目的观察黄芪桂枝五物汤加减联合针刺治疗重症骨创伤患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)获得性衰弱的效果。方法将66例重症骨创伤ICU获得性衰弱患者,按照随机数字表法分为对照组33例和观察组33例。对照组给予功能锻炼,观察组在...目的观察黄芪桂枝五物汤加减联合针刺治疗重症骨创伤患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)获得性衰弱的效果。方法将66例重症骨创伤ICU获得性衰弱患者,按照随机数字表法分为对照组33例和观察组33例。对照组给予功能锻炼,观察组在此基础上联合黄芪桂枝五物汤加减联合针刺,连续治疗2周。比较两组的临床疗效、机械通气时间、ICU住院天数、日常生活活动能力Barthel指数(BI)评分、APACHEⅡ评分、肌力状态(MRC)评分。结果观察组的有效率90.91%(30/33),高于对照组的有效率69.70%(23/33)(P<0.05);观察组机械通气天数、住ICU时间明显短于对照组(P<0.05);治疗14d,观察组患者的BI等级优于对照组(P<0.05);治疗3d、治疗5d、治疗7d的观察组的APACHEⅡ评分明显低于对照组,肌力状态MRC评分明显高于对照组(P<0.05)。结论黄芪桂枝五物汤加减联合针刺治疗能明显缩短重症骨创伤ICU获得性衰弱患者的机械通气时间、ICU住院天数,提高日常活动能力,改善肢体肌力,更利于促进疾病康复。展开更多
背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究...背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。展开更多
文摘目的观察黄芪桂枝五物汤加减联合针刺治疗重症骨创伤患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)获得性衰弱的效果。方法将66例重症骨创伤ICU获得性衰弱患者,按照随机数字表法分为对照组33例和观察组33例。对照组给予功能锻炼,观察组在此基础上联合黄芪桂枝五物汤加减联合针刺,连续治疗2周。比较两组的临床疗效、机械通气时间、ICU住院天数、日常生活活动能力Barthel指数(BI)评分、APACHEⅡ评分、肌力状态(MRC)评分。结果观察组的有效率90.91%(30/33),高于对照组的有效率69.70%(23/33)(P<0.05);观察组机械通气天数、住ICU时间明显短于对照组(P<0.05);治疗14d,观察组患者的BI等级优于对照组(P<0.05);治疗3d、治疗5d、治疗7d的观察组的APACHEⅡ评分明显低于对照组,肌力状态MRC评分明显高于对照组(P<0.05)。结论黄芪桂枝五物汤加减联合针刺治疗能明显缩短重症骨创伤ICU获得性衰弱患者的机械通气时间、ICU住院天数,提高日常活动能力,改善肢体肌力,更利于促进疾病康复。
文摘背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。