护理程序在脑梗死介入治疗中的应用

护理程序在脑梗死介入治疗中的应用

一、护理程序在脑梗死介入治疗中的应用(论文文献综述)

庞剑飞[1](2020)在《面向脑卒中急救的智能安全清单系统研究》文中研究说明脑卒中是由于脑部血管突然破裂或血管阻塞导致血液不能流入大脑相应区域而引起脑组织损伤的一类临床综合征,具有发病率高、死亡率高、致残率高、复发率高的特点。近年来,由于人口老龄化以及相关危险因素控制欠佳等原因,中国脑卒中患病人数持续增加,已经成为亟待解决的重大公共卫生问题。快速、准确的诊断以及规范化的治疗是脑卒中救治的关键,加强脑卒中救治的质量管理能够有效降低其死亡率、致残率。脑卒中的早期治疗效果具有时间依赖性。从发病到实施有效治疗的时间对于改善患者预后具有重要意义。脑卒中急救主要在急诊科室完成,相比住院、ICU等医疗场景,急诊科室具有环境拥挤、工作强度大等特点。救治的时效要求和急诊科室的工作环境特点使得脑卒中急救过程中的病人安全问题十分突出。核查清单作为一种解决病人安全问题的有效方式已经广泛应用。目前在医院使用的核查清单大多为纸质清单,其内容固定,难以融入诊疗流程,存在漏签、补签等问题。相比纸质清单,计算机化的智能清单具有诊疗流程自适应、核查内容个体化、医学知识可嵌入等优势。在脑卒中急救过程中,由于救治时效性的要求,医疗人员很难有充足的时间进行核查;现有的智能清单在核查时需要在固定的工作站完成,难以适应急救过程中人员位置频繁移动、时间紧迫的特点。因此,核查清单在脑卒中急救领域的应用还十分有限。针对上述问题,本研究提出了一种适用于脑卒中急救场景的智能清单系统功能和技术架构模型,研究确定了系统的知识表达和构建方法。以静脉溶栓为背景,研制了相应的知识库和智能清单软件系统,验证了本论文技术方法的可行性和软件的可用性。本论文的主要工作包括:1.调研了脑卒中急救流程下的病人安全风险,分析了在脑卒中急救场景下应用核查清单亟待解决的关键问题。通过对脑卒中相关的临床指南等文献进行调研并与临床医生进行访谈,梳理了脑卒中急救的标准化流程。将脑卒中急救流程划分为院前急救、初步诊断、病情评估、早期治疗四个阶段,总结了各阶段的医疗人员角色及其需要完成的临床任务。通过对急救过程中病人安全风险的分析以及现有脑卒中相关核查清单的调研,总结了在脑卒中急救场景下应用核查清单需要解决的关键技术问题。2.结合脑卒中急救的实际,研究确定了智能清单系统的知识表达和构建方法。知识模块中的信息模型基于美国神经疾病与卒中研究所(The National Institute of Neurological Disorders and Stroke,NINDS)的通用数据元(Common Data Elements,CDEs)进行了本地化扩展改造;利用产生式规则表达医学逻辑;设计了能够整合患者数据和临床规则的清单核查条目模型,进而构建具体的清单内容;采用“事件-条件-动作”(Event-Condition-Action,ECA)规则对诊疗流程进行表达,进而实现核查清单的触发、提醒功能。3.分析了脑卒中急救场景中的安全核查需求,进而提出了满足在急救场景核查的移动智能清单系统的功能和技术架构。在此基础上,设计实现了智能清单构建工具和执行引擎。借助该工具,医疗机构可快速开发、部署本地化的智能清单系统;知识工程师能够在线编辑清单内容、临床规则并进行发布;医疗人员能够在移动端进行核查,从而减少核查工作对于急救效率的影响;管理人员可以查看医疗人员的核查记录,并基于定量数据评估本机构与病人安全相关的医疗质量。4.以静脉溶栓这一高风险治疗措施为案例,通过文献调研、现场观察、专家访谈等方式构建了静脉溶栓智能清单知识库。利用上述开发工具构建了静脉溶栓智能清单系统,并对系统的可用性进行了验证。初步评估结果表明,该系统可以在确保脑卒中急救效率的情况下帮助医疗人员进行安全核查,相比纸质清单,核查内容的针对性更强,智能性更高。

张红[2](2017)在《临床护理路径在脑梗死介入治疗中的应用价值》文中认为目的分析临床护理路径在脑梗死介入治疗中的应用价值。方法 2015-06—2016-06我院收治的脑梗死患者86例均进行介入治疗,随机分为实验组和对照组,实验组应用临床护理路径,对照组应用常规护理,分析2组护理效果。结果实验组住院时间短于对照组(P<0.01);实验组住院费用少于对照组(P<0.01);实验组总有效率(93.0%)高于对照组(76.7%),差异有统计学意义(P<0.05);实验组护理满意率(97.7%)高于对照组(86.0%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论在脑梗死介入治疗中应用临床护理路径,可以提高患者的治疗效果,缩短住院时间,减少住院费用,提高护理满意率。

二、护理程序在脑梗死介入治疗中的应用(论文开题报告)

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

三、护理程序在脑梗死介入治疗中的应用(论文提纲范文)

(1)面向脑卒中急救的智能安全清单系统研究(论文提纲范文)

缩略语表
摘要
Abstract
第一章 前言
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 脑卒中急救概况
        1.1.2 核查清单
        1.1.3 智能清单
    1.2 研究目标与内容
第二章 智能清单系统相关技术基础
    2.1 规则引擎
    2.2 工作流管理技术
    2.3 本章小结
第三章 核查清单辅助脑卒中急救的关键问题分析
    3.1 脑卒中急救的标准化流程分析
    3.2 脑卒中急救中的病人安全风险
        3.2.1 人员因素
        3.2.2 环境因素
        3.2.3 疾病因素
    3.3 脑卒中相关核查清单研究与应用现状
    3.4 需要解决的关键问题
    3.5 本章小结
第四章 面向脑卒中急救的智能清单系统知识表达研究
    4.1 智能清单系统的知识构成
    4.2 面向脑卒中急救的智能清单知识表达
        4.2.1 信息模型
        4.2.2 诊疗规则
        4.2.3 清单内容
        4.2.4 诊疗流程
    4.3 脑卒中智能清单知识库的构建步骤
    4.4 本章小结
第五章 面向脑卒中急救的智能清单构建工具设计与实现
    5.1 系统设计原则与目标
    5.2 构建工具设计
        5.2.1 架构设计
        5.2.2 功能设计
        5.2.3 界面设计
    5.3 关键技术实现
        5.3.1 规则引擎
        5.3.2 清单内容
        5.3.3 系统接口
    5.4 构建工具测试
        5.4.1 工具部署
        5.4.2 系统测试
    5.5 本章小结
第六章 静脉溶栓智能清单系统构建与应用
    6.1 静脉溶栓知识库的构建
        6.1.1 知识获取
        6.1.2 信息模型
        6.1.3 清单内容
        6.1.4 诊疗规则
        6.1.5 诊疗流程
    6.2 静脉溶栓智能清单系统实现
    6.3 系统应用评价
    6.4 分析与讨论
    6.5 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 研究总结
    7.2 工作展望
参考文献
附录A 访谈人员名单
作者在学期间取得的学术成果
主要简历
致谢

(2)临床护理路径在脑梗死介入治疗中的应用价值(论文提纲范文)

1 资料与方法
    1.1 一般资料
    1.2 纳入和排除标准
    1.3 方法
    1.4 观察指标
    1.5 统计学分析
2 结果
    2.1 2组住院时间及住院费用比较
    2.2 2组恢复情况比较
    2.3 2组护理满意度比较
3 讨论

四、护理程序在脑梗死介入治疗中的应用(论文参考文献)

  • [1]面向脑卒中急救的智能安全清单系统研究[D]. 庞剑飞. 军事科学院, 2020(02)
  • [2]临床护理路径在脑梗死介入治疗中的应用价值[J]. 张红. 中国实用神经疾病杂志, 2017(09)

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