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  • 简介:【摘要】 目的 :本研究旨在探索利用手机微信健康教育对接受纳高效抗反转录病毒治疗(HARRT)相关高脂血症患者的干预作用。方法:对郴州市第二人民医院(下简称:本院)2020年1月-2022年12月接受纳HARRT治疗的HIV/AIDS患者实施手机微信健康教育,并对前、后的 BMI指数,、血压(舒张压、收缩压),、空腹血糖,、血脂常规甘油三酯(TG), 、总胆固醇(TC),、低密度脂蛋白(LDL-C),、高密度脂蛋白(HDL-C)进行了对比研究。结果:200名患者干预前、后的,血糖、血压、血脂水平以及 BMI指数有统计学差异(P<0.05),干预后相较都与干预前相比各指标有明显的改善。,两者之间的比较有了显著的差别, P<0.05。结论:应用将手机收集微信进行用于艾滋病患者HAART相关高脂血症的宣教,可以有效地改善患者的血糖、血脂、血压和体质量BMI指数[1],十分值得在临床上推广、应用。

  • 标签: 高效抗反转录病毒治疗 手机微信健康教育 高脂血症 艾滋病
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  • 简介:摘要:急诊医学是指针对急性疾病和突发事件进行的诊断、治疗和抢救的医学领域。由于急诊医学的时间压力、数据复杂性和病情危急程度等因素,医生需在最短时间内做出准确的诊断和治疗决策。因此,急诊医生需要熟练掌握各种临床决策技术,在保证患者安全的情况下,快速科学地进行诊断和治疗。本文将介绍几种常用的急诊医学临床决策方法,并讨论它们在急诊医学实践中的应用。

  • 标签: 急诊医学 临床决策 诊断 治疗 抢救
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  • 简介:摘 要: 加强以全科医生为重点的基层医疗卫生队伍建设,是缓解“看病难、看病贵”问题的基础环节,是实现人人享有基本医疗卫生服务的基本途径,但是目前我国全科医师严重匮乏,全科医学教育严重“不作为”,如从基层医疗卫生队伍素质现状可以看出临床医学专科教育存在非常大的“作为”空间,特别是国家政策要求及办学实践充分证明临床医学专科教育在全科医学教育体系中是“应为”的,而由“应为”蜕变为“可为”,各专科层次医学院校必须找准“创新理念”、“改革学制”、“整合资源”三个着力点,助推其实现目标。  关键词: 全科医学教育 ; 临床医学 ; 专科教育

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  • 简介:摘要目的研究探讨医学影像技术在医学影像诊断中的应用。方法根据我院在医学诊断方面的研究,结合个人工作实践经验,具体的分析医学影像技术在医学影像诊断中的应用。结果医学影像技术在医学影像诊断中发挥着重要的作用,同时二者的关系又是辩证统一的,都会作用于对方并产生一定影响。结论医学影像技术是医学影像诊断的重要技术支撑,临床上在对患者进行治疗时需要将医学影像技术和医学影像诊断有效结合在一起,从而促进治疗的顺利开展。

  • 标签: 医学影像技术 医学影像诊断 应用
  • 简介:【摘要】 目的:研究医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用。方法:选择 2016 年 4 月 -2017 年 4 月到医院就诊的疾病检查患者 124 例,随机分为对照组和观察组,每组患者 62 例。对照组患者采用常规诊断方法诊断,观察组患者采用医学影像学技术诊断。对比两组患者的诊断结果准确率和漏误诊率。结果:观察组患者诊断准确率为 95.16% ,高于对照组患者的 79.03% ( P < 0.05 ),漏误诊率为 4.84% ,对于对照组患者的 20.97% ( P < 0.05 )。结论:在医学影像学诊断中,采用医学影像技术诊断相关疾病,能够得到比较准确、全面的检测结果,尽早对疾病实现诊断和治疗。

  • 标签: 医学影像技术 医学影像诊断 临床应用
  • 简介:摘要:随着科学技术的进步和互联网的发展,医学也逐渐的走上了现代化道路。如今医院所使用的医学仪器多为精密仪器,尤其是医学影像设备,其专业的影像分析为医生分析病因和病人治疗提供了专业的图像依据,从而使疾病的诊断与治疗更为高效。而随着医学技术的发展,医学影像技术的应用也越来越广泛,地位不断跃升。因此,加强医学影像技术在医学影像诊断中的科学应用,是现阶段医疗事业发展的重点研究领域。

  • 标签: 医学 影像技术 医疗诊断
  • 简介:摘要:目的探究医学影像技术在医学影像诊断中的应用价值。方法选取100例肺癌 患者为对象,分为参照组、研究组,每组各50例,参照组应用常规诊断,研究组应用影像学技术诊断,对比诊断结果。结果研究组诊断准确率明显高于参照组,差异P

  • 标签: 肺癌 影像学技术 核磁共振技术 CT诊断
  • 简介:摘要:为了提升医学影像检测的智能化水平,文中对基于深度学习技术的相关图像处理、重构算法展开了研究。以肺部结节的自动检测为应用场景,对X光胸片的纹理特征提取方法进行研究。从灰度统计特征、灰度差异特征及多尺度高斯微分滤波器纹理特征等多个角度,提取了X光胸片的74个纹理特征作为支持向量机算法模型的输入。同时为了防止训练过程中产生的过拟合现象,解决深度学习算法对于训练样本容量的需求,提高样本数量与特征数量的比例,文中还引入了卷积稀疏编码算法对JSRT数据集进行重构,并按照1∶5的比例对算法仿真所需的数据集进行扩充。在分类器选择上,考虑到数据集中正负样本失衡对于分类器训练造成的不利影响,引入了代价敏感支持向量机算法(CS-SVM)。在公开医学影像数据集上进行的仿真结果表明,采用卷积稀疏编码进行数据集扩充后,算法的灵敏度与特异度指标可达到0.788和0.769,分别提升了2.8%和3.8%。

  • 标签: 医学影像技术 医学影像诊断 相关性