无痛支气管镜检查中麻醉管理的临床研究进展

目前临床上多种呼吸系统疾病的确诊和治疗方法就是纤维支气管镜,其现已广泛应用在临床实践中。以往的纤维支气管镜检查主要实施局部表面麻醉,而在患者在接受检查时处于清醒的状态,极易导致患者出现身心应激反应,增加患者的痛苦。但应用无痛纤维支气管镜检查能够有效解决这一问题,相应的提升检查成功率和减少复查率。本文从无痛支气管镜检查、无痛支气管镜检查麻醉方法、无痛支气管镜检查麻醉管理和安全性等方面进行综述,目的是为了给有关无痛支气管镜检查中麻醉管理的临床研究提供一定的参考。

基于凸边界的学习样本抽取方法

学习样本的质量和数量对于智能数据分类系统至关重要,但在数据分类系统中没有一个通用的良好方法用于发现有意义的样本。以此为动机,提出数据集合凸边界的概念,给出了快速发现有意义样本集合的方法。首先,利用箱型函数对学习样本集合中的异常和特征不全样本进行清洗;接着,提出数据锥的概念,对归一化的学习样本进行锥形分割;最后,对每个锥形样本子集进行中心化,以凸边界为基础提取距离凸边界差异极小的样本构成凸边界样本集合。实验在12个UCI数据集上进行,并与高斯朴素贝叶斯(GNB)、决策树(CART)、线性判别分析(LDA)、提升算法(AdaBoost)、随机森林(RF)和逻辑回归(LR)这六种经典的数据分类算法进行对比。结果表明,各个算法在凸边界样本集合的训练时间显著缩短,同时保持了分类性能。特别地,对包含噪声数据较多的数据集,如剖腹产、电网稳定性、汽车评估等数据集,凸边界样本集合能使分类性能得到提升。为了更好地评价凸边界样本集合的效率,以样本变化率和分类性能变化率的比值定义了样本清洗效率,并用该指标来客观评价凸边界样本的意义。清洗效率大于1时说明方法有效,且数值越高效果越好。在脉冲星数据集合上,所提方法对GNB算法的清洗效率超过68,说明所提方法性能优越。

数据集分类可用性评估的置信区间方法

如何有效评价训练数据集的可用性,一直是困扰智能分类系统应用的难点问题。针对机器学习领域的数据分类问题,提出了一种基于区间分析和信息粒化的数据集分类可用性的评估方法,用于评价数据集的可分程度。该方法将待评估的数据集定义为分类信息系统,提出了分类置信区间的概念,通过区间分析进行信息粒化。在此信息粒化策略下,定义分类可用性的数学模型,并进一步给出单个属性以及整体数据集的分类可用性的计算方法。选择18个UCI标准数据集作为评估对象,给出了部分数据集分类可用性的评估结果,并且选取3种分类器对所选数据集进行分类实验,最终通过对上述实验结果的分析证明了该评估方法的有效性和可行性。

腰方肌阻滞联合丙泊酚麻醉对腹腔镜直肠癌根治术患者术后认知功能和疼痛的影响

目的分析腰方肌阻滞(QLB)联合丙泊酚麻醉对腹腔镜直肠癌根治术患者术后认知功能和疼痛的影响。方法选取2019年9月至2021年4月浙江省台州医院行腹腔镜结直肠癌根治术的患者76例,随机分成丙泊酚组和联合组,每组各38例。丙泊酚组采用丙泊酚麻醉方案,联合组采用QLB联合丙泊酚麻醉方案。比较两组患者进入手术室后15 min(T_(1))、诱导时刻(T_(2))、插管时刻(T_(3))、插管后1 min(T_(4))、切皮建立气腹时(T_(5))、切皮建立气腹后5 min(T_(6))、拔管时(T_(7))的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、心率(HR)值。比较两组患者术后麻醉恢复时间。采用认知功能障碍评估标准(MMSE)比较两组患者手术前后认知功能。比较两组患者术后1、12、24、48 h疼痛程度。比较两组患者不良反应发生情况。结果两组患者T_(1)~T_(4)时间点SBP、DBP和HR均呈下降趋势,T_(4)~T_(7)时间点呈上升趋势,组内比较差异有统计学意义(均P<0.05)。联合组T_(4)、T_(5)和T_(6)时间点SBP、DBP和HR低于丙泊酚组(均P<0.05)。联合组诱导时间、清醒时间、拔管时间短于丙泊酚组(均P<0.05)。拔管后,联合组患者MMSE评分高于丙泊酚组(P<0.05)。联合组术后1、12、24、48 h时点VAS评分均低于丙泊酚组(均P<0.05)。两组患者不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论腰方肌阻滞联合丙泊酚麻醉对腹腔镜直肠癌根治术患者的镇痛效果优于丙泊酚,可提高患者认知功能,对血流动力学影响小,安全性高。