【摘 要】
:
目的:分析预见性护理对脑出血重症监护患者相关护理结局的影响.方法:将我院收治的脑出血患者120例,随机分为试验组和对照组各60例,试验组采用预见性护理干预,对照组进行常规
【机 构】
:
遵义市红花岗区人民医院 贵州 遵义 563000
论文部分内容阅读
目的:分析预见性护理对脑出血重症监护患者相关护理结局的影响.方法:将我院收治的脑出血患者120例,随机分为试验组和对照组各60例,试验组采用预见性护理干预,对照组进行常规护理.结果:试验组患者SF-36生活质量评分和NIHSS评分与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05);试验组患者并发症发生率为6.67%,对照组为21.66%,差异有统计学意义(P<0.05).结论:预见性护理对脑出血重症监护患者的护理疗效显著,不仅能够提高患者的生活质量,还能改善其神经功能缺损和降低并发症的发生率,值得临床推广.
其他文献
在文献[10]的无线Mesh网络路由算法的基础上,提出一种改进的基于效用转发的路由快速恢复算法,根据不同网络环境下影响效用值的各因素所占权重不同的特点,利用节点的历史通信数据,动态获取权重值,使算法能更好适应真实的网络环境;综合利用网络时延、节点效用值和节点之间的跳数,选择最优的下一跳转发节点,减少网络中不必要的时延增加和资源浪费。ONE仿真结果表明,与其它4种路由协议进行对比分析,该算法能够提高数据包的转发效率,提升网络的性能。
目的:分析研究老年危重患者进行急救护理的价值.方法:时段:2019.12~2020.12,选择本院接收的老年危重患者作为研究对象,符合研究内容者共计80例,对其临床资料展开分析,将其分为
针对现有物联网设备存在功能上的不足以及原生消息队列遥测传输协议(MQTT)存在性能瓶颈的问题,提出一种高性能服务推送框架设计方案。应用基于响应式编程的Reactor-Netty组件实现MQTT传输协议的设计模型,选取Redis作为数据缓存以及集群实现并搭建Kafka消息中间件,实现消息代理。经过系统安全测试以及大于3000次的传输响应测试,该方案相较原生MQTT框架以及Netty+MQTT框架在平
目的:运用SWOT分析模型探究新冠肺炎疫情期间举办线上肾友会的可行性.方法:通过运用SWOT分析模型,以我院历届肾友会数据为基础,从内部优势与劣势、外部机遇与威胁等四个方面
为避免移动边缘计算中任务的重复计算,进一步提升系统性能,缩减应用程序完成时间,提出基于主动缓存的云边端协同卸载策略(CEECO)。在边缘服务器和云端主动缓存计算任务的执行结果,在此基础上基于线性回归模型进行任务预测,得到不同的云边端卸载执行策略。仿真结果表明,该算法相对传统卸载策略总完成时间更少,能够满足不同任务情况下对时延的要求。
针对流的低延迟需求,对全局延迟限制下中间件(middlebox)部署和调度问题进行建模分析。将问题形式化成一个优化问题,拆分为部署问题和流量调度问题,通过逐轮迭代的方式逐步求出整个优化问题的解。对于两个子问题,分别提出KLeveLVoting和Mask edViterbi算法,分别用贪心的方式解决部署和调度问题。为验证算法的有效性,在4种拓扑中进行算法仿真,实现传统方案的两种配置方式:静态配置(Fixed-Fixed)和简单的负载均衡(Fixed-LB)。实验结果表明,Quokka可以降低30%-50%的
为简化时间触发以太网调度表生成的复杂度并增强灵活性,对调度表生成算法进行研究。所提算法支持通讯任务的动态添加,特别是将链路时间资源抽象为“空箱子”,并将时间触发通讯任务抽象为“二维物品”,这种抽象利用无重叠二维装箱问题的特性来满足数据帧无冲突传输,利用二维装箱算法得出调度表。仿真结果表明,当网络中同时存在较多通讯任务时,改进算法可以有效降低链路的时间资源占用率。
为提高跨多个区域大数据存储效率,提出一种基于布隆(Bloom)滤波器(BF)的海量数据存储空间部署策略。采用模糊交叉方法(FFBF),使用模糊交叉操作合并压缩两个Bloom滤波器,实现散列数据在两个Bloom滤波器的共享容纳,减少海量数据存储需求;利用双哈希计算k个哈希函数降低计算成本。实验结果表明,所提算法的误报受压缩操作(即失效数据)的影响很小,数据衰减缓慢,允许流数据在内存中驻留相当长的时间。
通过对血液透析患者施行人造血管移植术的护理,总结临床工作中对这类患者的护理要点,使患者能顺利度过人造血管移植术早期的局部反应,防止感染发生,防止局部血栓形成,保证手
为解决复杂的网络信息无法对用户进行精准推荐的情况,改进传统协同过滤算法,将混沌粒子群算法与协同过滤算法融合使用。在传统粒子群算法中加入混沌扰动并随着迭代调整惯性权重,对用户进行聚类优化。获取目标用户之后,通过判断目标用户属于哪个聚类,在该聚类内部进行协同过滤计算。通过与其它算法之间的对比实验,验证了基于混沌粒子群聚类优化的协同过滤推荐算法相较其它算法具有更低的平均绝对误差和更高的准确率。