整体护理联合早期康复护理对心血管患者干预价值

分析“整体护理+早期康复护理”对老年心血管病患者的疗效。方法 在2021年2月至2022年1月期间,我们选择了88名本院的老年心血管疾病患者作为研究样本,采用随机双盲分组法将其分为两个相等的群体,一个作为对照组,接受常规护理,另一个为观察组,实施"全面护理与早期康复护理"策略。我们对两组护理后的Fugl-Meyer评估和SF-36生活质量量表得分进行了对比分析。结果 显示,观察组在护理后这两项指标上均有显著提升,且提升幅度超过对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。在护理前,两组的SAS和SDS焦虑抑郁量表评分相近(P>0.05),然而,护理后对照组的评分明显高于观察组,显示出护理干预的效果(P<0.05)。综上所述,将"全面护理与早期康复护理"应用于老年心血管疾病患者的管理中,能够有效提升他们的运动能力和生活质量。

循证护理在急性心肌梗死后心律失常护理中的应用及对生活质量的影响评价

评价在急性心肌梗死后心律失常护理中开展循证护理的效果,分析其对患者生活质量的影响。方法 研究对象60例为急性心肌梗死后心律失常患者,入院后以电脑随机法分为对照组(n=30)、观察组(n=30)两组,分别给予常规护理和循证护理,对比护理结果,研究起止时间为2021年5月-2022年5月。结果 经过实践对比,观察组的护理情况优于对照组(P〈0.05)。结论 对急性心肌梗死后心律失常患者开展循证护理,有利于提高护理工作的针对性,改善患者生活品质,值得推广。

改进的频繁项集挖掘算法及其应用研究

频繁模式增长(FP-growth)算法是挖掘频繁项集的经典算法,解决了挖掘频繁项集时需多次扫描数据库且产生大量候选项集的问题,但大多数基于FP-growth思想的算法在生成频繁项集时存在过程复杂、占用空间多的问题。为此,提出一种基于前序完全构造链表(PF-List)的频繁项集挖掘算法(PFLFIM)。该算法使用PF-List表示项集,通过简单比较和连接两个PF-List挖掘频繁项集,避免复杂的连接操作;使用包含索引、提前停止交集和父子等价策略对搜索空间进行优化,减少空间占用。通过实验验证,相比于FIN算法和negFIN算法,该算法在运行时间和内存占用方面具有更好的性能。将该算法应用于高校人力资源管理系统中进行关联规则挖掘,寻找影响人才发展的因素,为高校人才引进和选拔提供决策支持。

急性心肌梗塞护理干预中应用健康教育的效果观察

探讨健康教育在急性心肌梗塞护理干预中的应用效果。方法:研究对象60例为急性心肌梗塞患者,入院后以电脑随机法分为A(n=30)、B(n=30)两组,患者均接受常规护理干预,B组添加健康教育干预,并对护理效果进行组间对照分析,研究起止时间为2021年1月-2021年12月。结果:B组患者自我管理能力、健康知识认知率、生活质量评分、护理满意度均较A组更高,不良心血管事件发生率、住院时间及心理状态评分均更低,研究数据对比P均<0.05。结论:健康教育的应用有助于提升急性心肌梗塞患者对疾病健康知识的正确认知,并稳定心理状态,促进其自我护理管理能力的养成及提升,进而积极影响临床护理质量,减少不良护理事件的发生,以及加快康复速度,使患者生活质量得到显著改善。