简介:摘要目的对动态心电图诊断心源性昏厥的临床价值进行讨论。方法将随机收取的我院100例心源性昏厥患者,进行24h动态心电图检查,通过某些诱因使患者昏厥发作,然后在详细的记录下发作的时间、昏厥次数、心电图变化等状况。结果100例患者中,有昏厥症的40例(40.00%)、出现了心律失常60例(60.00%)、两者的发作时间相同。全部的昏厥患者中,R-R间期>3.0s40次,其中发生昏厥15次,心室停搏<3.0s115次,均没有发生昏厥,两组的比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论使用动态心电图治疗心源性昏厥,具有操作简单、安全性好、疗效好等优点,是非常有价值的,值得在临床上推广。
简介:摘要目的分析门诊晕厥患者的常见原因及护理对策。方法随机选取2013年1月-2014年1月间本院门诊收治的100例晕厥患者作为研究对象,并根据护理方式的不同将本组患者随机分成A组和B组,每组各50例;A组患者进行门诊常规护理,B组患者则在A组的护理基础上进行优质门诊护理干预,比较两组患者的护理效果以及家属护理满意度。结果100例患者中,低血糖性晕厥25例,占25.0%;体位性晕厥20例,占20.0%;精神性晕厥34例,占34.0%;心源性晕厥21例,占21.0%。经过护理,B组患者死亡率明显低于A组,两组数据的对比结果具有统计学意义(P<0.05);B组患者家属的护理满意度明显高于A组,两组数据的对比结果具有统计学意义(P<0.05)。结论门诊晕厥患者的常见原因包括低血糖、体位不当、患者精神疾病以及存在心源性疾病。给予优质护理有利于降低死亡率,提高护理满意度,值得推广。
简介:晕厥是指由多种原因引起的一过性脑供血不足,表现为短暂的意识丧失,肌张力消失而倒地,是护理工作中常见急症。晕厥的种类有多种,最常见的是血管迷走性晕厥(vasovagalsyncope,VVS),约占全部晕厥的58%。VVS是指各种刺激通过迷走神经介导反射,导致内脏和肌肉小血管扩张及心动过缓,表现为低血压和短暂的意识丧失,一般能在短时间内恢复正常。但发作时可导致意外伤害,甚至危及生命,必须引起高度重视。为了提高对VVS的救治水平,防止意外伤害的发生,提高VVS患者的生活质量,本文将VVS的常见原因及护理措施进行简要归纳。现报道如下。
简介:摘要心律失常发病迅速、持续时间短暂、发作无规律性,导致的临床后果非常严重,心电图是心律失常诊断的重要依据之一,而远程心电监护作为新兴的临床检查技术,对于心律失常的病人诊断具有及时性,给患者争取了宝贵的救治时间。
简介:摘要:随着社会的不断发展,人们对于自身的身体健康重视程度也是越来越高,人们在日常生活中进行运动的频率也是越来越频繁,但是在进行运动的时候却会经常出现运动性晕厥的问题,只有根据造成运动性晕厥的原因尽可能的采取相应预防措施避免这种情况的发生,才能够最大程度上保证运动人员的绝对安全。因此本文将通过对运动性晕厥概述、运动性晕厥的常见原因和预防措施等几个方面进行具体的研究分析,希望能够为人们更好的运动贡献自己的一份力量。
简介:[摘要]目的:探讨针对性护理对门诊晕厥患者的护理效果,同时分析患者发生晕厥的原因。方法:选取82例门诊晕厥患者,随机分为对照组、观察组,各41例/组,对照组采取传统护理干预,观察组加用针对性护理,比较两组护理效果。结果:所选患者包括体位性晕、低血糖晕厥、心源性晕厥、单纯晕厥等。与对照组护理满意度80.48%相比,观察组护理满意度95.12%显著提高,与对照组相比,观察组护理依从度、生活质量评分显著提高,晕厥恢复时间显著缩短,差异明显(P<0.05)。结论:门诊晕厥易造成严重意外,对门诊工作也有较大的影响,患者易受到体位变化、低血糖、心源性疾病以及其他因素等影响导致发病,采取针对性护理效果较好,值得重视。
简介:[摘要]埋藏式心电监护仪是一种埋植于皮下持续监测患者心电信息的可程控设备,较动态心电图等传统心电 监测设备具有体积小、依从性高、监测时间长、检出率高等优势,可以明确症状与心电图改变的相关性。[1]目前 ICM 最常用于不明 原因晕厥的病因诊断,其有效性和安全性已经被大量临床研究所证实。
简介:摘要目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型,用于诊断反射性晕厥。方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者,经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征,并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型,如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。结果最终入选410例患者,首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁,其中男236例(236/410,57.6%),65例患者确诊为反射性晕厥。纳入特征重要性排序结果位于前4位的特征构建模型,随机森林模型诊断反射性晕厥的性能最佳,曲线下面积为0.644,精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 score)分别为0.794、0.849和0.791。结论人工智能算法能够识别反射性晕厥,可作为一种经济有效的筛查工具。