简介:摘要:目的:本研究的主要目的是评估先进科技在产后护理中的应用效果,以及其对母婴健康管理的实际贡献。方法:本研究采用了多种研究方法,包括文献综述、实地观察、以及与专业医护人员的深度访谈。通过这些方法,我们深入了解了先进科技在产后护理中的应用情况,以及其在改善母婴健康方面的具体作用。结果:研究发现,先进科技的应用在以下几个方面取得了显著成效:1.实时监测:利用可穿戴设备和技术,医护人员可以实时监测母婴的生命体征,及时发现并处理任何异常情况。2.数据化管理:通过电子健康记录(EHR)系统,医护人员可以全面、准确地记录母婴的健康数据,为后续的护理和治疗提供重要参考。3.远程医疗:利用互联网和通讯技术,医护人员可以远程为母婴提供咨询和指导,极大地提高了护理的便捷性。4.健康教育:通过多媒体和互动技术,医护人员可以更生动、形象地传授母婴健康知识,提高他们的健康素养。结论:先进科技在产后护理中的应用显著提升了母婴健康管理的效率和质量。通过实时监测、数据化管理、远程医疗和健康教育等方面的应用,不仅优化了护理流程,还提高了母婴的生活质量。未来,随着科技的进一步发展,其在产后护理中的应用将更为广泛和深入。
简介:摘要:当下各大学的校园网建设主要围绕五大需求:高带宽、大流量、多并发、稳定可靠和多网融合,高校校园网接入普遍达到千兆以上,设备间级联达到万兆,配合大范围的无线网接入能力基本满足了前四个需求。而多网融合需求的实现是高校网络建设研究的重点和难点。
简介:【摘要】 目的:探索对老年乙肝肝硬化失代偿期患者采用循证护理对其并发症改善的效果。方法:以系统随机化法,将该院2023.01-2023.10收治的60例乙肝肝硬化失代偿期患者均分为两组各30例。其中对照组患者运用常规护理,观察组则给予患者循证护理。比较两组的负面情绪改善情况、并发症发生情况。结果:护理前两组的得分差异无统计学意义,P >0.05。护理后对照组的负面情绪改善情况不如观察组,P <0.05。观察组的并发症发生率3.33%,低于对照组的20.00%,P <0.05。结论:运用循证护理,能较好改善乙肝肝硬化失代偿期患者的症状,患者的并发症发生率得以降低,负面情绪得到改善。
简介:摘要:目的 设计一种担架式转运垫在多发伤手术患者边缘时间转运救治中的临床应用,并评估其效果。方法 选取2023年9月至2024年5月需转运救治的多发伤手术患者241例,其中121例选用普通海绵转运垫进行转运,120例选用担架式转运垫进行转运,比较两组患者在转运时间,生命体征的变化,意外拔管,是否对机体造成的二次损害等,比较两组数据之间的差异。结果 使用担架式转运垫转运救治手术患者在生命体征的变化,意外拔管,二次损害等方面明显优于使用普通海绵垫转运救治手术患者组,结论 对于多发伤手术患者在边缘时间的救治转运方面使用担架式转运垫,保护及约束效果较好,避免了继发性的再次损伤,为手术患者在边缘时间内的转运提供了安全保障。
简介:摘要:目的:观察多学科联动下“六位一体”静脉血栓栓塞症(VTE)的防治效果。方法:本文选取2022年4月到2023年1月该院收治的96例高VTE风险住院患者参与本次研究,给予随机分组。对照组(48例)采取常规干预,观察组(48例)联合多学科联动下六位一体干预。观察患者VTE发生率、满意度、疼痛评分、Padua评分、生活质量评分以及APTT、FDP指标。结果:观察组VTE发生率8.33%,满意度95.33%优于对照组57.17%、68.75%,差异具有统计学意义(P<0.05)。护理前,组间疼痛以及生活质量、Padua评分比较无意义(P>0.05)。护理后,观察组疼痛(2.01±0.06)分,生活质量(95.74±6.96)分,Padua评分(3.25±0.13)分,对照组(3.76±0.73)分,(75.62±5.32)分,(4.11±0.57)分,观察组更优,差异具有统计学意义(P<0.05)。干预前,组间APTT、FDP指标对比无意义(P>0.05)。干预后,观察组APTT(34.86±3.67)s,FDP(5.47±0.13)μg/mL优于对照组(27.59±3.34)s,(7.56±0.48)μg/mL,,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:通过应用多学科联动下六位一体干预工作,能够有效提高VTE防治效果,有利于降低患者疼痛感,改善患者生活质量以及凝血指标,提高患者护理满意度。
简介:【摘要】目的 对保定市某体检中心40岁及以上体检人群进行脑卒中高危筛查,构建并验证脑卒中高危风险预测模型。方法 于2021年6月~2022年8月采用便利取样,对733例体检人群进行脑卒中高危筛查,调查其一般资料和生活方式信息。应用CART决策树算法,基于建模集构建脑卒中高危风险预测模型并进行内部验证。结果 体检人群脑卒中高危检出率为37.79%,吸烟年限、年龄、饮酒情况、膳食模式、体力活动水平、睡眠障碍是其预测因子。模型对建模集和验证集的预测准确率分别为75.31%和70.06%,ROC曲线下面积为0.751。结论 开发的脑卒中高危风险决策树模型可有效预测个体未来成为脑卒中高危人群的可能性,为识别高危人群高风险对象提供了可视化的筛查工具。