摘要：急性呼吸窘迫综合征(ARDS)诊断标准宽泛且临床医生对其认知度低,这些均易导致其开展早期临床诊疗决策的难度增加。在ARDS相关研究中,缺乏有效的临床药物试验成果,对ARDS严重程度的判定标准也争议不断。故此,迫切需要高效、准确的研究方法提高临床医生对ARDS的早期诊断及预后判断,辅助ARDS临床研究设计。大数据时代下,机器学习(ML)作为一种可整合海量数据的工具,近年来在协助临床医生开展ARDS早期诊疗决策、辅助临床试验设计上表现出色。利用ML构建的ARDS早期预测模型、机械通气时间预测模型和死亡风险预测模型,可优化ARDS患者的早期诊断及预后判断;分类模型中ARDS的两种亚型,为临床药物试验分组提供新思路;风险评估模型可作为论证工具参与临床试验研究。本文就ML对ARDS的最新研究进展进行综述。

摘要：目的探讨危险预知训练模式在护理不良事件风险管理中的应用效果。方法采取前瞻性类实验研究设计,2022年1-6月收治患者13346例纳入干预前组,2022年7-12月收治患者11520例纳入干预后组。干预前组采用常规护理不良事件管理方法,干预后组采用基于危险预知训练模式的护理不良事件风险管理。比较干预前后护士安全行为得分,以及2组患者不良事件、投诉纠纷发生率。结果干预后护士安全行为得分较干预前显著提高(P<0.05);干预后组患者用药错误、跌倒、非计划性拔管类不良事件、投诉纠纷发生率显著低于干预前组(均P<0.05)。结论基于危险预知训练模式的护理不良事件风险管理能够有效提高护士的安全行为,降低不良事件、投诉纠纷的发生率。

摘要：基于符合中国国情的C-TIRADS甲状腺结节恶性风险分层指南来构建计算机辅助诊断模型具有重要的应用价值,能够提升甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊断的规范化、标准化、同质化,提高医生诊断效率和降低劳动强度。本文提出基于深度学习的多标签目标检测模型用以检测识别甲状腺结节、预测甲状腺结节恶性等级以及结节的病理特征,经过在数据集上进行实验对比选取Mask R-CNN作为基准模型,并在基准模型基础上进行优化改进,主要改进包括使用ResNet152-FPN替换原有特征提取网络来提升模型特征能力,设计全新的卷积多标签检测头结构来对结节病理特征进行多标签预测,基于医学先验知识对模型锚框尺寸及比例进行自定义来提升模型的定位精度,最后为模型设计迁移学习训练方案来进一步提升模型性能。实验结果表明,改进模型对甲状腺结节的识别准确率达到了94.4%,对甲状腺结节病理特征的平均识别准确率达到了88.6%。

摘要：目的 探讨头颈半棘肌间平面阻滞(ISPB)对颈椎后路手术患者术后恢复质量的影响。方法 选择2023年1—4月择期行颈椎后路手术的患者72例,男41例,女31例,年龄18~64岁,BMI 18~28 kg/m^(2),ASAⅡ或Ⅲ级。采用随机区组设计将患者分为两组:ISPB组(I组)和对照组(C组),每组36例。所有患者在麻醉诱导前使用超声定位于C_(5)平面,I组在双侧头半棘肌和颈半棘肌之间筋膜平面内注射0.25%罗哌卡因20 ml, C组注射同等体积生理盐水,注射完成后15 min开始麻醉诱导。记录术前1 d、术后1、2 d 40项恢复质量评分(QoR-40)、匹兹堡睡眠质量指数(PSQi)。记录术后1、6、12、24、48 h NRS评分。记录PCIA有效按压次数、PCIA总按压次数、补救镇痛例数,术中舒芬太尼、瑞芬太尼用量和术后喷他佐辛用量。记录术后恶心呕吐(PONV)的发生情况、术后首次独立下地行走时间和首次经口进食时间、血肿、感染或局麻药中毒等穿刺相关并发症的发生情况。结果 与术前1 d比较,两组术后1、2 d QoR-40各项评分和总分明显降低,PSQI明显升高(P<0.05)。与C组比较,I组术后1、2 d QoR-40情绪状态、身体舒适度、心理支持、疼痛评分和总分均明显升高,PSQI明显降低(P<0.05);术后1、6、12、24 h NRS评分均明显降低(P<0.05);术后PICA有效按压次数、PCIA总按压次数、补救镇痛率、术中瑞芬太尼用量、术后喷他佐辛用量、PONV发生率均明显降低,术后首次独立下地行走时间和首次经口进食时间明显缩短(P<0.05)。两组无一例发生穿刺相关并发症。结论 双侧ISPB可有效改善颈椎后路手术患者术后睡眠,减轻术后疼痛,降低PONV发生率,提高患者术后恢复质量。

摘要：以南昌大学第一附属医院象湖院区为例,探讨了新冠肺炎患者定点收治医院感染楼的污水处理设计,包括污水处理量的确定、进出水水质要求、预处理、二级深度处理和消毒等。

摘要：针对由于训练图像样本较少与忽略多尺度的结构和纹理信息而导致分类性能不佳问题,为提升甲状腺结节良恶性诊断准确率,提出了集成多尺度微调卷积神经网络下的甲状腺结节超声图像识别算法.首先将图像转换成具有3种不同尺度信息作为输入数据,以便模型能够学习到图像不同尺度的特征信息,提高模型的特征提取能力;其次,通过优化3种预训练模型(AlexNet,VGG16和ResNet50)的全连接层结构和迁移学习与微调策略,构建了3种不同尺度的9个微调模型,让模型能够更好地学习源域(ImageNet)和目标域(甲状腺超声图像)上的特征差异;最后选择最优的微调模型组合并通过对模型输出类别概率的加权融合方法得到最终的集成模型,利用模型的多样性进一步提升分类性能.文中算法在真实采集的数据集上和其他算法进行对比实验,得到甲状腺结节良恶性识别的准确率为96.00%,敏感度为94.10%,特异度为97.70%,AUC为98.00%实验结果表明,该算法在这些指标上均优于传统机器学习算法和当前甲状腺结节良恶性识别领域中的其他算法,能够有效地提取出互补的视觉特征信息,具有令人满意的分类性能.

摘要：随着我国医疗卫生行业体制改革不断深化,公立医院改革重点已经逐渐延伸到医院运营管理领域,全面预算管理工作作为医院运营管理重要组成,其重要性日益明显。通过剖析公立医院全面预算管理现状,发现存在对全面预算管理认识不足、预算目标与战略目标衔接度差、预算编制方法不科学、预算执行过程缺乏管控、预算绩效评价机制不健全、信息化建设不足等问题。结合学习与工作实践,从做好顶层设计和制度保障、统一战略目标与预算目标、提升预算编制的科学性、强化预算执行管控、完善预算考核体系、打破信息壁垒等方面提出应对措施。

摘要：双导师制一般适用于本科或研究生教学,在低年级阶段配备校内导师,在高年级阶段配备校外导师,实施“双导师制”。特别是医药学领域,实践性、应用性非常强,由医疗机构、制药企业员工兼职校外导师,能够为学生学习方面开拓新思路,对研究方向提供新建议,并且在学生课程学习、实践、就业等方面提供更切实的指导。文章认为,双导师制可应用于教学实践、毕业设计、沟通交往能力及科研能力培养、创新创业等各个方面。

摘要：核酸适配子是从人工合成的随机单链寡核苷酸文库中筛选出的生物分子特异性配体,其与靶分子的结合性能类似于抗体,但具有热稳定性、制备方便、易于进行结构修饰等优点,因而广泛应用于生物医药领域的分子检测。核酸适配子的结构直接影响其与靶分子的结合性能,包括一级结构、二级结构、三级结构,以及G—四联体等特殊结构。核酸适配子的高级结构不但受其自身结构特点的影响,也受其周围环境理化因素的影响。深入了解核酸适配子结构特点及其对结合靶标影响,进而进行针对性结构修饰及截短,可获得更优性能的核酸适配子,促进其实际应用,并为分析其作用机制提供依据。基于核酸适配子结构特点而设计的适配子传感器,可获得良好的靶标检测性能。

摘要：3D设计与模型打印在成人骨髓腔输液教学中的作用研究课题。方法 对参与骨髓腔输液教学轮转实习护士进行带教教学,对照组接受传统的视频教学+穿刺针用法教学;观察组在对照组的基础上联合3D打印教具教学,对比教学结果。结果 较对照组,观察组实习护士的学习满意率更高且自身的实践能力、理论能力、风险应对和综合功能评分更高,护士出现的学习问题更少。对比(p<0.05),有统计学意义。结论 3D设计与模型打印可以提升成人骨髓腔输液教学轮转实习护士教学效果,可推广。