基于NEWS评分构建的防控管理模型在致命性出血介入治疗患者中的应用效果研究

目的研究基于英国国家早期预警评分(NEWS)构建的防控管理模型在致命性出血介入治疗患者中的应用效果。方法选取2019年6月至2020年6月湖南省某三甲医院收治的200例致命性出血介入治疗患者作为研究对象,将其随机分为观察组(n=100)和对照组(n=100)。对照组实施常规干预措施及流程,观察组在对照组基础上实施基于NEWS评分的防控管理,比较两组患者介入治疗急救时长、并发症发生率、死亡率和休克分期等情况。结果观察组患者的预检分诊时间、多学科小组接诊时间、入院至B超出报告时间、入院至实验室出报告时间、急诊滞留时间、入院至到达手术室时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患者多器官功能障碍综合征(MODS)、感染、心跳骤停等并发症发生率和死亡率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患者术后4 h休克分期情况优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于NEWS评分的致命性出血防控管理模型有助于临床医护人员早期识别致命性出血的风险,通过评分值采取相应的急救防控措施能显著缩短介入治疗患者的急救时长,降低术后并发症的发生率及死亡率,改善术后患者的休克分期程度及预后。

基于边缘学习和联邦学习的新冠肺炎(COVID-19)高校防控管理模型研究

作为新冠肺炎疫情所有信息的重要入口,互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台。在这场疫情阻击战中,能否以计算机技术为依托,融合多种算法深度挖掘和实时跟踪全网数据,从高校管理侧打造防疫战线,发挥计算机技术战“疫”价值?本文运用了边缘学习和联邦学习两项计算机技术,设计出一个针对高校新冠肺炎疫情防控的管理模型。通过边缘计算能够迅速得出分析结果,从而精准实施新冠肺炎防控措施。通过联邦计算可以在保证每位师生的信息安全前提下,快速分析高校所收集的师生数据,从而及时安排相应的防疫措施,避免新冠肺炎疫情进一步扩散。

新形势下供电企业投诉风险防控管理模型构建研究

以形势分析为背景,以需求分析为导向,以风险管理和闭环管理理论为基础理论,结合具体工作经验设计供电企业在新形势下的服务投诉风险防控管理模型。以业务数据为抓手,对风险点进行预警评估,建立分级识别机制;从组织、意识、能力、平台等要素着手建立内部落地执行体系;从交流机制、标杆评选、成效评价等方面切入,促成投诉风险管理的常态化。