压力仪表分类检定方法研究

本文针对传统的压力仪表检定方法中存在的不足 ,结合工作实践提出了一种压力仪表分类检定方法 ,使压力仪表的使用和检定中的安全性得到可靠保证 ,同时提高了压力检定设备的使用率 ,延长了设备使用寿命 ,保证了压力仪表检定质量 ;节约了消耗 ;减轻了计量人员的劳动负荷 ;提高了工作效率。确保了每年周检和随机保障任务的顺利完成。

基于BP神经网络的鲜烟成熟度分类检测

烟叶成熟度是影响烤后烟叶质量的主要因素之一。目前,国内的鲜烟叶采收成熟度判断主要由经验决定,传统的人工分级效率低、成本高,且受主观因素影响较大。本文提出的基于BP神经网络的烟叶成熟度分类检测技术通过烟叶图像特征完成成熟度分类检测,实现鲜烟成熟度的自动检测,准确率达到90%,分类效果达到性能要求。

基于机器学习的创伤伤员检伤分类预测模型构建及验证

背景创伤现场批量伤员的检伤分类是现场急救中的关键环节,探索如何更加高效准确地对伤员进行检伤分类具有重要意义。目的基于生命体征数据和机器学习算法建立并验证创伤伤员检伤分类预测模型。方法回顾性分析美国创伤数据库2017—2019年的院前急救创伤伤员数据,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)和多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)5种机器学习算法开发创伤伤员检伤分类预测模型并验证。采用准确率、精准度、召回率、F1值和AUC值(ROC曲线下面积)进行结果评价,使用ROC曲线进行可视化,并在解放军总医院第一医学中心急诊创伤数据集中对最优模型结果进行验证。结果共选取伤员数据24948例,基于ISS分级标准分为轻伤9496例,中等伤9532例,重伤5496例,危重伤424例。ROC曲线分析显示,相较于其他四种模型,GBDT算法预测上述ISS分级的效能最好,准确率为82.63%,精确度为68.21%,召回率为60.92%,F1值为61.91%,AUC为90.38%。在解放军总医院第一医学中心急诊创伤数据集中验证GBDT模型,准确率为83.15%,精确度为77.38%,召回率为59.89%,F1值为55.26%,AUC为90.38%。结论本研究成功开发并验证了一组检伤分类机器学习预测模型,未来可应用于创伤伤员现场检伤分类辅助决策。

大规模批量伤员检伤分类系统应用研究进展

在大规模批量伤员伤亡事件中,现场及院前检伤分类在很大程度上可以在医疗资源有限的前提下降低死亡率。尽管世界各地都存在不同的检伤分类标准,但尚未达成共识。通过对各种检伤方法回顾研究,结合人工智能算法及可穿戴式设备的研究进展,为提高检伤分类效果提供参考。

基于行动研究的卫生军士START检伤分类能力培训模式的优化与应用

目的优化检伤分类能力培训模式,提升卫生军士面对大批量伤员时的检伤分类准确率。方法基于行动研究法理论框架,按照计划、行动、观察、反思4个步骤两轮螺旋循环过程优化培训模式,提升卫生军士START检伤分类能力。结果两轮螺旋改进后,卫生军士战场检伤能力提升效果突出,优化后的培训模式贴近岗位需求。结论基于行动研究法优化后的培训模式可有效提升卫生军士检伤分类准确率及能力。

探索波士顿矩阵在检伤分类能力评价上的应用

目的以某队属医院野战医疗队检伤分类能力评价为例,利用波士顿矩阵等管理工具探索构建科学合理的检伤分类评价模型。方法从检伤分类质量和效率两个维度考虑,将检伤分类能力归纳为“检伤分类准确性”和“检伤分类用时”,抽组野战医疗队队员成立“1医1护”合作模式的12个检伤分类小组,按照A至L进行编组,对随机抽选的15个伤情进行检伤分类,通过模拟实战条件检验各小组检伤分类能力。结果以12个小组成绩的均值为界值构建波士顿矩阵进行评价,D、E、I小组具有较强的专业能力,能够较好完成检伤分类工作;B、F、H小组具有较强的专业知识,但效率较低;C、K小组检伤分类效率较高,具有发展潜力;其他小组检伤分类质效均不佳。结论所构建的波士顿矩阵评价模型可通过改变界值和评价指标等方式进一步拓展适用性,为实现“训、演、考、评”一体组训模式生成提供借鉴参考。

排队论在卫生列车检伤分类中的应用与辅助决策

目的:探讨卫生列车检伤分类中的优化方案和科学决策方法,提高检伤分类工作效率。方法:运用运筹学排队论的方法和数学模型,评估现行检伤分类工作状态。结果:评价表明检伤分类工作需进一步优化,按排队论的M/M/n模型,能使检伤分类效率更高,程序更优化,可大大缩短每个伤病员从检伤分类到达卫生列车指定病床的时间。结论:排队论方法与辅助决策模型在检伤分类中的应用,优化了检伤分类组织方案,提高了工作效率。

Sacco检伤分类法在地震群体伤患者死亡风险评估中的价值

目的Sacco检伤分类法（STM）和adjusted—Sacco检伤分类法（adjusted—STM）是灾难现场检伤分类的新方法。但其准确性还缺乏证据支持。本课题旨在评估其在灾难群体伤患者转运死亡风险及总体死亡风险评估中的价值。方法纳入汶川地震数据库中汶川地震后1周内从地震现场直接转运至四川大学华西医院急诊科就诊的地震伤员l612例，分别通过SACCO捡伤分类法、adjusted—SACCO捡伤分类法和START检伤分类法将患者分类后，分别以转运途中或急诊室死亡、最终死亡为标准对以上检伤分类法制做受试者工作曲线（ROC曲线），计算曲线下面积，并与损伤严重度评分（ISS评分）进行相关性分析。结果最终纳入汶川地震数据库记录的1031名检伤分类非绿色的危重群体伤者。以转运途中或急诊死亡为标准，STM、adjusted—STM和START检伤分类法的ROC曲线下面积分别为0．721、0．714、0．649。以最终死亡为标准，STM、adjusted—STM和START检伤分类法的ROC曲线下面积分别为0．667、0．643、0．519。结论STM和adjusted—STM检伤分类法是在地震创伤检伤分类时的有效策略。

野战医疗所批量伤员检伤分类实践

结合某院野战医疗所参加跨区基地化实践训练,发现训练中存在的问题,分析原因,并总结分类后送组对批量伤病员快速检伤分类的流程和方法,针对不足提出一些思考与建议,以期为卫勤训练提供参考。

应用ROC曲线制定XE-2100血液分析仪的白细胞分类复检标准

目的应用ROC曲线分析建立XE-2100血液分析仪白细胞分类(difference of cell,DC)的复检标准。方法以手工法为金标准,对416份患者分别进行仪器和手工计数分类,对仪器结果进行判断,应用ROC(receiver operating char-acteristic curve)建立DC的复检标准,并评价复检标准。结果白细胞分类的复检标准为中性粒细胞(N)>75%、淋巴细胞(L)>45%、嗜酸性粒细胞(Eo)>10%、嗜碱性粒细胞(B)>2%、单核细胞(M)>13%;血细胞形态异常:原始细胞(Blast)或异常淋巴细胞(Abn-BL)报警且研究参数other>2%、或变异淋巴(AtypicalLy)报警且L≥50%且M≥13%,IG报警且研究参数IG>3%、NRBC(有核红细胞)报警且N≥2个/100WBC。结论仪器对M、B、血细胞形态异常的报警提示较为敏感,建立适当的复检标准可以减少白细胞分类的复检率,提高实验室的工作效率。

3种现场检伤分类法在芦山地震中的应用价值研究

目的比较START检伤分类法、Care—Flight检伤分类法、快速急诊医学评分（rapid emergency medicine score。REMS）检伤分类法对芦山地震伤患者的检伤分类效果。方法回顾性分析2013年4月20日．4月27日从芦山地震现场直接转运至四川大学华西医院急诊科就诊且检伤分类中非绿色的危重地震伤员152例，分别通过START检伤分类法、Care—Flight检伤分类法、REMS检伤分类法将此类患者分类为红色或黄色。分别以是否入住ICU、是否急诊手术为标准对3种检伤分类法制作受试者工作曲线（ROC曲线），计算曲线下面积，并与损伤严重度评分（ISS评分）进行相关性分析。结果以是否入住ICU为标准，分别采用START检伤分类法、Care—Flight检伤分类法、REMS检伤分类法的ROC曲线下面积分别为0．611、0．623、0．767；以是否急诊手术为标准，START检伤分类法、Care—Flight检伤分类法、REMS检伤分类法的ROC曲线下面积分别为O．531、0．512、0．541。Care—Flight检伤分类法、REMS检伤分类法与ISS的Spearman相关系数分别为0．687和0．174（P〈0．0S）。结论START检伤分类法、REMS检伤分类法和Care—Flight检伤分类法均有助于地震危重伤员的检伤分类。其中，REMS法对于地震危重伤员是否需要入住ICU的评估更有效，因此REMS评分高的危重伤员应尽快转运至有ICU设置的医疗机构。

医院船伤员检伤分类信息系统研制

目的:实现医院船伤员检伤分类信息共享管理,提高海上伤员医疗后送的总体效能。方法:运用战伤救治、软件工程、综合集成等理论与技术,研究、建立医院船检伤分类信息化工作模式。采用关系型数据库和JAVA中文版开发系统主体,运用嵌入式技术开发便携式系统数据处理软件,软件接口参照HL7。结果:该系统可实现伤员接收、检伤分类、分类后送和收容救治等信息综合集成,已在多项活动及医疗信息系统中获得集成应用。结论:使用医院船伤员检伤分类信息系统,可充分利用卫生资源配置,综合提升伤员整体的救治能力。

基于微信平台的翻转课堂在灾难医学检伤分类教学中的应用

目的探讨基于微信平台的翻转课堂教学模式在灾难医学检伤分类教学中的应用价值。方法选取中山大学2013级临床医学八年制专业三个班共96名学生为研究对象,将其随机分为实验组和对照组。实验组采用基于微信平台的翻转课堂教学模式,对照组采用传统教学模式。课程结束后,比较两组学生的理论考试成绩、桌面推演成绩以及对各自所接受教学方法的满意度情况。结果每组学生48人。两组学生在性别、年龄、以往成绩以及课前测试成绩比较上,差异无统计学意义(P>0.05)。实验组学生的理论考试成绩(P=0.024)、桌面推演考核的个人成绩(P=0.046)与小组成绩(P=0.018)均高于对照组学生的成绩,其差异具有统计学意义。课后对教学效果的满意度调查结果显示,翻转课堂组学生对该教学模式的评价更高。结论基于微信平台的翻转课堂教学模式可提高灾难医学检伤分类的教学效果,利于增强学生对该课程的学习兴趣,可为后续灾难医学课程的教学提供参考。

灾害现场检伤分类问题的探讨

目的探讨如何确定灾害现场一个患者需要何种医疗资源，为实际进行分类治疗这一复杂过程提供参考依据。方法回顾性分析现行检伤分类中存在的问题，并对比分析以往检伤分类的性质、特点和方法。结果有效的分检敏感度、现代化分检标牌编制、完善的院外培训体系为灾害救援现场医疗服务顺利完成提供有力的保障。结论精确的分检决定对于提高救治率和改善个体预后非常关键。完善的检伤分类制度将使急救医疗体系面对灾害时更加从容。

突发公共卫生事件时检伤分类原则的伦理学研究

检伤分类是对伤员在突发公共卫生事件且医疗资源受限的条件下实施有效救治的重要环节之一。从伦理学角度探讨了检伤分类的公平原则、功利原则和科学决策原则,以此来保证检伤分类的快速准确。

借鉴美环太军演经验优化我医院船检伤分类的思考和实践

笔者参加了“环太平洋-2014”演习并在美国仁慈号医院船（T-AH-19）驻船交流。根据演习经验并结合我军实际，笔者对医院船医疗服务提出新的思路。卫勤准备包括人员及物资，医疗设备准备到位，同时建立急救团队。分类和评估应同时进行。伤员按照分类救治原则处理。医生作为医疗团队的领导，如果人员充足，应增加记录者。建立标准化操作流程（Standard Operating Procedure，SOP）有助于改善演习效果，演习过程设立监督官是必不可少的。

战时海上伤员检伤分类原则的伦理学分析

检伤分类是战时实施海上伤员救治的第一步，贯穿于战位救护与确定性治疗之间的每一级医疗救治机构。与灾难医学救援和医院急诊科平时的检伤分类不同的是，我军战时海上伤员的救治是以保障战斗力为核心，在不同的作战强度下实施动态的时效救治。如果分类人员不掌握检伤分类决策的道德价值和伦理学立足点，就会作出错误的分类决策。本文从伦理学的角度对海上伤员的检伤分类原则进行了探讨。

院前急救时的检伤分类--概述

灾害和意外事件常在瞬间同时造成多名伤员,无论是在医院的急诊室或是急救现场,一定时间内医疗急救资源（包括人力资源和物资资源）不足的情况经常发生,在伤员数量多于急救人员数量时应该怎样做？我们经常不得不面对首先抢救谁的艰难抉择。在这种情况下,如果缺乏某些必要的准备。

地震伤的检伤分类与分级救治

目的:探讨地震灾害伤员的检伤分类与分级救治方法。方法:总结汶川地震后医院救治实践中检伤分类和分级救治方法。结果:检伤分类是分级救治的前提,模糊定性法是地震灾害救援中检伤分类的主要方法,5分类更具现实意义。结论:分级救治根据伤情的危急程度分层进行。