心血管内科护理中不安全因素分析

目的分析心血管内科护理中存在的不安全因素,探讨防范措施。方法回顾早期在我院心内科接受治疗的患者的临床资料,总结心血管内科护理中存在的不安全因素,并制定防范措施。纳入2014年6月至2015年5月期间我院心内科收治的106例患者参与本次研究,并将106例患者分成研究组和对照组,均对两组实施常规护理,并将制定的护理不安全因素防范措施应用于研究组的临床护理中。结果心血管内科护理中存在的不安全因素可以总结为三点,分别为患者自身因素、护理人员因素及医院管理因素。将防范措施应用于研究组患者的临床护理后,研究组的护理风险事件发生率明显低于对照组（χ~2=4.296;P〈0.05）,护理满意度明显高于对照组（χ~2=4.771;P〈0.05）。结论分析心血管内科护理中存在的不安全因素,及时制定防范措施,是临床降低心血管内科护理风险事件发生率、提高护理质量的关键。

优质护理在冠心病护理中的应用

目的分析研究在冠心病临床护理当中采取优质护理干预的应用价值。方法选取2012年8月-2014年3月在我院接收的患有冠心病的患者一共有112例,随机分为研究组、对照组,对照组对病人实施常规护理,研究组对病人实施优质护理,对两组病人的临床护理效果进行对比分析。结果临床护理以后,研究组患者对护理满意度明显高于对照组(P<0.05);临床护理之前,两组病人的焦虑状况之间的差异不具有统计学意义(P>0.05);临床护理以后,研究组焦虑状况评分明显要比对照组低(P<0.05);临床治疗以后,研究组病人的遵医行为明显要比对照组高(P<0.05)。结论对冠心病患者采取优质护理干预,可以使患者不良情绪得到明显改善,使临床护理质量明显提高,进而有效促进患者病情恢复以及预后,具有临床推广价值。

基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析

提出了一种基于Kendall等级相关改进的同步算法IRC(inverse rank correlation).Kendall等级相关是非线性动力学分析的一般化算法,可有效地度量变量间的非线性相关性.复杂网络的研究已逐渐深入到社会科学的各个领域,脑网络的研究已经成为当今脑功能研究的热点.利用改进的IRC算法,基于脑电EEG(electroencephalogram)数据来构建大脑功能性网络.对构建的脑功能网络的度指标进行了分析,以调查癫痫脑功能网络是否异于正常人.结果显示:使用该改进的算法能够对癫痫和正常脑功能网络显著区分,且只需要记录很短的脑电数据.实验结果数据表明,该方法适用于区分癫痫和正常脑组织网络度指标,它可有助于进一步地加深对大脑的神经动力学行为的研究,并为临床诊断提供有效工具.