机器学习在新生儿败血症早期识别和护理中的研究进展

机器学习算法是指研究分析数据,从而获得数据间的规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。电子病历中包括反映患者疾病相关的海量数据信息,这为机器学习在医疗护理领域的实践提供了数据基础。该文综述了机器学习在新生儿败血症早期识别和护理领域的应用现状,从电子病历数据库中获取包括患儿人口统计学特征、生命体征、抗生素使用情况、病原学特征和整个新生儿住院期间的治疗等数据,通过机器学习算法研发预测模型,以期为护理工作者针对新生儿败血症实现早期识别、尽早实施护理计划、提供护理干预给予参考。机器学习建模可用于新生儿败血症的早期识别和诊断,临床推广还有待于多中心大规模数据基础上应用前瞻性研究方法进一步证实其准确性和广泛适应性。

黏多糖贮积症Ⅵ型合并妊娠患者的围手术期护理

总结1例黏多糖贮积症Ⅵ型合并妊娠患者围手术期的护理体会。护理要点:针对该患者情绪焦虑、担忧胎儿结局,身材矮小、脊柱发育异常、舌大,胸廓小、肋间肌膈肌等运动受损,肌力下降、活动受限及心功能Ⅱ级的问题,采取术前心理支持性护理、舒适度改善性指导、活动安全性管理、心力衰竭动态性防护、母儿多学科监测措施;术后采取体液精确性平衡、气道严密性监护、并发症周密性防控及母婴亲密性构建措施。经过精心诊疗护理,患者于剖宫产术后第6天出院;新生儿于出生后第43天从新生儿科出院,母儿结局良好。

基于新生儿早期基本保健理念的母婴亲抚衣应用研究

目的评价母婴亲抚衣的早期保健模式应用于出生3 d内的剖宫产新生儿的效果。方法将100例剖宫产分娩的新生儿分为观察组和对照组,每组各50例。观察组应用母婴亲抚衣的早期保健模式,对照组实施常规剖宫产术后母婴护理模式。比较两组产妇首次乳汁分泌时间及泌乳Ⅱ期启动时间、产妇术后舒适度,新生儿入病房后的体温变化以及注射乙肝疫苗前后的心率、指氧饱和度变化等。结果观察组首次乳汁分泌时间及泌乳Ⅱ期启动时间均早于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);对比两组新生儿肌内注射时心率,差异有统计学意义(P<0.017);观察组新生儿体温下降幅度较对照组缓慢,体温稳定性好(P<0.05),指氧饱和度变化差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于新生儿早期保健理念下的母婴亲抚衣的应用能促进产妇首次泌乳时间提前和利于产妇泌乳Ⅱ期启动,提升产妇术后舒适感;对剖宫产新生儿而言,稳定新生儿生命体征,保持体温稳定性。

剖宫产术后腹腔出血患者的早期识别与急救护理

剖宫产术后腹腔出血早期识别困难,往往在生命体征不稳定时才被发现,严重危及产妇生命。该文总结了6例剖宫产术后腹腔出血病例有效识别及急救护理经验。通过对腹腔出血发生时早期预警,严密监测病情变化、做好再手术准备,及时标准化汇报病史、启动多学科快速反应团队,维持有效循环血量、优化液体复苏,维护多器官功能、做好并发症护理等系列措施,6例患者均痊愈出院。

子宫破裂修补术后患者成功足月妊娠的护理

总结1例孕中期不完全性子宫破裂患者行修补术后并发下肢深静脉血栓,最后成功妊娠至足月分娩的护理体会。针对该例子宫破裂修补术后延长妊娠至足月难度大、期间并发下肢深静脉血栓等护理问题,采取了多学科团队合作、严密监测、抑制宫缩、改良踝泵运动、早期下床活动、预防肺栓塞、延续性护理等,母婴结局良好,以期为今后该类患者的临床护理、预防并发症提供照护经验。

1例中孕、凶险型前置胎盘行双侧髂内动脉球囊阻滞术后的护理

凶险型前置胎盘是发生在瘢痕子宫基础上的一种前置胎盘类型,胎盘的高植入率及产后大出血是其凶险的主要表现,可导致产妇子宫切除甚至死亡直接威胁生命。近年来,随着剖宫产率的上升及二孩政策的全面放开,凶险型前置胎盘的发生率也相应提高。

剖宫产术后腹腔出血6例临床分析

剖宫产术后腹腔出血(intra-abdominal hemorrhage,IAH)指在首次剖宫产术后10 d内出现腹腔积血、腹膜后血肿或膀胱子宫间血肿[1]。研究[2]显示全球每年有30多万孕产妇死于分娩,其中27%的孕产妇死于产后出血,而且剖宫产后出血发生率高于阴道分娩[3-4]。文献[1]报道在产后出血死亡病例中,IAH占39%,是产后出血死亡的第二大原因。剖宫产术后腹腔出血的症状不明显,不易及时发现和诊断[5],延误救治,可引起腹腔间室综合征且危及产妇生命[6]。目前关于剖宫产术后IAH的文献报道甚少,本院自2016年1月至2021年12月6年间发生剖宫产术后腹腔出血共6例,现报道如下。