目的探讨营养管理结合阶段性护理在血液透析治疗尿毒症患者中的应用效果。方法选取2021年1月—2022年6月鄱阳县人民医院收治的100例尿毒症患者为研究对象,所有患者均接受血液透析治疗,根据双盲法随机分为对照组和观察组,各50例。对照组...目的探讨营养管理结合阶段性护理在血液透析治疗尿毒症患者中的应用效果。方法选取2021年1月—2022年6月鄱阳县人民医院收治的100例尿毒症患者为研究对象,所有患者均接受血液透析治疗,根据双盲法随机分为对照组和观察组,各50例。对照组应用常规护理,观察组应用营养管理结合阶段性护理,对比分析2组护理前后的营养状况(总白蛋白、前白蛋白、血红蛋白)、自我管理能力、相关并发症发生率和生存质量[健康状况简易调查表(the MOS item short from health survey,SF-36)]。结果护理后,2组总白蛋白、前白蛋白、血红蛋白水平较护理前均明显上升,且观察组高于对照组(P<0.05)。护理后,2组自我管理能力中饮食及液体摄入行为、治疗行为、心理社会行为及身体活动评分较护理前均提升,且观察组高于对照组(P<0.05)。观察组相关并发症发生率为6.00%,低于对照组的24.00%(P<0.05)。观察组SF-36各维度评分均高于对照组(P<0.05)。结论针对血液透析治疗尿毒症患者开展营养管理结合阶段性护理效果显著,不仅有助于改善患者的营养状况,还能增强患者的自我管理能力,降低相关并发症发生风险,提高生存质量。展开更多
针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其...针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。展开更多
文摘目的探讨营养管理结合阶段性护理在血液透析治疗尿毒症患者中的应用效果。方法选取2021年1月—2022年6月鄱阳县人民医院收治的100例尿毒症患者为研究对象,所有患者均接受血液透析治疗,根据双盲法随机分为对照组和观察组,各50例。对照组应用常规护理,观察组应用营养管理结合阶段性护理,对比分析2组护理前后的营养状况(总白蛋白、前白蛋白、血红蛋白)、自我管理能力、相关并发症发生率和生存质量[健康状况简易调查表(the MOS item short from health survey,SF-36)]。结果护理后,2组总白蛋白、前白蛋白、血红蛋白水平较护理前均明显上升,且观察组高于对照组(P<0.05)。护理后,2组自我管理能力中饮食及液体摄入行为、治疗行为、心理社会行为及身体活动评分较护理前均提升,且观察组高于对照组(P<0.05)。观察组相关并发症发生率为6.00%,低于对照组的24.00%(P<0.05)。观察组SF-36各维度评分均高于对照组(P<0.05)。结论针对血液透析治疗尿毒症患者开展营养管理结合阶段性护理效果显著,不仅有助于改善患者的营养状况,还能增强患者的自我管理能力,降低相关并发症发生风险,提高生存质量。
文摘针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。
