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简易负压封闭辅助伤口闭合技术在Ⅳ期压疮患者治疗中的应用
被引量:
8
1
作者
须月萍
吴文洁
金葵
《护理实践与研究》
2017年第2期135-136,共2页
目的:探讨简易负压封闭辅助伤口闭合技术在IV期压疮治疗中的效果。方法:2014年6月~2016年4月院外带入IV期压疮40例,将其随机等分为对照组及观察组,对照组采用湿性愈合敷料换药,观察组采用简易负压封闭辅助伤口闭合技术换药。比较两组患...
目的:探讨简易负压封闭辅助伤口闭合技术在IV期压疮治疗中的效果。方法:2014年6月~2016年4月院外带入IV期压疮40例,将其随机等分为对照组及观察组,对照组采用湿性愈合敷料换药,观察组采用简易负压封闭辅助伤口闭合技术换药。比较两组患者创面完成清创后90 d伤口治疗的效果。结果:观察组疗效明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:简易负压封闭辅助伤口闭合技术能显著加快伤口床肉芽组织的生长,促进创面愈合。
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关键词
简易负压封闭辅助伤口闭合技术
湿性敷料
Ⅳ期压疮
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职称材料
基于YOLO神经网络构建压力性损伤自动检测和分期的人工智能模型
2
作者
王珍妮
须月萍
+2 位作者
夏开建
徐晓丹
顾丽华
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第36期4582-4590,共9页
背景随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出。然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训。目的构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的...
背景随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出。然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训。目的构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的实时性、准确性和客观性。方法选取常熟市第一人民医院压疮电子化管理系统中2021年1月—2024年2月的693张PI图像,将图像随机划分为训练集(551张)和测试集(142张),并按照2019年美国压疮咨询委员会(NPUAP)制订的PI预防和治疗指南分为6期,包括:Ⅰ期154张、Ⅱ期188张、Ⅲ期160张、Ⅳ期82张、深部组织损伤期57张、不可分期52张。利用基于5种不同版本的YOLOv8[nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)和extra large(x)]神经网络和迁移学习,建立针对PI的深度学习目标检测模型。模型评价指标包括精确度、准确率、灵敏度、特异度及检测速度等。最后,通过Ultralytics Hub平台将模型部署到手机应用程序(App)中,实现AI模型在临床工作中的应用。结果在对包含142张PI图像的测试集进行评估时,YOLOv8l版本在确保高精确度(0.827)的同时,也展现了较快的推理速度(68.49帧/s),与其他YOLO版本相比,在精确度与速度之间取得了最佳的平衡。具体而言,其在所有类别上的整体准确率为93.18%,灵敏度为76.52%,特异度为96.29%,假阳性率为3.72%。在6个PI分期中,模型预测Ⅰ期的准确率最高,达到95.97%;预测Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期、深部组织损伤期、不可分期分别取得了91.28%、91.28%、91.95%、95.30%和93.29%的准确率。就处理速度而言,YOLOv8l处理142张图像的总耗时为2.07 s,平均每秒可处理68.49张PI图像。结论基于YOLOv8l网络的AI模型能够快速、准确地对PI进行检测和分期。将该模型部署到手机App中,能够在临床实践中便携使用,具有很大的临床应用潜力。
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关键词
压力性损伤
人工智能
深度学习
YOLO
目标检测
神经网络模型
APP
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职称材料
医共体合作下延伸护理对慢性心衰患者的影响
3
作者
吴雯亚
张如燕
+2 位作者
侯萍
吴艳
瞿明艳
《中国城乡企业卫生》
2024年第6期4-7,共4页
目的探讨医共体合作下延伸护理对慢性心力衰竭(简称:慢性心衰)患者的影响,为提高患者生活质量提供帮助。方法选取2020年1月—2022年2月在常熟市第一人民医院及其医共体医院住院且好转出院的慢性心衰患者201例,采用随机数字表法分为对照...
目的探讨医共体合作下延伸护理对慢性心力衰竭(简称:慢性心衰)患者的影响,为提高患者生活质量提供帮助。方法选取2020年1月—2022年2月在常熟市第一人民医院及其医共体医院住院且好转出院的慢性心衰患者201例,采用随机数字表法分为对照组100例和研究组101例。对照组由医院护士进行电话随访,研究组由医共体医院下属的社区医护人员进行随访,分别在患者出院后3、6及12个月进行随访。比较两组心功能分级、再住院与死亡人数、生活质量评分。结果两组出院后3、6及12个月随访时心功能分级、再住院与死亡人数差异无统计学意义(P>0.05)。研究组出院3个月随访时躯体疼痛、一般健康状况、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组出院6个月随访时躯体疼痛、情感职能、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组出院12个月随访时一般健康状况、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论医共体合作下的延伸护理可提升慢性心衰患者的生活质量,值得临床推广应用。
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关键词
慢性心力衰竭
医共体
延伸护理
社区
生活质量
原文传递
PEF监测在儿童哮喘防治中的作用与现状
被引量:
2
4
作者
金友红
《吉林医学》
CAS
2004年第1期7-9,共3页
目的 :探讨PEF监测在儿童哮喘防治中的作用。方法 :对 2 0例符合诊断标准的哮喘住院患儿及其父母进行调查和分析。结果 :对哮喘防治知识了解程度与患者年龄有关 ,知晓率随年龄增长而增加 ;对每日进行PEF监测 ,90 %的患者及其父母缺乏认...
目的 :探讨PEF监测在儿童哮喘防治中的作用。方法 :对 2 0例符合诊断标准的哮喘住院患儿及其父母进行调查和分析。结果 :对哮喘防治知识了解程度与患者年龄有关 ,知晓率随年龄增长而增加 ;对每日进行PEF监测 ,90 %的患者及其父母缺乏认识和重视。结论 :PEF作为客观的肺功能简易指标 ,可用于监测与评价哮喘轻重程度 ,对降低哮喘发作的次数有重要意义 ,是实现哮喘家庭自我管理的依据。护理人员应重视对患者及其父母进行有关PEF监测的教育。
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关键词
儿童
哮喘
呼气峰流速值
自我管理
健康教育
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职称材料
题名
简易负压封闭辅助伤口闭合技术在Ⅳ期压疮患者治疗中的应用
被引量:
8
1
作者
须月萍
吴文洁
金葵
机构
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
护理部
出处
《护理实践与研究》
2017年第2期135-136,共2页
文摘
目的:探讨简易负压封闭辅助伤口闭合技术在IV期压疮治疗中的效果。方法:2014年6月~2016年4月院外带入IV期压疮40例,将其随机等分为对照组及观察组,对照组采用湿性愈合敷料换药,观察组采用简易负压封闭辅助伤口闭合技术换药。比较两组患者创面完成清创后90 d伤口治疗的效果。结果:观察组疗效明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:简易负压封闭辅助伤口闭合技术能显著加快伤口床肉芽组织的生长,促进创面愈合。
关键词
简易负压封闭辅助伤口闭合技术
湿性敷料
Ⅳ期压疮
Keywords
Simple vacuum sealing assisted wound closure technology
Wet dressing
Phase IV pressure sores
分类号
R473 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
基于YOLO神经网络构建压力性损伤自动检测和分期的人工智能模型
2
作者
王珍妮
须月萍
夏开建
徐晓丹
顾丽华
机构
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
消化内科
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
护理部
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
医学人工智能与大数据重点实验室
出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第36期4582-4590,共9页
基金
苏州市护理学会科研项目(SZHL-B-202407)
常熟市医学人工智能与大数据重点实验室能力提升项目(CYZ202301)
苏州市第二十三批科技发展计划项目(SLT2023006)。
文摘
背景随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出。然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训。目的构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的实时性、准确性和客观性。方法选取常熟市第一人民医院压疮电子化管理系统中2021年1月—2024年2月的693张PI图像,将图像随机划分为训练集(551张)和测试集(142张),并按照2019年美国压疮咨询委员会(NPUAP)制订的PI预防和治疗指南分为6期,包括:Ⅰ期154张、Ⅱ期188张、Ⅲ期160张、Ⅳ期82张、深部组织损伤期57张、不可分期52张。利用基于5种不同版本的YOLOv8[nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)和extra large(x)]神经网络和迁移学习,建立针对PI的深度学习目标检测模型。模型评价指标包括精确度、准确率、灵敏度、特异度及检测速度等。最后,通过Ultralytics Hub平台将模型部署到手机应用程序(App)中,实现AI模型在临床工作中的应用。结果在对包含142张PI图像的测试集进行评估时,YOLOv8l版本在确保高精确度(0.827)的同时,也展现了较快的推理速度(68.49帧/s),与其他YOLO版本相比,在精确度与速度之间取得了最佳的平衡。具体而言,其在所有类别上的整体准确率为93.18%,灵敏度为76.52%,特异度为96.29%,假阳性率为3.72%。在6个PI分期中,模型预测Ⅰ期的准确率最高,达到95.97%;预测Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期、深部组织损伤期、不可分期分别取得了91.28%、91.28%、91.95%、95.30%和93.29%的准确率。就处理速度而言,YOLOv8l处理142张图像的总耗时为2.07 s,平均每秒可处理68.49张PI图像。结论基于YOLOv8l网络的AI模型能够快速、准确地对PI进行检测和分期。将该模型部署到手机App中,能够在临床实践中便携使用,具有很大的临床应用潜力。
关键词
压力性损伤
人工智能
深度学习
YOLO
目标检测
神经网络模型
APP
Keywords
Pressure injury
Artificial intelligence
Deep learning
YOLO
Object detection
Neural network models
App
分类号
R473.75 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
医共体合作下延伸护理对慢性心衰患者的影响
3
作者
吴雯亚
张如燕
侯萍
吴艳
瞿明艳
机构
常熟市
第一
人民
医院
心内科
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
护理部
出处
《中国城乡企业卫生》
2024年第6期4-7,共4页
基金
常熟市科技发展计划项目(社会发展)(CS202036)。
文摘
目的探讨医共体合作下延伸护理对慢性心力衰竭(简称:慢性心衰)患者的影响,为提高患者生活质量提供帮助。方法选取2020年1月—2022年2月在常熟市第一人民医院及其医共体医院住院且好转出院的慢性心衰患者201例,采用随机数字表法分为对照组100例和研究组101例。对照组由医院护士进行电话随访,研究组由医共体医院下属的社区医护人员进行随访,分别在患者出院后3、6及12个月进行随访。比较两组心功能分级、再住院与死亡人数、生活质量评分。结果两组出院后3、6及12个月随访时心功能分级、再住院与死亡人数差异无统计学意义(P>0.05)。研究组出院3个月随访时躯体疼痛、一般健康状况、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组出院6个月随访时躯体疼痛、情感职能、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组出院12个月随访时一般健康状况、健康变化评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论医共体合作下的延伸护理可提升慢性心衰患者的生活质量,值得临床推广应用。
关键词
慢性心力衰竭
医共体
延伸护理
社区
生活质量
Keywords
Chronic heart failure
Medical community
Extended nursing
Community
Quality of life
分类号
R5 [医药卫生—内科学]
原文传递
题名
PEF监测在儿童哮喘防治中的作用与现状
被引量:
2
4
作者
金友红
机构
江苏省
常熟市
第一
人民
医院
护理部
出处
《吉林医学》
CAS
2004年第1期7-9,共3页
文摘
目的 :探讨PEF监测在儿童哮喘防治中的作用。方法 :对 2 0例符合诊断标准的哮喘住院患儿及其父母进行调查和分析。结果 :对哮喘防治知识了解程度与患者年龄有关 ,知晓率随年龄增长而增加 ;对每日进行PEF监测 ,90 %的患者及其父母缺乏认识和重视。结论 :PEF作为客观的肺功能简易指标 ,可用于监测与评价哮喘轻重程度 ,对降低哮喘发作的次数有重要意义 ,是实现哮喘家庭自我管理的依据。护理人员应重视对患者及其父母进行有关PEF监测的教育。
关键词
儿童
哮喘
呼气峰流速值
自我管理
健康教育
Keywords
Asthma
Peak expiratory flow
Self-management
分类号
R473.72 [医药卫生—护理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
简易负压封闭辅助伤口闭合技术在Ⅳ期压疮患者治疗中的应用
须月萍
吴文洁
金葵
《护理实践与研究》
2017
8
下载PDF
职称材料
2
基于YOLO神经网络构建压力性损伤自动检测和分期的人工智能模型
王珍妮
须月萍
夏开建
徐晓丹
顾丽华
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
医共体合作下延伸护理对慢性心衰患者的影响
吴雯亚
张如燕
侯萍
吴艳
瞿明艳
《中国城乡企业卫生》
2024
0
原文传递
4
PEF监测在儿童哮喘防治中的作用与现状
金友红
《吉林医学》
CAS
2004
2
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职称材料
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