简介:摘要目的为进一步简化对入院病人护理评估流程,整合各类风险评估内容,提高护士工作效率,降低护理风险的发生率。方法采用五个表格合并为一的方法对入院患者的病情及存在危险因素进行全面的评估和宣教。结果改良后护理评估单的应用,简化了护理评估程序,减少了护理人员评估时填写多份表格的工作量,增强了对患者防范不良护理事件发生的宣教,提高了护士对护理风险的知晓率和护理风险评估的准确性。结论改良后护理评估单,能够节约护士在评估患者病情的时间,能够提高护士对护理风险评估的准确性、及时性,知晓率,重视程度,能够降低护理不良风险的发生率,提高工作效率,提高护理质量,值得临床推广应用。
简介:【摘要】目的:肺癌筛查和早期发现项目被认为是减少肺癌相关死亡的有效策略之一。本研究的目的是对肺癌筛查和早期发现项目的效果进行评估,并进行经济分析,以探讨其在人口范围内的可行性和潜在效益。方法:从相关医疗机构招募120个肺癌高风险人群的临床数据和流行病学信息以及生活习惯信息和家庭经济信息,随机将其分为两组,即实验组和观察组,验组受试者将进行一系列早期肺癌筛查,包括肺部影像学检查(如CT扫描)、痰液细胞学检查、血液肿瘤标志物检测等。根据筛查结果,进一步进行肺组织活检和病理学检查以确诊肺癌。在早期确诊的患者将接受相应的治疗,包括手术切除、放疗、化疗等。观察组受试者将按照常规医疗流程进行常规检查和治疗,但不接受任何特定的肺癌筛查和早期发现干预措施。分别观察和研究并比较两组参与者的病情效果。结果:实验组的临床指标如早期肺癌检出率、生存率、转移率、复发率优于实验组(P
简介:摘要目的探讨生化检验项目在肝硬化疾病诊断中的应用价值。方法对我院2015年2月~2019年2月接收的48例肝硬化患者的临床资料进行回顾性分析,作为本次研究的试验组;另选取同期于我院进行健康检查的健康者42例作为对照组。观察两组受检者各生化指标值的差异。结果试验组的TBIL、DBIL、AST、ALT、γ-GT、ALP的值明显高于对照组,差异显著(P<0.05);试验组的TP、ALB、CHE的值明显低于对照组,差异显著(P<0.05)。结论肝硬化疾病引起肝脏功能的减弱,从而导致相关的生化指标值与正常值存在较大的差异,所以,检验疑似肝硬化患者的生化指标,能够为临床诊断提供有力的参考数据。
简介:【摘要】目的 项目式教学法在《健康评估》课程教学中的应用效果评价。方法 于本院2020级大专护理专业学生选择二个班级纳入研究,研究开展时间为2019年7月-2020年7月。随机抽签法进行分组,两组学生在《健康评估》课程教学中采取不同教学方法,对照组(n=56)实施常规教学法,观察组(n=58)则选择项目项目式教学法,对比两组教学效果差异及学生满意度。结果 观察组学生教学考核成绩高于对照组,学生对教学方法满意度高于对照组(P<0.05)。结论 在《健康评估》课程教学中推行项目教学法,可提升学生学习积极性,提升教学有效性,以便强化学生知识掌握效果,为后期工作奠定良好基础,应用价值显著值得推荐。
简介:摘要目的对慢性已型肝炎患者的血常规、生化检验项目进行分析与回顾,为提高慢性乙型肝炎诊的准确率提供依据。方法研究对象选取我院2014年1月到2017年6月间收治的68例慢性乙型肝炎患者作为观察组,68例健康体检者作为对照组,比较两组研究对象的血常规、部分生化指标。结果观察组患者的MCV、血小板计数和PDW指标与对照组比较差异明显(P<0.05),红细胞计数无统计学意义(P<0.05),观察组患者的总胆红素、ALT、白蛋白、AST和GGT与对照组比较差异明显(P<0.05)。结论慢性肝炎患者通过对血常规及生化检验项目检测,对慢性乙肝患者的病情诊断治疗及病情的评估依然具有重要的临床价值。
简介:【摘要】 目的:构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者,其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后,通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量,基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标,评估三种模型的预测性能。结果:Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值,分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论:基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中,ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。