目的 探究瘢痕子宫再次妊娠产妇采用时间护理表干预的效果及对妊娠结局的影响。方法 选取2020年5月—2023年1月余干县人民医院收治的60例瘢痕子宫再次妊娠产妇为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组,各30例。对照组予以常规护理...目的 探究瘢痕子宫再次妊娠产妇采用时间护理表干预的效果及对妊娠结局的影响。方法 选取2020年5月—2023年1月余干县人民医院收治的60例瘢痕子宫再次妊娠产妇为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组,各30例。对照组予以常规护理,观察组在对照组基础上采用时间护理表干预,均持续干预至产妇分娩结束。比较2组负性情绪、分娩自我效能、妊娠结局、护理满意度。结果 护理前,2组负性情绪、分娩自我效能对比,差异无统计学意义(P>0.05);护理后,观察组抑郁自评量表(self-rating depression scale,SDS)评分、焦虑自评量表(self-rating anxiety seale,SAS)评分均低于对照组,自我效能期望(self-efficacy expectation,EE-16)评分、结果期望(outcome expectation,OE-16)评分、简化中文版分娩自我效能量表(the short form of the Chinese childbirth self-efficacy inventory,CBSEI-C32)评分均较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。与对照组不良妊娠结局发生率(26.67%)相比,观察组不良妊娠结局发生率(6.67%)较低,差异有统计学意义(P<0.05)。与对照组护理满意度(73.33%)相比,观察组护理满意度(96.67%)较高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 将时间护理表应用于瘢痕子宫再次妊娠产妇中,可有效减轻产妇不良情绪,增强分娩自我效能,减少不良妊娠结局的发生,利于提高护理满意度,可于临床推广。展开更多
系统级动态功耗管理(DPM,Dynamic Power Management)策略根据系统状态和负载的变化,动态地调整系统配置,从而能够降低系统功耗。PBALT(Probability Based Adaptive Learning Tree)预测策略以预测正确率为单一评估标准,存在高预测正确率...系统级动态功耗管理(DPM,Dynamic Power Management)策略根据系统状态和负载的变化,动态地调整系统配置,从而能够降低系统功耗。PBALT(Probability Based Adaptive Learning Tree)预测策略以预测正确率为单一评估标准,存在高预测正确率高功耗的问题。本文提出基于空闲时间期望表(IET,Idle Expectation Table)的DPM预测策略IETBP(Idle Expectation Table Based Prediction),通过对空闲时间的分布和状态的误预测能耗的分析,以空闲时间的期望作为预测依据,从而克服了PBALT所存在的问题,并降低了算法复杂度。仿真实验表明与PBALT策略相比,IETBP策略在较低预测正确率的情况下能够更有效地降低部件的功耗。展开更多
文摘目的 探究瘢痕子宫再次妊娠产妇采用时间护理表干预的效果及对妊娠结局的影响。方法 选取2020年5月—2023年1月余干县人民医院收治的60例瘢痕子宫再次妊娠产妇为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组,各30例。对照组予以常规护理,观察组在对照组基础上采用时间护理表干预,均持续干预至产妇分娩结束。比较2组负性情绪、分娩自我效能、妊娠结局、护理满意度。结果 护理前,2组负性情绪、分娩自我效能对比,差异无统计学意义(P>0.05);护理后,观察组抑郁自评量表(self-rating depression scale,SDS)评分、焦虑自评量表(self-rating anxiety seale,SAS)评分均低于对照组,自我效能期望(self-efficacy expectation,EE-16)评分、结果期望(outcome expectation,OE-16)评分、简化中文版分娩自我效能量表(the short form of the Chinese childbirth self-efficacy inventory,CBSEI-C32)评分均较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。与对照组不良妊娠结局发生率(26.67%)相比,观察组不良妊娠结局发生率(6.67%)较低,差异有统计学意义(P<0.05)。与对照组护理满意度(73.33%)相比,观察组护理满意度(96.67%)较高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 将时间护理表应用于瘢痕子宫再次妊娠产妇中,可有效减轻产妇不良情绪,增强分娩自我效能,减少不良妊娠结局的发生,利于提高护理满意度,可于临床推广。
文摘系统级动态功耗管理(DPM,Dynamic Power Management)策略根据系统状态和负载的变化,动态地调整系统配置,从而能够降低系统功耗。PBALT(Probability Based Adaptive Learning Tree)预测策略以预测正确率为单一评估标准,存在高预测正确率高功耗的问题。本文提出基于空闲时间期望表(IET,Idle Expectation Table)的DPM预测策略IETBP(Idle Expectation Table Based Prediction),通过对空闲时间的分布和状态的误预测能耗的分析,以空闲时间的期望作为预测依据,从而克服了PBALT所存在的问题,并降低了算法复杂度。仿真实验表明与PBALT策略相比,IETBP策略在较低预测正确率的情况下能够更有效地降低部件的功耗。
