简介：摘要：目的 研究分析医院感染通过手术室消毒隔离强化的改善效果，为临床应用提供参考。方法 2020年2月－2021年8月我院对364例手术患者进行分析，将其分成了探讨组和参考组，探讨组使用手术室消毒隔离强化措施，参考组使用普通消毒管理措施，对两组患者的院内感染情况进行了对比分析。结果 探讨组中有5例出现了围手术期的感染情况，其发生率是2.8%（5/179），参考组中有13例出现了感染情况，其发生率是7.0%（13/185），两组的结果对比存在统计学差异性（P＜0.05）。两组患者的不同手术方式的感染发生率情况对比不存在统计学差异性（P＞0.05）。结论 手术室消毒隔离强化措施能够减少围手术期的手术感染概率，对手术室消毒进行强化，能够对预防手术室感染提供可靠的帮助，加强防护效果，让患者获得更加理想的保障，临床中减少了医疗纠纷，让患者的临床手术风险性下降，临床中可以进行积极的推广使用。

简介：【摘要】目的：探究护理工作中院内感染的影响因素及防控措施。方法：选取我院2021年2月～2022年3月收治的100例住院患者作为研究对象，按照随机数字表分组方法分为D组（50例）与G组（50例），D组采用常规管理，G组采用护理管理。比较两组患者院内感染发生率及护理满意度。结果：G组患者院内感染发生率显著低于D组（P＜0.05）；G组患者护理满意度显著高于D组（P＜0.05）。结论：在医院护理管理工作中，需重视院内感染防控，了解其影响因素，并制定有效的防控措施，可降低院内感染发生率，提高患者满意度，值得推广实施。

简介：

简介：摘要：目的 探究对患有肿瘤疾病患者施行PDCA护理管理的实际效果，尤其是提高患者PICC置管依从率及护理效果方面。方法 在2020年3月－2021年9月间，选取于我院接受诊治的患者100例，将其当做研究的对象，并分为两个研究小组，各有50例。将一般护理管理运用于对照组患者，而观察组施以PDCA循环护理管理，对2组患者护理前与护理后患者对整个护理管理过程的满意程度、PICC置放时长、导管维护质量、日常生活情况以及其他并发症的发生概率施行对比，并做好数据分析工作。结果 施行PDCA护理管理的实验组患者主动接受治疗治疗的依从性明显比施行一般护理管理的对照组更高，且经对比后，统计学意义尤为明显（p＜005）。施行PDCA护理管理的实验组患者的整体护理效果明显比施行一般护理管理的对照组更高，且经对比后，统计学意义尤为明显（p＜005）。施行PDCA护理管理的实验组患者其他并发症的发生概率明显比施行一般护理管理的对照组更低，且经对比后，统计学意义尤为明显（p＜005）。结论 对患有肿瘤疾病患者施行PDCA护理管理的实际效果十分明显，不仅有利于提高治疗及护理的整体效果，还有利于提高患者积极接受治疗的主动性、依从率，极具推广价值。

简介：

简介：摘要：目的：就七氟烷联合靶控输注瑞芬太尼在全身麻醉的效果进行研究、分析。方法：抽取2020年6月至2021年4月在我院行全麻手术的患者，麻醉时应用七氟烷联合靶控输注瑞芬太尼。结果：经相应麻醉后，手术顺利完成，患者的苏醒时间等各指标呈良好趋势，出现不良反应的概率较低。结论：在全身麻醉处理中，七氟烷联合靶控输注瑞芬太尼的应用效果明显、安全性高，值得进一步推广。

简介：摘 要：目的 用计算机网络药理学技术分析柴胡疏肝散治疗卒中后抑郁的有效成分，并预测其作用机制。方法 从中药系统药理学分析平台（ TCMSP）中获取柴胡疏肝散的化学成分和靶点，同时利用 OMIM、 TTD 和 PharmGkb 数据库获取治疗卒中和抑郁的共有靶标。采用 Excel 筛选分子和靶标， Cytoscape 软件建立柴胡疏肝散的中药成分 -靶点网络图，通过生物学信息注释数据库（ DAVID）对基因功能及代谢通路进行分析。结果 从数据库筛选出柴胡疏肝散 122 个中药成分与卒中后抑郁的 42 个靶蛋白相互作用，其中雌激素受体（ ESR1）、前列素内环氧化物合成酶 2（ PTGS2）、糖原合成酶激酶 3β（ GSK3β）、 SLC6A4 和白三烯 A4 水解酶（ LTA4H）为柴胡疏肝散治疗卒中后抑郁的作用靶点，主要涉及花生四烯酸代谢通路、 5-羟色胺能突触通路、催乳素信号通路和甲状腺激素信号通路，通过调节炎症应答、突触合成、雌激素应答、记忆、生物合成、药物反应和昼夜节律从而治疗卒中后抑郁。结论 通过网络药理学研究揭示了柴胡疏肝散治疗卒中后抑郁的可能机制，为进一步阐明其作用靶点奠定了基础。

简介：【摘要】对于带管出院的病人来说，需要为其提供延续护理，其包括如何进行PICC管的正确维护，还需要包括为病人开展正确的并发症预防以及干预，在护理人员与患者之间、在医院与家庭之间，形成一个良好互动，便利、及时、全程、连续为病人提供PICC延续护理，促进病人的维护依从性达到100.00%，将病人出现并发症的概率下降趋近于零，促使病人获得良好的临床效果。

简介：摘要： 2020年，岁末将至时，一场突如其来的新冠肺炎严重威胁到了人民群众生命健康 ，同时还 彻底的破坏 了中国社会正常秩序及防控发展。在基层，无数乡村医生配合党委政府，站在了防疫的最前线 。 一时之间，乡村医生以远不及城市的防护条件，面对远不及城市的防疫意识 ，在党委政府的坚强领导下， 加强了 疫情防控措施，最大程度的 减少疫情对我国人民特别是农村村民 生命健康造成的 损害及威胁，将疫情所带来的危害降低至最少。本文将以疫情防控作为切入点 ，分析在如何加强资阳市 基层公共卫生防控体系建设问题的研究，并提出相关的研究建议，为日后更好的推动这一方面的发展提供更多的有益借鉴。

简介：【摘要】目的：分析探讨加强社区健康教育管理在防控手足口病疫情扩散中的作用，以期为手足口病疫情防控提供一定的参考。方法：选择本社区300户家里有幼儿的居民为研究对象，按照随机分组方法将300户居民均分为两组，每组150户，对照组的150户居民并不接受手足口病社区健康教育管理，实验组的150户居民接受手足口病社区健康教育管理，经过一年时间后，对两组居民对于手足口病防控的认识程度以及对于手足口病的重视程度进行对比。结果：根据统计结果显示，接受了社区健康教育管理的实验组居民，其对于手足口病防控的认识程度明显较对照组的理想，对于此疫情的重视程度也较对照组重视，以上两项指标两组相比差异明显，P

简介：摘要：目的：探讨在疫情防控形势下，医院门诊全流程管理的重要影响。方法：主要依据医院门诊工作性质及接诊情况，划分以及预检分诊、二级预检分诊、三级预检分诊层次，旨在提高门诊接诊工作效率，减少患者待诊时间，提高优质的医疗服务。结论：医院门诊全流程管理，可降低疫情状态下交叉感染几率，能够提高筛查效率，值得在各级医院推广应用全流程管理模式。

简介：

简介：摘要：本文探讨了深度学习在网络安全领域的应用，特别是在威胁检测与防御方面的应用。首先，概述了网络安全威胁的类型以及传统威胁检测方法的局限性。然后，详细介绍了深度学习在恶意代码检测、入侵检测、漏洞利用检测和信誉评估等方面的应用。接着，讨论了深度学习在网络安全防御中的应用，包括威胁情报分析与预测、异常行为检测与响应以及高级持续性威胁识别与应对。最后，展望了深度学习在网络安全领域未来的发展趋势。

简介：　　[摘要]目的 探讨冠修复与根管同步治疗隐裂牙牙髓炎的临床效果。方法 选取2018年1年～2020年6月我院收治的300例隐裂牙牙髓炎患者作为研究对象，按照随机数字表法将其分成对照组（150例）与研究组（150例）。对照组患者实施冠修复与根管治疗分步治疗，研究组患者实施冠修复与根管治疗同步治疗。治疗后，比较两组患者的治疗效果、疼痛情况、治疗总满意度。结果 治疗后，研究组患者的治疗总有效率高于对照组，差异有统计学意义（P

简介：

简介：摘要：目的：探究人工智能在肛肠护理领域的应用与前景发展。方法：查阅相关资料与文献进行探索。结果：人工智能在肛肠护理领域的应用有图像识别技术在肛肠疾病早期筛查中的应用，自然语言处理技术在肛肠病历文本分析中的应用，数据挖掘和机器学习在肛肠疾病诊断和治疗中的应用。结论：人工智能在肛肠护理领域的应用价值显著，具有广大的发展前景。

简介：摘要：大数据、人工智能和云计算的技术融合，正成为当今信息时代的重要趋势与发展方向，这三者的结合，不仅为各行各业带来了前所未有的机遇与变革，也对我们的生活方式和社会组织方式产生了深远的影响。大数据的兴起让我们意识到数据的力量无比庞大，随着互联网和物联网的快速发展，海量的数据被不断生成和积累，而人工智能的出现则使得我们能够从这些庞大的数据中提取价值，并进行深度分析，从而获得更深入的洞见和决策支持，而云计算作为大数据处理的基础设施，为存储和计算提供了强大的能力和灵活性，使得我们能以更高效的方式利用大数据和人工智能，大数据、人工智能和云计算的融合也推动了各行业的创新和升级。

简介：摘要：机电设备的运行状态和控制方式直接影响生产效率和安全性。因此，如何对机电设备进行智能化控制成为一个重要的课题。PLC（可编程逻辑控制器）是一种专门用于工业自动化控制的计算机控制系统，它可以实现对机电设备的精准控制。本文将从PLC的基本原理出发，介绍基于PLC的机电设备智能控制系统的设计。

简介：

简介：　　摘要：随着数据量的激增，传统的数据资源管理方法面临诸多挑战，包括处理效率低、错误率高及安全性问题。本文探讨了人工智能技术在优化数据资源管理中的应用潜力，分析了人工智能在提高数据处理效率、精度及安全性方面的具体策略。通过综合现有的研究和技术动态，本文阐述了人工智能如何通过自动化和智能化的方法，有效应对数据管理的现代挑战。研究表明，整合人工智能不仅能显著提高数据管理的效率，还能增强数据安全保护，对企业和组织具有重要的实际应用价值。本文的结论强调了人工智能在数据资源管理中的重要作用及其未来的研究方向。