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1.
《Planning》2019,(22):106-107
目的:探讨顺产产妇采用帕累托法联合品管圈活动,对产妇会阴损伤的预防和修复的临床价值。方法:选取本院2016年4月-2017年3月入住本院的顺产产妇180例作为主要观察对象,按照随机数字表法分为护理组(n=90)与对照组(n=90)。护理组采用帕累托法联合品管圈活动,对照组采用常规产科护理。比较两组会阴损伤程度、会阴侧切率、会阴疼痛情况及盆底功能。结果:两组会阴裂伤程度比较,差异无统计学意义(P>0.05);护理组侧切率及会阴损伤发生率均明显低于对照组(P<0.05);护理组会阴疼痛程度及NRS评分均明显低于对照组(P<0.05);护理组产后3个月的盆底肌Ⅰ类及Ⅱ类肌力均明显高于对照组(P<0.05)。结论:顺产产妇采用帕累托法联合品管圈活动,能够降低产妇会阴侧切及损伤发生率,减轻产妇产后会阴疼痛程度,且有助于产妇产后盆底肌功能恢复。 相似文献
2.
为了成功预测竹林山煤矿综放高瓦斯矿井大采高工作面煤层瓦斯涌出量,以主采3号煤层为主要研究对象,针对3号煤层以往开采情况,通过布设测点测量其煤层瓦斯含量和了解相邻矿井瓦斯含量,采用分源预测法、回归法及统计法等预测方法得到了3号煤层瓦斯含量的分布规律,并绘制了3号煤层的瓦斯含量等值线图。对矿井不同生产时期的瓦斯含量进行预测,得到了生产前期、中期及后期采区的最大绝对瓦斯涌出量和最大相对瓦斯涌出量,说明了竹林山煤矿各个时期均属于高瓦斯矿井。 相似文献
3.
4.
《中国食品添加剂》2019,(5):96-100
为探讨猪皮胶原蛋白在肉制品中的应用价值,通过蒸煮损失率测定、质构测定、感官评价和凝胶电泳等分析方法,综合评价猪皮胶原蛋白对模拟腌肉制品品质的影响。实验结果表明:将猪皮胶原蛋白、TGase添加到模拟腌肉制品中,随着出品率不断提高,模拟腌肉制品的硬度(p 0.01)、弹性(p 0.01)和咀嚼度(p 0.05)逐渐下降,黏聚性和回复性先降低在回升。结合质构结果和感官评价可得出样品质构强度由大到小依次排序为:2号 3号 4号 5号 1号 6号,其对应的出品率分别为122.7% 128.7%133.7% 138.7% 122.5% 143.7%。所有组别的模拟腌肉制品a*值差异不显著。经SDS-PAGE变性凝胶电泳分析,TGase可使模拟腌肉制品中的肉蛋白与猪皮胶原蛋白发生交联,形成了新的蛋白质分子。因此,添加猪皮胶原蛋白和TGase,可以提高模拟腌肉制品的出品率,改善出品率增加所造成的质构和口感不佳,同时降低蒸煮损失率。 相似文献
5.
通过对CSFB语音方案原理的分析,结合业务模型及网络安全等方面的考虑,提出了一种支持4G CSFB的MSC改造规模预测方法,为端局后续建设提供了参考. 相似文献
6.
《Planning》2019,(4)
目的探讨腹腔手术后重症患者心肌损伤的发生情况及可能的危险因素。方法回顾性分析北京大学人民医院2017年1月至2019年1月腹腔手术后重症患者的一般临床资料及心肌损伤情况,收集并观察基础病史、术中(手术时间、是否急诊手术、术中出血>800 ml和术中低血压等)及术后指标(改良氧合指数、血乳酸、急性肾损伤和术后24 h内使用升压药情况等)。根据术后是否发生心肌损伤,将患者分为心肌损伤组和非心肌损伤组,采用Logistic回归分析腹腔手术后重症患者心肌损伤的危险因素。结果在纳入的803例腹腔手术后重症患者中,心肌损伤发生率为17. 2%(138/803),而急性心肌梗死发生率仅为0. 9%(7/803)。单因素分析显示,慢性肾功能不全病史、手术时间、急诊手术、术中低血压、术后24 h内使用升压药、高APACHEⅡ评分及术后即刻急性肾损伤与术后重症患者心肌损伤相关(P<0. 05)。多因素回归分析显示,急诊手术(OR=3. 14,95%CI:1. 76~5. 60,P<0. 001)、术后24 h内使用升压药(OR=2. 26,95%CI:1. 23~4. 15,P=0. 008)、APACHEⅡ评分(OR=1. 05,95%CI:1. 01~1. 09,P=0. 008)和术后急性肾损伤(OR=3. 18,95%CI:1. 78~5. 69,P <0. 001)与腹腔手术后重症患者发生心肌损伤独立相关。结论重症患者腹腔手术后心肌损伤发生率高,急诊手术、术后24 h内使用升压药、高APACHEⅡ评分和术后急性肾损伤是导致腹腔手术后重症患者发生心肌损伤的独立危险因素。 相似文献
7.
采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。 相似文献
8.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
9.
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