简介:摘要目的探究溶血现象对血液检验结果的影响作用。方法在我院检验科2017年1月~2017年12月期间进行血液检验的人群中,抽取60例健康体检者作为研究对象,所有研究对象通过静脉采集10ml血液,每个研究对象的血液装入两个消毒试管中,每个5ml,其中一个血液样本标记为对照组,另一个为观察组。以此类推,每组有60例血液样本,且组间无差异。在对照组血液样本中予以室温自然分离和规范离心,在观察组血液样本中进行人工溶血并规范离心。然后对比分析两组血液样本的检测结果。结果在两组血液生化检查结果中,对照组血液样本的AST、ALT、LDH以及K+的检测值明显低于观察组,其组间差异皆具有统计学意义(P<0.05)。两组血液检查结果中的BUN、UA、TG、Cr和GLU检验值无明显差异,在统计学上无意义(P>0.05)。结论当血液样本中发生溶血现象时,会对血液检验的结果造成很大影响。因此,检验人员在工作过程中要做好血液样本采集和储存工作,从而有效提高血液检测结果的准确性和科学性。
简介:摘要目的对血液检验标本误差的产生原因以及预防对策进行详细探究。方法选取2017年1月—2018年10月医院血液检验科出现误差的血液检验标本共50份作为研究对象,将存在误差的50份血液检验标本,送回临床科室,对血液检验标本误差的产生原因以及发生率进行统计分析。结果血液检验标本产生误差的原因,标本采集原因、标本送检原因、标本检测原因、患者自身原因等方面,应针对各类误差的产生原因提出相应的预防策略,以减少检验误差。结论血液检验标本误差的产生原因有很多种,对此,在血液样本采集前,应与患者进行沟通交流,严格控制标本采集、分类、运输、检验等环节,同时要求医护人员严格依据相关规范执行血液样本管理,在最大程度上降低血液检验样本标本误差率。
简介:胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。