。结论 头部 CT扫描对患儿轻微头部外伤后外科手术具有一定指导意义 ,而男性、年龄≥ 6岁、跌倒伤可能是患儿轻微头部外伤后头部 CT扫描阳性以及需要行 NSP治疗的重要预测指标 ,在临床上根据上述特征可确定哪些群体的轻微头部外伤患儿受益于头部 CT扫描及 NSP治疗 ,可为临床提供诊治依据。
简介:【摘要】目的:分析经皮冠状动脉介入治疗患者发生无复流的预测因素及对预后的影响。方法:选择近三年接受的急性心肌梗死行急诊PCI治疗患者的100例患者作为案例,依据PCI阶段是否存在无复流的现象分组,出现无复流组是甲组,没有发生无复流是乙组,对两组案例的用药情况和临床资料进行分析。结果:在本次研究中对比分析两组案例的左心室舒张末期前后径、左心室射血分数等,对比后得知,乙组的参数指标更高,数据间的差异明显。对比分组两组案例在出院时的服药情况,甲组所有案例出院时的服药几率比较高。结论:急性心肌梗死案例在PCI治疗的过程中可能存在重度血栓负荷的现象,也是出现无复流的独立危险因素。