简介:摘要目的 本文研究探析体检护理对初次体检患者体检效率的影响及干预效果。方法 收集80例在2021年2月至2022年2月期间于我体检中心初次体检者,判定其符合纳入标准后,展开分组研究,鉴于研究的准确性、科学性,两组体检者资料均完整,且无异样分别实施不同的护理措施后,对两组体检者的体检时间、体检效率、体检满意度进行分析、比较,并将其予以整合做详细阐述。结果 由研究结果数据方面上可见,观察组在体检时间、体检效率、体检满意度统计中,各项指标均远优于对照组,组间数据达到P小于0.05,存在对比性。结论 将体检护理运用在初次体检者护理工作中,可最大程度上缩减体检时间,提高体检效率,且体检者反响较好,值得推广应用。
简介:目的本次研究主要是探讨健康体检路径对体检中心体检效果的影响并分析。方法本次研究主要是选取我院2017年6月-2017年12月期间体检中心进行体检的1000例体检者为研究对象,随机将所有体检者分为两组,命名为试验组和对照组,每组给有体检者500例,其中对照组给予常规体检模式,试验组体检者给予健康体检路径,对比两组体检者的体检质量及对护理的满意度。结果对比两组体检者的体检质量和护理满意度发现,试验组与对照组相比,体检者的体检质量更高,体检者对护理服务的满意度也更优,两组对比差异明显,有统计学意义(P<0.05)结论体检中心采用健康体检路径能明显缩短体检时间,提高体检效率和体检质量,且体检者对护理的满意度也更高,值得在临床中推广应用。
简介:【摘要】 目的 研究健康体检人员接受健康体检路径干预的临床价值。方法 选择 2018年 4月 -2019年 4月期间在我院进行健康体检的研究对象共 80例,随机将其分成对照组( 40例)和观察组( 40例)。对照组实施常规健康体检干预;观察组实施健康体检路径干预。对比两组体检计划实施总时间、对体检期间干预模式的满意度。结果 观察组研究对象体检计划实施总时间短于对照组;对体检期间干预模式的满意度达到 92.5%,高于对照组的 75.0%。差异有统计学意义( P< 0.05)。结论 健康体检人员接受健康体检路径干预,可以缩短体检所需时间,使体检期间干预模式的满意度提高。
简介:【摘要】 目的 研究健康体检人员接受健康体检路径干预的临床价值。方法 选择 2018年 4月 -2019年 4月期间在我院进行健康体检的研究对象共 80例,随机将其分成对照组( 40例)和观察组( 40例)。对照组实施常规健康体检干预;观察组实施健康体检路径干预。对比两组体检计划实施总时间、对体检期间干预模式的满意度。结果 观察组研究对象体检计划实施总时间短于对照组;对体检期间干预模式的满意度达到 92.5%,高于对照组的 75.0%。差异有统计学意义( P< 0.05)。结论 健康体检人员接受健康体检路径干预,可以缩短体检所需时间,使体检期间干预模式的满意度提高。
简介:摘要目的为了分析健康体检者在常规体检过程中容易出现项目漏检的因素,为了进一步提高体检质量。方法在体检项目样本中随机抽取1000份健康体检者的体检表进行统计分析,分析项目人数以及漏检情况,对漏检成因进行分析总结,并对其进行分类归纳,结果显示,在1000份体检表中,出现项目漏检的有146份,漏检率为14.6%。漏检主要成因是体检者缺乏体检意识、较为重视仪器检查、缺乏手工检查、工作繁忙认为体检麻烦、担心检查出疾病、体检单位组织以及医院体检中心管理存在漏洞。结论健康体检者出现项目漏检情况经常出现,应该加强体检管理工作,做好健康体检者健康教育工作,尊重体检者隐私,保障体检者完成所有项目的体检。
简介:摘要:随着城市化进程的加速,城市道路交通问题日益凸显,如拥堵、事故频发、排放增加等“交通病”已成为制约城市发展的重要因素。城市道路交通体检(Urban Road Traffic Examination, URTE)作为一种新型的城市治理手段,旨在通过定期监测城市道路交通健康状态,及时发现并诊断交通问题,为交通治理提供科学依据。本文综述了城市道路交通体检的关键问题、研究进展及未来发展方向,以期为相关领域的研究与实践提供参考。
简介:摘要:随着城市化进程的加速,城市道路交通问题日益凸显,成为制约城市可持续发展的重要因素。因此,对城市道路交通进行体检,识别关键问题并寻求解决方案,具有重要的现实意义和深远的社会影响。本文旨在深入探讨城市道路交通体检的关键问题,并介绍最新的研究进展,以期为城市交通管理提供有益的参考。近年来,随着大数据、人工智能等技术的快速发展,城市道路交通体检的方法与技术也得到了不断更新和完善。通过采集和分析交通数据,可以更加准确地识别交通拥堵的瓶颈路段和时段,为交通管理提供有力支持。同时,交通模型和仿真工具的应用,也使得我们能够更加深入地了解城市交通系统的运行规律,为制定科学的交通管理策略提供重要依据。此外,人工智能技术在交通体检中的应用也越来越广泛,通过智能算法和模型,可以实现对交通状态的实时监测和预测,为交通管理提供智能化决策支持。