脐带挤压与立即断脐对产时胎心率异常新生儿结局的临床分析

目的:比较脐带挤压与立即断脐对产时胎心率异常新生儿结局的影响。方法:采用前瞻性病例对照方法,选择2021年2月至2022年2月于中国人民解放军北部战区总医院产科分娩的单胎足月且发生产时胎心率异常的孕妇100例为研究对象,根据是否给予脐带挤压,选择脐带挤压组和立即断脐组各50例,再根据分娩方式的不同选择阴道分娩(各10例)、剖宫产(各30例)及阴道助产(各10例)。分析比较两组在同一分娩方式下的新生儿结局。结果:(1)在同一分娩方式下,脐带挤压组的新生儿脐血pH值均大于立即断脐组;脐带挤压组的新生儿窒息率(4.0%)低于立即断脐组(22.0%),差异均有统计学意义(P<0.05)。(2)同一分娩方式下脐带挤压组新生儿出生时血红蛋白(Hb)、血细胞比容(HCT)值均高于立即断脐组;脐带挤压组的新生儿贫血发生率(8.0%)低于立即断脐组(24.0%),差异均有统计学意义(P<0.05)。(3)同一分娩方式下,两组新生儿出生后经皮胆红素(TCB)峰值、病理性黄疸的发生率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:对于发生产时胎心率异常者,脐带挤压比立即断脐可以有效改善新生儿结局,该方法可以考虑作为临床延迟脐带结扎不能实现时的替代方法。

运动后心率恢复异常对心血管事件的预测价值

心脏自主神经功能紊乱与心血管事件的发生发展密切相关,运动后心率恢复（heart rate recovery,HRR）与心率变异性、心率震荡和压力反射敏感性等一样,都是反映心脏自主神经功能的指标,它们在心血管疾病的诊断和预后判断方面有着重要的应用价值[1]。

基于心冲击信号的心率异常自动检测方法

心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用Duffing混沌振子提取含噪信号的周期性特征,并根据该特征提出了自动检测心率异常的简易相态分类方法.实验结果表明,即使预处理滤波后的心冲击信号中仍含有噪声,也可以通过该方法自动检测出心率异常的受试者.

基于心冲击图和BP神经网络的心率异常分类研究

心率变异性(Heart rate variability,HRV)被广泛用于临床自主神经系统评估和心率异常分类,传统的HRV分析基于心电图(Electrocardiogram,ECG)、光容积图(Photoplethysmography,PPG)和远程光容积图(Remote PPG,RPPG),这些方法存在诸多不足:(1)ECG检测需在皮肤涂抹刺激性的耦合剂并附加电极,不宜长期监测且ECG设备价格昂贵;(2)PPG和RPPG测量时存在环境光学噪声,以及肤色不同形成的个体差异性较大;(3)ECG和PPG检测属于接触式,容易带给患者不适感。基于以上不足,提出了一种基于心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)的HRV分析方法,该方法降低了传统设备用于HRV分析的成本,利用非接触检测减轻了患者不适感,独特的检测原理避免了个体差异性问题,在长期心血管疾病检测中起着至关重要的作用。实验中采用逆传播(Back propagation,BP)神经网络模型对心率异常进行预测分类,准确率达到80%,表明了该方法的先进性和可靠性。

蛛网膜下腔阻滞联合硬脊膜外腔阻滞麻醉用于分娩镇痛引起的胎儿心率异常

分娩镇痛时胎儿心率异常是由分娩镇痛引起的一种不良反应，可能会危及胎儿的安全、增加剖宫产的发生或引起一系列不必要的产科的处理。因此，镇痛引起的胎儿心率异常是麻醉科和产科需要关注的问题。

中药注射液对术中患者血压及心率异常波动的预防和临床治疗效果研究进展

麻醉及术中的血压与心率异常波动常能引发严重后果,是麻醉医生解决起来非常困难的问题。在临床上需要手术的老年高血压患者中,由于老年人全身功能减退、长期高血压和其他疾病导致一些器官功能发生病变,血管弹性显著变差。

基于脉搏监测的泳池人员心率异常监测器的设计

安全问题一直是开展游泳运动需要关注的重要问题。文章作者设计的监测器利用心率与脉搏频率一致的关系，将脉搏传感器、微控制单元与声光报警器等硬件集成为专用芯片，以手环的形式佩戴在泳池人员的手腕上，通过实时监测泳池人员的脉搏来实时监控泳池人员的心率异常变化，从而及时发现并抢救溺水人员。此监测器的设计，可以大大减少泳池人员的溺水事故发生率，有广阔的应用前景。

三种检测方法对胎心率异常的新生儿结局预测价值

目的比较产前胎心监护、脐动脉S/D测定与胎心监护联合脐动脉S/D测定对胎心率异常的新生儿结局预测价值。方法选取2018年6月至2019年3月该院收治的胎心率异常孕妇130例,均接受胎心监护仪行胎心监测,及彩色多普勒超声诊断仪对孕妇的脐动脉血流S/D值进行监测。比较三种检测方法的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。结果准确度:胎心监护为68.5%(89/130),脐动脉S/D检测为71.5%(93/130),联合检测为90.0%(117/130);灵敏度:胎心监护为71.5%(88/123),脐动脉S/D检测为74.8%(92/123),联合检测为91.1%(112/123);特异度:胎心监护为1/7,脐动脉S/D检测为1/7,联合检测为5/7;阳性预测值:胎心监护为93.6%(88/94),脐动脉S/D检测为93.9%(92/98),联合检测为98.2%(112/114);阴性预测值:胎心监护为2.8%(1/36),脐动脉S/D检测为3.1%(1/32),联合检测为5/16。结论胎心监护联合脐动脉S/D检测对胎心率异常的新生儿结局预测准确度更高,灵敏度和阳性预测更优。

应用心电编辑在CT冠状动脉成像中降低心率异常及屏气不良影响的初步探讨

64层螺旋CT时间分辨率和空间分辨率的提高，使无创性CT冠状动脉成像技术日臻成熟和完善，并逐渐被临床认可。影响CT冠状动脉成像的图像质量主要因素包括扫描时被检查者的心率、心律、呼吸运动伪影及冠状动脉管壁的钙化、右心房高密度对比剂等。对于检查过程中因心率异常造成的错层伪影及运动伪影，常用的解决方法是使用心电编辑软件。国内外近年有各种研究证实，心电编辑功能能够提高心率异常患者CT冠状动脉成像的图像质量。

产时监护胎心率异常曲线的临床意义

产时缺氧是一种气体交换障碍，如果持续时间过长，则导致低氧血症和高碳酸血症。正常产程中，子宫收缩时可引起短暂的气体交换降低，宫缩过后胎儿通过自我复苏进行代偿，随后子宫血流灌注恢复直至下次宫缩开始。如果这种正常生理代偿机制发生障碍就会发生胎儿低氧性酸中毒。重度酸中毒可导致胎儿脑损伤及儿童期神经后遗症和其他系统器官损伤，甚至胎儿死产或新生儿死亡。

52例胎心率波型严重异常的胎儿处理体会

<正>1989年5月~1995年8月使用泰山医学院研制的胎儿监护仪对1800例产妇进行监护,对其中发现胎心率波型严重异常者予以紧急正确处理,新生儿均成活,现报告如下。临床资料一、一般资料52例中4例使用腹部加压促其自然娩出,48例分别行剖宫产术、产钳术、胎头吸引术,见表1。

提高心率变异性异常者自控力的实用性研究

目的:探讨提高自控力的个体化有效训练方法。方法:选取2014年7月至2016年6月行动态心电图检查(dynamic electrocardiogram,DCG)有心率变异性(heart rate variability,HRV)异常的非器质性疾病检查者200例,进行压力、抑郁、自控力调查。试验组100例进行个性化自控力训练方法,另100例作为对照组给予常规指导。半年至1年后复查HRV、自控力,同时对训练效果以"生活方式执行情况调查表"进行统计分析。结果:训练前两组比较无统计学意义(P>0.05);对照组1年后回访到75例,自控力前后比较有一定程度改善,但无统计学意义(P>0.05)。试验组100例16例放弃,余84例均能坚持训练和采取健康生活方式,HRV和自控力前后比较有非常显著差异(P<0.05)。结论:提高自控力的个体化有效训练,可改善非器质性的HRV患者疗效,值得临床推广应用。自控力训练还可推广到无禁忌的疾病者、亚健康和健康人群。

糖尿病患者心功能及心率异常的临床研究

目的探讨糖尿病引起的心脏损伤对心功能及心率异常的影响。方法回顾性分析2011年4月—2012年4月在我院接受治疗的糖尿病患者98例,通过分析患者的超声心动图、动态心电图,并选择同期在我院接受体检的56例健康人群作为对照组进行比较。结果与正常人相比,糖尿病患者的左室厚度与室间隔明显增大,并且其EF明显降低,E峰具有明显的下降,A峰具有明显的上升,LVESV及LVEDV具有明显的增大,A/E值明显增大(P<0.05)。通过分析动态心电图,结果显示糖尿病组平均心率、最小心率均有显著增加,HRVI则显著降低(P<0.05)。结论糖尿病患者的心肌组织有明显改变,心肌受损严重,这对于患者的左心室的收缩与舒张功能具有明显的影响,并会导致患者心率的变异性降低,使得患者心脏整体的受损比较严重,植物神经受累也越严重。

26例胎心率波型严重异常的胎儿抢救体会

我院1987年5月以来使用上海市电子物理研究所、上海星宇电子仪器厂生产的TJY-3型胎儿监护仪对489例产妇进行了监护，其中发现26例胎儿的胎心率波型出现严重异常．我们对这26例产妇予以紧急处理，由于抢救及时，新生儿均成活．现介绍如下．

深度学习技术在心律失常检测系统中的应用

采用传统心电图开展心律失常诊断过程复杂、耗时耗力。因此,迫切需要研究一种准确的、自动的心律失常检测系统。基于MIT-BIH心率失常数据集,利用多模型对心电数据进行改良,并按AAMI标准对肢体导联II分类,找出最优维度和模型以助心律失常检测。研究旨在通过深度学习提高准确性和鲁棒性,有效识别和分类各种心律失常。对MIT-BIH数据集进行详细分析,使用多模型实验,结果显示深度学习在心律失常检测中准确性高,可有效识别和分类不同心律失常类型。研究成果有望推动自动化心律失常检测系统发展,缩短诊断时间、减少医疗资源浪费,提高服务质量和效率。这一创新成果对促进心脏疾病早期发现和治疗具有重要临床意义。