华南地区机器人手术专科护士知信行现状及培训需求的调查分析

目的调查华南地区机器人手术专科护士知信行及培训需求。方法采用目的抽样法,于2022年1-6月抽取华南部分地区(广东省、广西壮族自治区、海南省)29所已开展机器人手术的医疗机构内121名专科护理人员就其现状及需求进行问卷调查。问卷为自行编制,分为3个维度。(1)机器人手术护理专科知识。(2)机器人手术护理专科态度与信念。(3)机器人手术专科护士培训需求。可定量维度间具有较好的内部一致性。结果机器人手术护理专科知识中,机器人手术设备和相关手术器械安装及使用知识、机器人手术护理配合知识、机器人手术护理专科态度与信念的平均得分分别为(35.71±13.83)分、(33.26±13.49)分、(15.63±4.94)分;总体培训需求率为89.26%,96名(79.34%)认为参加机器人手术临床培训“非常有必要”。75名(61.98%)调查对象希望采用“半脱产”的培训方式。机器人手术设备及器械使用操作的临床再培训、专科手术的护理配合(器械和巡回)、术中故障识别及排除、器械预处理与再处理相关的实践操作及理论知识均有培训需求。结论机器人手术专科护士的理论知识及实践能力有待提高,对于临床再次培训需求较高,培训形式和培训内容有待进一步规范,临床二次准入缺乏制定标准。应重视机器人手术专科护士的临床再次培训,制定培训及准入标准,提高机器人手术专科护士的整体专业水平。

基于深度学习的工业数字仪表识别算法研究

仪表读数的检测与识别被广泛应用在工业中,然而工程领域中复杂的背景环境为获取仪表信息带来了困难。为了解决光照不均、背景复杂、图像模糊、仪表倾斜以及遮挡等多种干扰问题,本文设计了一种基于深度学习的数字仪表读数算法。首先使用图像增广方法丰富数字仪表检测数据集,并利用数据合成的方法构建了数字仪表文本识别数据集;然后通过可微分二值化处理(DB)分割算法进行文符区域检测简化后处理过程,同时提出了一种适用于数字仪表图像的预处理方法,通过引入注意力机制改进卷积循环神经网络(CRNN)算法,对检测后的数据进行文符识别。在上述测试集中检测率可达到88.3%,识别准确率可达到96%。通过实验发现,该算法不仅可以提高整体识别准确率至90%以上,同时降低了复杂度,提高了识别效率。

情景模拟训练结合Miller金字塔教学法对手术室专科护士应急能力、综合能力及职业认同感的影响

目的:探讨情景模拟训练联合Miller金字塔教学法对手术室专科护士应急能力、综合能力及职业认同感的影响。方法:选取医院2020年12月—2021年10月108名手术室专科护士作为研究对象,采用抽签法分为传统组和研究组各54人。传统组实施常规教学方式,研究组给予情景模拟训练联合Miller金字塔教学法,观察并比较两组护士应急能力、综合能力及职业认同感的改善情况。结果:培训3个月后研究组护士综合能力评分明显高于传统组(P<0.05),研究组护士职业认同感各维度得分明显高于传统组(P<0.05),研究组护士应急能力评分明显高于传统组(P<0.05)。结论:情景模拟训练联合Miller金字塔教学法是在传统教学模式基础上构建的融传授理论知识、培养专业能力及提高整体素质为一体的综合性教学培训模式,能增强手术室专科护士职业认同感,促进其应急能力与综合能力的同步发展。

机器学习算法在压力性损伤管理中的应用进展

随着护理信息化管理的不断推进,数量庞大的多重结构数据的收集和重新利用与人工智能领域密切结合已成为趋势。压力性损伤在管理方面存在大量多重结构数据,其管理方法与人工智能领域的结合已从前沿技术逐渐转变到现实应用阶段,推动着压力性损伤管理由"制度管理"向"数据管理"转变。该文从应用基础、测量和分析创面、风险预测模型3个方面,对机器学习算法在压力性损伤中的应用研究进行综述,旨在为推动压力性损伤信息化管理提供参考。