简介:摘要目的分析手术室麻醉下呼吸道感染相关原因,为临床的防治提供理论基础。方法选取在2011年7月—2014年12月期间的1104例医院手术室麻醉外科的手术病人的临床资料,分析病人下呼吸道感染的情况,以及其与手术室麻醉的相关原因,数据的分析采用统计软件SPSS16.0来进行。结果一共有98例病人发生了医院感染,感染率是8.88%,其中有18例发生了下呼吸道感染,占48.98%的比例;使用液体消毒剂消毒以及循环使用麻醉机这两种情况在下呼吸道发生感染的几率最高,分别是6.75%和8.33%,该差异具有统计学意义(P<0.05)。结论下呼吸道感染和手术室麻醉过程中的麻醉时间、麻醉方式、喉镜消毒方式、麻醉前抗菌药物使用和麻醉机过滤器类型等有着密切关系,临床上应该针对这些麻醉中出现的下呼吸道感染危险原因实施对应的防治对策,可以有效地降低因为手术室麻醉引起的下呼吸道感染。
简介: 摘要:目的 分析和探究急性上呼吸道感染患者的临床护理方法及效果。方法 随机抽取了我院在2018年1月-2019年1月收治的140例急性上呼吸道感染患者作为对象进行研究,按照一定的方式将其划分为实验组和对照组,对照组患者给予常规护理干预,而实验组患者在对照组的基础上又给予了系统性的临床护理干预,对其护理效果进行对比。结果 实验组患者的护理总有效率(98.57%)高于对照组(88.57%),而不良反应发生率(5.71%)低于对照组(21.43%),两组患者的研究数据差异具备统计学意义(P
简介:摘要:人工智能(artificial intelligence,AI)技术在医疗领域的运用日趋成熟,以深度学习为代表的 AI 技术 使得消化道肿瘤的诊疗向着更加精准的方向发展。本文将总结近年来人工智能利用图像深度学习和卷积神经网络来诊疗消化道肿瘤的应用现状并对其应用前景予以展望。通过阅读近年来国内外关于人工智能(artificial intelligence,AI)在消化道肿瘤领域研究的相关文献并加以综述。近些年,AI在医疗领域得到了迅速发展。医生可在AI技术辅助下结合消化道内镜检查、影像学检查和病理诊断作出更加精准的诊断意见,消化道肿瘤的诊断在AI技术辅助的基础上将朝着精确的方向发展。但 AI 在临床医疗应用中仍然属于初级应用阶段,需要较长时间普及。可以减少因为医生大量工作偶发疲劳而导致的人工判断失误,使更多的消化道肿瘤患者受益。
简介:【摘要】目的 对雾化吸入治疗小儿呼吸道感染患儿的临床护理措施进行研究。方法 对我院2021年5月-2022年5月期间接收的62例呼吸道感染采用雾化吸入治疗的患儿进行观察,将信息资料纳入计算机系统并随机分成2组,对照组(共计31例,开展一般护理干预),另外接受综合护理干预的31例患儿自动划为观察组,对比两组患儿采用不同护理方式后的临床症状消失时间。结果 观察组患儿症状消失时间明显短于对照组,对比有统计学意义(P<0.05)。结论 在雾化吸入治疗呼吸道感染患儿护理中,采用综合护理干预,可有效促进患儿临床症状的改善,实际应用效果突出,值得推广。