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        華西醫學期刊出版社
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        找到 關鍵詞 包含"提升" 6條結果
        • 加強分診隊伍建設,持續提升門診患者就醫體驗

          【摘要】 總結加強分診隊伍建設,提高門診醫療護理質量,持續提升門診患者的就醫體驗的方法與經驗。通過建立管理機制、加強分診隊伍人才培養、優化分診隊伍結構、完善考核體制、評價體系,提高分診護士綜合素質等措施,提高了門診醫療護理質量及患者滿意度及分診護士的自身價值感和自信心。實踐表明,加強分診隊伍建設,提高分診護士整體素質結構是持續提升門診患者就醫體驗至關重要的環節。

          發表時間:2016-09-08 09:27 導出 下載 收藏 掃碼
        • 開展優質護理服務提升護士滿意度

          【摘要】 目的 總結開展“優質護理服務示范工程活動”以來,護士滿意度提高的原因與經驗。 方法 分別于2010年1月和11月采用一般情況調查表及明尼蘇達工作滿意度問卷短式量表調查干部/老年科的護士在開展“優質護理服務示范工程活動”前后的工作滿意度。 結果 開展“優質護理服務示范工程活動”1年以來,護士的內在滿意度上升了35.27%,外在滿意度上升了29.25%,一般滿意度上升了27%。 結論 干部/老年科通過提高護士對各崗位的價值與責任的認可,科學規劃護士的職業生涯,完善科室文化建設、薪酬與激勵機制使護士的職業成就感、自身價值滿意度均有不同程度提高。【Abstract】 Objective To summarize the reasons and experience of enhancing nurse′s satisfaction after improving the “high-quality nursing services”. Methods A general questionnaire and Minnesota Satisfaction Questionnaire (MSQ) were used to investigate satisfactions of nurses working at the senior leader/ person′s wards before and after improving the activity on “high-quality nursing service”. Results One year later, the inner satisfactions of participates increased 35.27%, the outer satisfactions increased 29.25%, and the general satisfactions increased 27%. Conclusion Nurse′s professional achievability and the satisfaction on self-value increase after enhancing professional value and responsibility of nurse, planning reasonably professional career of nurse, and perfecting culture construction, and the salary and encourage mechanism.

          發表時間:2016-09-08 09:27 導出 下載 收藏 掃碼
        • 基于極限梯度提升和深度神經網絡共同決策的心音分類方法

          心音是診斷心血管疾病常用的醫學信號之一。本文對心音正常/異常的二分類問題進行了研究,提出了一種基于極限梯度提升(XGBoost)和深度神經網絡共同決策的心音分類算法,實現了對特征的選擇和模型準確率的進一步提升。首先,本文對預處理后的心音信號進行心音分割,在此基礎上提取了 5 個大類的特征,前 4 類特征采用遞歸特征消除法進行特征選擇,作為 XGBoost 分類器的輸入,最后一類為梅爾頻率倒譜系數(MFCC),作為長短時記憶網絡(LSTM)的輸入。考慮到數據集的不平衡性,本文在兩種分類器中皆使用了加權改進的方法。最后采用異質集成決策方法得到預測結果。將本文所提心音分類算法應用于 PhysioNet 網站在 2016 年發起的 PhysioNet 心臟病學挑戰賽(CINC)所用公開心音數據庫,以測試靈敏度、特異性、修正后的準確率以及 F 得分,結果分別為 93%、89.4%、91.2%、91.3%,通過與其他研究者應用機器學習、卷積神經網絡(CNN)等方法的結果比較,在準確率和靈敏度上有明顯提高,證明了本文方法能有效地提高心音信號分類的準確性,在部分心血管疾病的臨床輔助診斷應用中有很大的潛力。

          發表時間:2021-04-21 04:23 導出 下載 收藏 掃碼
        • 基于睡眠心率變異性的心血管疾病預測研究

          清晨醒來時刻前后是心血管疾病(CVD)事件發生的高峰期,這一點很可能與夜間睡眠結束時交感神經活動的激增有關。本文以 70 位在兩年隨訪期內發生了 CVD 事件和 70 位未發生 CVD 事件的 140 位受試者為研究對象,提出了一種兩層模型方法以探究覺醒前的心率變異性(HRV)特征是否有利于兩類受試者的區分。在該方法中,第一層采用極端梯度提升算法(XGBoost)構建分類器,通過評估該分類器的特征重要性實現特征篩選;篩選出來的特征作為第二層模型的輸入來構建最終的分類器。在第二層模型中,比較了 XGBoost、隨機森林和支持向量機三種機器學習算法,以確定基于何種算法建立的模型可以得到最優的分類效果。研究結果顯示,基于覺醒前 HRV 特征構建的 XGBoost+XGBoost 模型性能最優,準確率高達 84.3%;在所使用的 HRV 特征中,非線性動力學指標在模型中的重要性優于傳統的時域、頻域分析指標;其中尺度 1 下的排列熵、尺度 3 下的樣本熵較為重要。本研究結果對 CVD 的預防、診斷以及 CVD 風險評估系統的設計有著積極的參考價值。

          發表時間:2021-06-18 04:50 導出 下載 收藏 掃碼
        • 負載TGF-β3及BMSCs的Pluronic F-127復合凝膠在兔上頜竇提升中成骨及成血管作用的研究

          目的 制備負載TGF-β3及BMSCs的Pluronic F-127復合凝膠,觀察其體內、外成骨及成血管作用。方法 取新西蘭大白兔脛骨及股骨骨髓,分離培養BMSCs并傳代,取第3代細胞經成骨、成脂誘導培養鑒定后用于后續實驗。采用L-DMEM培養基溶解Pluronic F-127粉末、TGF-β3,分別制備 Pluronic F-127凝膠、TGF-β3+Pluronic F-127凝膠、BMSCs+Pluronic F-127凝膠、TGF-β3+BMSCs+Pluronic F-127凝膠。取第3代BMSCs,分別采用L-DMEM培養基(A組)、成骨誘導液(B組)、含Pluronic F-127凝膠的成骨誘導液(C組)、含TGF-β3+Pluronic F-127凝膠的成骨誘導液(D組)培養14 d后,ALP染色和茜素紅染色觀測成骨情況;另采用含Pluronic F-127凝膠的L-DMEM培養基(實驗組)、L-DMEM培養基(對照組)培養1、2、3、4 d,MTT法檢測細胞增殖情況。取10只新西蘭兔制備上頜竇提升模型后,于每只兔骨缺損處注入Pluronic F-127凝膠(A組)、TGF-β3+Pluronic F-127凝膠(B組)、BMSCs+Pluronic F-127凝膠(C組)、TGF-β3+BMSCs+Pluronic F-127凝膠(D組),于第8周取材行影像學檢查、HE染色觀察新骨形成情況,免疫組織化學染色觀察骨組織VEGF及BMP-2表達情況,Western blot檢測骨組織VEGF、抑瘤素M(oncostatin M,OSM)及BMP-4蛋白表達。結果 成骨、成脂誘導鑒定示分離培養細胞為BMSCs。體外實驗染色顯示D組ALP活性及茜素紅濃度高于其他組(P<0.05);MTT法檢測示隨著時間延長,兩組吸光度(A)值均逐漸升高,各時間點組間比較差異均無統計學意義(P>0.05)。體內實驗影像學檢查示D組成骨密度及成骨連續性最好,新骨體積占比優于其他組(P<0.05);HE染色示與其他組比較,D組骨小梁致密且排列規則,其上分布大量成骨細胞和破骨細胞,可見大量新骨形成;免疫組織化學染色示D組BMP-2、VEGF呈強陽性表達(P<0.05);Western blot檢測D組VEGF、OSM及BMP-4蛋白相對表達量高于其他組(P<0.05)。結論 負載TGF-β3及BMSCs的Pluronic F-127復合凝膠中的BMSCs能被誘導分化為成骨細胞,并且復合凝膠對細胞無毒性,在兔上頜竇內有明顯成骨及成血管效果。

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        • LLMKA:基于Matlab的下肢骨肌運動分析工具箱

          目的 旨在開發一種在保證骨肌運動分析過程和結果一致性前提下,提高骨肌運動分析效率的Matlab工具箱。方法 采用“批處理馭繁瑣操作”設計理念,基于Matlab連接OpenSim接口函數保證骨肌運動分析過程和結果一致性,應用函數式編程將骨肌運動分析所需模型縮放、逆運動學分析、殘差縮減算法、靜態肌力優化、關節力分析五步驟包裝為功能函數,應用命令式編程對大批量患者進行骨肌運動分析,開發了一種名為LLMKA(Lower Limbs Musculoskeletal Kinematics Analysis)的工具箱。以120例膝關節內側骨關節炎患者為研究對象,選擇1位臨床研究人員分別使用LLMKA工具箱和OpenSim對同1例患者進行骨肌運動分析,檢驗兩種方法分析過程和結果是否具有一致性。同一位研究人員再應用LLMKA工具箱對120例患者進行骨肌運動分析,驗證使用該工具箱與使用OpenSim相比,能否提升骨肌運動分析效率。 結果 使用LLMKA工具箱能對大批量患者進行骨肌運動分析,其分析過程和結果與使用OpenSim具有一致性。與使用OpenSim相比,使用LLMKA工具箱只需2次操作+輸入患者體質量數據即可完成120例患者的骨肌運動分析,操作步驟減少99.19%,分析總時間減少66.84%,人工參與時間減少99.72%,僅需0.079 1 h(4 min 45 s)。結論 LLMKA工具箱不僅分析過程和結果與OpenSim一致,還能一鍵完成大批量患者骨肌運動分析,減少骨肌運動分析總時間,將臨床研究人員從繁瑣重復的步驟中解放出來,使其有更多精力投入到骨肌運動分析結果的臨床意義研究。

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