简介:摘要:如今,进入经济发展非常快速的今天,军队的建设对于国家安全而言重要且必要,故此,对于军队建设中尤为重要的护理队伍的建设也逐渐受到了政府部门的重视,如何在现代化的社会中建立适合军队发展和建设的护理队伍,根据现状的军队医院的护理队伍建设及发展中的问题,提出针对性的解决策略,从专业能力到技术水平,再到对军队建设的辅助作用,护理队伍的建设需要从源头寻找问题。
简介:【摘要】 目的 分析职业人群体重对健康水平的影响,以网格化体重管理为核心开展企业健康管理,建立标准化的企业健康管理模式并进行推广。方法 采用整群随机抽样的方法,在上海某大型企业15000名员工中,随机抽取1500例体检数据。采用方差分析和检验比较不同BMI人群与总样本人群四高(高血压、高血糖、高血脂、高尿酸血症)发病的情况。通过数据的分析体重与四高异常指标的相关性。通过正常体重职业人群与超重肥胖职业人群四高情况对比,计算出超重和肥胖引起的四高异常指标相对风险度和归因风险度,利用网格开展标准化体重管理,推广标准化企业健康管理模式。结果 分析该企业肥胖和超重人群相对于体重正常人群患病风险为:高血压2.6倍、高尿酸血脂4.4倍、高血糖8倍、高血脂2.2倍。控制体重到正常水平,可以降低多因素数理分析基础上Framingham模型和China-PAR 10年风险预测模型中的多个风险因素,降低心血管风险水平,对减少心血管事件有重要意义。结论 网格化体重管理做为企业健康管理的核心,符合职业人群需求。进行标准化企业健康管理模式的探索和推广,做好企业主导依照国家健康中国政策的要求,利用企业健康文化管理的平台与健康管理公司的服务相互渗透,达到企业、职工、健康管理医务人员的联动模式,形成持续有效的健康管理流程。践行《“健康中国2030”规划纲要》的内容,可以全面提高企业员工的健康水平和健康素养。
简介:【摘 要】目的:分析老年护理安全质量管理信息平台的构建与应用。方法:对照组主体为2018年12月-2019年12月间于本院履职的护理人员28名和入院治疗的老年患者76例,对其采取常规化护理安全质量管理。观察组主体为2020年1月-2021年1月间于本院履职的护理人员28名(同为对照组护理人员)和入院治疗的老年患者75例,对其进行护理安全质量管理信息平台管理。对比两组老年患者的不良事件发生率、护理人员对于老年护理知识的掌握度,并分析护理人员对于信息平台的满意度。结果:对照组老年患者的不良事件发生率高于观察组,对照组护理人员对于老年护理知识的掌握度低于观察组,对比差异有统计学意义(P<0.05)。护理人员对于信息平台的满意度较高,均高于85%。结论:为老年患者使用护理安全质量管理信息平台可以减少不良事件,提升护理人员的知识掌握度,且能获得护理人员的高度满意。
简介:摘要:目的了解药筒内孕期和哺乳期药品信息标识情况,提出标识建议,以加强药品的合理用药。方法 对2018年8月16日至2019年2月16日医院孕期、哺乳期用药目录中1541个药品插页及孕妇在医院使用的药品种类进行统计。结果妊娠、哺乳期用药西药说明书标注数据率分别为84.02%和78.75%,中成药分别为50.74%和14.81%。妊娠和哺乳指南普遍缺乏人体试验数据,FDA 对妊娠分类的分类率低且参差不齐。妊娠分级标注率低、孕期和哺乳期药代动力学研究不足、用药指南不确定、标注率高等;有妊娠和哺乳期药物数据的药物在口服和静脉内使用以及外用的比例较高 妊娠和哺乳期非处方药的比例较低;住院患者在怀孕期间使用的某些药物的安全性尚未确定,有些药物对胎儿有潜在风险。结论 常用药物补充剂中妊娠、哺乳期用药数据标注率不高。需要药品监管部门、研发生产企业和医疗机构共同推动完善孕期和哺乳期用药信息,确保特定人群合理用药。
简介:【摘要】目的:分析人性化护理联合肠内营养对ICU重症患者的影响。方法:将2020年3月—2021年3月期间于本院接收治疗的96例ICU重症患者作为研究的对象,采用随机法分为对照组和观察组,对照组患者给予肠内营养支持,观察组患者采用人性化护理干预与肠内营养支持,分析护理后两组患者的生活质量影响以及护理满意度。结果:护理干预后,观察组患者的生活质量评分更显著(P < 0. 05);且护理满意度也更高(P < 0. 05)。结论:对ICU重症患者实施人性化护理联合肠内营养支持,能够有效改善患者的生活质量水平,护理满意度极高,对患者康复有非常重要的影响,值得推广。
简介:摘 要 科研水平的高下是区分医院质量和竞争力高低的重要因素,传统的科研开展的方式和效率显得越来越不能适应大数据和人工智能时代的到来,因此医疗机构,尤其是高水平医院非常需要构建一套依托医院自身医疗数据高效率高质量的建设数据智能算法训练平台支撑高水平的科研开展。本文介绍了作者参与多家医疗机构的科研大数据平台和专科病种数据库建设的体会,并针对当下各地医院在建设提升自身的医疗数据智能化水平中面临的问题和开展过的工作,提出了自身的见解,并结合自身的工作经验,提出了高水平医院医疗数据智能算法训练平台的详细建设路径思路,并提供了建设重点的切入点,适用于医院加以建设,并支撑广泛的实际应用场景。
简介:摘要 随着高通量技术和生物信息学方法的快速发展,癌症标志物的发现和临床应用越发广泛。肝细胞癌是第三大死亡原因的全球癌症,在中国也是发病率最高的癌症。本研究采用生物信息学分析方法,将101例早期肝细胞癌患者蛋白质组学数据作为发现数据集,根据不同的预后特征将患者分成术后预后较好/较差的Ⅰ型/Ⅱ型。对发现集运用数据预处理、筛选差异蛋白、机器学习方法提取特征等方法,获得多蛋白标志物组合。在159例肝癌患者组成的独立验证集上,基于这些标志物组合进行K均值聚类分析,并通过一致性聚类方法确定