FISHBOWL儿童肿瘤中心

在大型医疗机构中,洛杉矶儿童医院先后推出了丰富多彩而又独特的方式,为南加州地区的儿童患者带来了顶级的贴心关怀服务。 当今的一些设计医疗建筑的建筑师设计的医疗建筑,常常不能为患者提供一个有助于康复的医疗环境。最近毕业于南加州州立理工大学、并师从建筑大师波莫纳的萨尔玛？阿伯德哈尼,曾对美国和加拿大的医院和医护人员进行了一系列的问卷调查和走访。洛杉矶儿童医院的设计,因成就了她力图创造一个有助于儿童肿瘤患者康复的医疗环境的追求目标而成为了人们关注的焦点。由于拥有获奖的光环以及在全国儿科肿瘤治疗方面享有数一数二的声誉,这家医院常常吸引了大量的需要住院和门诊的儿童,所有就诊患者都簇拥在医院一楼的就诊大厅长长的走廊和拥挤的治疗室内,几乎没有孩子父母站立的空间。     

脑卒中后抑郁症46例分析

脑卒中后抑郁症（PSD）是脑卒中的常见并发症，其发生率有时高达65％。症状一般在脑卒中后6个月～2年内最严重，一定程度上影响了脑卒中患者神经功能，认知等各方面酌恢复。现对46例脑卒中患者抑郁情绪与脑血管损害部位、神经功能缺损程度及治疗进行研究，报告如下：     

综合护理在创伤性骨折患者术后护理中的应用效果

目的 探讨综合护理在创伤性骨折患者术后护理中的应用效果.方法 选取2017年4月至2019年2月间82例来我院接受治疗的创伤性骨折患者为研究对象,按照入院的先后顺序,将其分成对照组(n=41,实施常规护理)和观察组(n=41,实施综合护理干预).对比两组患者的术后护理效果.结果 术后恢复方面,观察组的术后视觉模拟疼痛评...     

试析美国主流媒体在推特平台关于涉华疫情的发文特征

在中国新冠疫情面临新一轮攻坚战的当下,美国媒体对涉华疫情话题的关注也呈持续态势。以美国主流媒体在推特平台发布的涉华疫情推文及其下评论转发等数据为研究对象,媒体涵盖美国有线电视新闻网、美联社等10家美国主流媒体,时间跨度为2022年8月24日至2022年11月23日,共采集163条涉华疫情推文以及约8 788条评论转发等数据。通过定量分析方法总结美国主流媒体对涉华疫情的推特发文特征,进一步明晰其报道偏向与手法,并就中国涉疫信息的对外传播提出建议。     

聚砜膜生物反应器实验系统对重肝患者血浆的影响

目的：了解聚砜膜生物反应器实验系统对重肝患者血浆的影响,探索聚砜膜中空纤维反应器作为生物人工肝反应器的可行性。方法：用磁力搅动法将分离的新生实验小型猪肝细胞进行球形体培养,接种到聚砜膜中空纤维反应器外腔,观察聚砜膜生物反应器实验系统对重肝患者血浆的血氨、胆红素、凝血酶原时间、TNF-α、TGF-β1的影响。结果：该实验系统能降低重肝患者血浆的血氨、胆红素,缩短凝血酶原时间,降低TNF-α、TGF-β1水平。结论：聚砜膜生物反应器实验系统能够清除重肝患者血浆中的小分子有毒物质,补充有益成分,降低细胞因子水平。     

基于美国MAUDE数据库的机械通气设备患者安全影响因素研究

目的 通过对机械通气设备的患者安全影响因素进行分析,预防和减少医疗过程中机械通气设备给患者造成的风险、错误和伤害。方法 本文采用回顾性分析的方法,对美国MAUDE数据库中的机械通气设备进行检索和分析,从而找出影响患者安全的几种关键因素。结果 报警疲劳、操作不当、未正确连接管路等人为因素对患者安全的影响较大,占比为63.84%;包括可预防故障和不可预防故障的设备因素占比为24.79%;火灾、停电等其他因素占11.38%。结论 保障机械通气设备的患者安全,需要加强患者安全文化建设,完善呼吸治疗师培养体系,同时,可以结合人因工程学,优化报警阈值及使用环境,完善设备的实时监测,加强设备的预防性维护、质量控制。     

医疗器械清洗、消毒和灭菌对患者安全的现状及影响研究

目的 了解医疗器械清洗、消毒和灭菌与患者安全的现状,明确医疗器械清洗、消毒和灭菌对患者安全的影响。方法 通过收集和分析国内外的研究结果,展示医疗器械清洗、消毒和灭菌与患者安全的现状,提出医疗器械清洗、消毒和灭菌不当对患者安全的影响,总结影响医疗器械清洗、消毒和灭菌效果的因素及改进建议。结果 医疗器械清洗、消毒和灭菌的不当对患者安全的首要影响就是引起患者感染,甚至造成患者死亡等后果。国内外对于医疗器械清洗、消毒和灭菌对患者安全的影响高度重视。分析得到7项医疗器械清洗、消毒和灭菌不当的因素,并提出4项针对性建议。结论 有效的医疗器械清洗、消毒和灭菌对患者安全具有重要意义,各级医疗机构应重视医疗器械的清洗、消毒和灭菌,并根据自身情况制定和完善相关流程,确保医疗器械使用的患者安全。     

基于多尺度特征选择网络的新冠肺炎CT图像分割方法

目的 改进U-Net图像分割算法,探讨多尺度特征提取对新冠肺炎CT图像分割应用的价值。方法 利用Python编程语言和tensorflow和keras深度学习框架,在U-Net基线网络结构基础上,结合空洞空间卷积池化金字塔和高效通道注意力机制设计多尺度特征选择模块,提出改进后的多尺度特征选择网络(MsFS-Net),在COVID-19-20公开数据集上进行实验验证,使用5折交叉验证方法,对比U-Net、DeepLabV3+和Attention U-Net 3个网络模型,评测指标包括Dice、Recall、Precision,并绘制训练曲线图和可视化分割结果图。结果 计算Dice、Recall、Precision 3项评测指标在5折交叉验证中的平均值和标准差,MsFS-Net的指标分别为(85.05±0.25)%,(85.33±0.20)%,(85.10±0.30)%,相比U-Net网络提升效果显著,平均值分别提升5.89%、5.71%、5.30%,标准差更小,训练曲线平滑稳定,对小病灶和不规则病灶的分割效果优于其他模型,模型鲁棒性更好。结论 基于多尺度特征选择的图像分割方法具有高性能、...     

医院信息系统患者主索引的设计与应用

基于医院业务集成平台与患者全息360档案的主索引的建设,实现同步共享院内系统患者信息。结合卫生部的标准,根据患者档案实名信息合并全院患者档案,建立患者信息唯一主索引,实现全院患者的统一管理。实践证明,成功建立了患者主索引(Enterprise Master Pat ient Index,EMPI)。该索引以患者身份证号(Identity Document,ID)、姓名、联系电话、出生年月作为主索引建立的重要标识,为临床大数据平台的建立和各个系统共享信息资源奠定基础,加快了医院信息系统改革。