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早期功能锻炼瑜伽带拉力操在预防慢性阻塞性肺疾病缓解期患者ICU获得性衰弱中的应用效果
1
作者
冯天钰
李剑妹
唐素侠
《当代医学》
2023年第7期39-42,共4页
目的探讨早期功能锻炼瑜伽带拉力操对预防慢性阻塞性肺疾病(COPD)缓解期患者ICU获得性衰弱(ICU-AW)的应用效果。方法选取2018年6月至2019年12月于本院ICU治疗的90例COPD患者作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组与干预组,各45例。...
目的探讨早期功能锻炼瑜伽带拉力操对预防慢性阻塞性肺疾病(COPD)缓解期患者ICU获得性衰弱(ICU-AW)的应用效果。方法选取2018年6月至2019年12月于本院ICU治疗的90例COPD患者作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组与干预组,各45例。对照组行常规ICU护理及床上活动,干预组在对照组基础上实施瑜伽带拉力操功能锻炼。比较两组干预后ICU-AW发生率、医学研究理事会评分(MRC-score)、肌肉力量、ICU住院时间、日常生活能力评分及并发症发生率。结果干预7 d后,干预组ICU-AW发生率低于对照组,MRC-score及Barthel指数均明显高于对照组,肌肉握力大于对照组,ICU住院时间短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);干预组并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论COPD稳定期患者进行瑜伽带拉力操,可有效预防和干预ICU-AW的发生,提高肌肉力量,改善肺功能,减少并发症的发生,提高生命质量,值得临床推广应用。
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关键词
瑜伽带拉力操
ICU获得性衰弱
早期功能锻炼
慢性阻塞性肺疾病
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职称材料
一种基于依存句法图的中文实体关系抽取模型
2
作者
冯天钰
冯浩男
+1 位作者
周筠昌
陈珂
《广东石油化工学院学报》
2021年第4期29-32,39,共5页
针对中文关系抽取中的数据稀疏和数据噪声问题,提出了基于最短依存路径的图卷积神经网络(DSP-GCN)模型。在输入层使用BERT模型对文本进行表示学习,更好地表达文本的语义,减少文本噪声的产生和传播;对于长文本实体间距离较长而导致的梯...
针对中文关系抽取中的数据稀疏和数据噪声问题,提出了基于最短依存路径的图卷积神经网络(DSP-GCN)模型。在输入层使用BERT模型对文本进行表示学习,更好地表达文本的语义,减少文本噪声的产生和传播;对于长文本实体间距离较长而导致的梯度消失问题,使用句法依存图对模型进行改善,以提高模型的抽取效果。在SemEval 2010和人物关系语料集上进行了实体关系抽取实验,验证了所提出模型的有效性。
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关键词
BERT
依存句法图
关系抽取
图卷积神经网络
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职称材料
题名
早期功能锻炼瑜伽带拉力操在预防慢性阻塞性肺疾病缓解期患者ICU获得性衰弱中的应用效果
1
作者
冯天钰
李剑妹
唐素侠
机构
昆山市第六人民医院ICU
出处
《当代医学》
2023年第7期39-42,共4页
基金
昆山市社会发展科技专项(KS18093)。
文摘
目的探讨早期功能锻炼瑜伽带拉力操对预防慢性阻塞性肺疾病(COPD)缓解期患者ICU获得性衰弱(ICU-AW)的应用效果。方法选取2018年6月至2019年12月于本院ICU治疗的90例COPD患者作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组与干预组,各45例。对照组行常规ICU护理及床上活动,干预组在对照组基础上实施瑜伽带拉力操功能锻炼。比较两组干预后ICU-AW发生率、医学研究理事会评分(MRC-score)、肌肉力量、ICU住院时间、日常生活能力评分及并发症发生率。结果干预7 d后,干预组ICU-AW发生率低于对照组,MRC-score及Barthel指数均明显高于对照组,肌肉握力大于对照组,ICU住院时间短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);干预组并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论COPD稳定期患者进行瑜伽带拉力操,可有效预防和干预ICU-AW的发生,提高肌肉力量,改善肺功能,减少并发症的发生,提高生命质量,值得临床推广应用。
关键词
瑜伽带拉力操
ICU获得性衰弱
早期功能锻炼
慢性阻塞性肺疾病
Keywords
Yoga with tension exercise
ICU acquired weakness
Early functional exercise
Chronic obstructive pulmonary disease
分类号
R563.9 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
一种基于依存句法图的中文实体关系抽取模型
2
作者
冯天钰
冯浩男
周筠昌
陈珂
机构
新南威尔士大学电气工程系
广东石油化工学院计算机学院
出处
《广东石油化工学院学报》
2021年第4期29-32,39,共5页
基金
广东省自然科学基金项目(2018A030307032)
广东省普通高校重点科研平台和项目(2020ZDZX3038)
广东石油化工学院大学生创新创业训练与培育项目(733735)。
文摘
针对中文关系抽取中的数据稀疏和数据噪声问题,提出了基于最短依存路径的图卷积神经网络(DSP-GCN)模型。在输入层使用BERT模型对文本进行表示学习,更好地表达文本的语义,减少文本噪声的产生和传播;对于长文本实体间距离较长而导致的梯度消失问题,使用句法依存图对模型进行改善,以提高模型的抽取效果。在SemEval 2010和人物关系语料集上进行了实体关系抽取实验,验证了所提出模型的有效性。
关键词
BERT
依存句法图
关系抽取
图卷积神经网络
Keywords
Bert
dependency syntactic graphic
relation extraction
GCN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
早期功能锻炼瑜伽带拉力操在预防慢性阻塞性肺疾病缓解期患者ICU获得性衰弱中的应用效果
冯天钰
李剑妹
唐素侠
《当代医学》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于依存句法图的中文实体关系抽取模型
冯天钰
冯浩男
周筠昌
陈珂
《广东石油化工学院学报》
2021
0
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职称材料
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