基于BP神经网络的肿瘤手术麻醉风险评估模型

目的建立计算机智能辅助诊断模型,降低主观因素影响,提高麻醉并发症的预测能力,有效减少麻醉风险。方法针对肿瘤手术麻醉风险评估,设计BP神经网络三层结构,包括输入层、隐藏层、输出层。收集350条临床患者数据,提取29个麻醉并发症的影响因素,对模型进行训练,并对麻醉并发症进行预测。结果该神经网络模型实现对10种常见麻醉并发症进行预测,平均准确率为89.8%。结论可以利用训练好的神经网络作为肿瘤手术麻醉风险评估的临床预测辅助诊断模型。

麻醉风险评估及分级管理平台对麻醉安全的影响研究

目的探讨分析构建麻醉风险评估及分级管理平台对麻醉安全的影响。方法将2016年1月至6月我院住院患者517台手术作为对照组,将2017年1月至6月我院住院患者584台手术作为观察组,观察组患者手术时建立麻醉风险评估及分级管理平台,分析观察组患者中不同麻醉分级(ASA)及手术风险分级(NNIS)术后并发症发生情况,比较分析两组患者术后并发症发生率及围术期死亡率,探讨麻醉风险评估及分级管理平台的建立对患者术后并发症及围术期死亡率的影响。结果随着ASA分级以及NNIS分级的升高,患者并发症发生率及围术期死亡率显著升高(p<0.05);观察组患者并发症发生率以及患者围术期死亡率均显著低于对照组(p<0.05)。结论麻醉风险评估与分级管理平台的构建,对患者麻醉风险进行有效的术前评估,发现风险因素,拟定防范方案,从而提高麻醉安全性以及医疗质量。

心脏病患者施行非心脏手术麻醉风险评估与对策

目的：探究心脏病患者施行非心脏手术的麻醉风险及对策。方法：选取2013年9月至2014年9月我院收治的心脏病施行非心脏手术患者120例,根据麻醉方式和手术类型分为两组,观察组行硬膜外阻滞麻醉,对照组行全身麻醉气管插管,观察不同手术类型及麻醉方式的心脏不良事件发生率及并发症发生率。结果：50岁以下患者（40例）未出现并发症风险,50~69岁患者（40例）并发症发生率为5.0%（2/40）,70~80岁患者（40例）并发症发生率为25.0%（10/40）,不同年龄组之间并发症风险存在显著差异;择期手术患者心率加快及收缩压、舒张压下降心脏不良事件发生率分别为1.7%、3.3%;急诊手术患者心率加快及收缩压、舒张压下降心脏不良事件发生率分别为13.3%、11.7%。择期手术患者心脏不良事件发生率明显低于急诊手术患者（P〈0.05）,均具有统计学意义。结论：根据患者的心脏病病情及手术类型合理选择手术麻醉方式,密切监测高龄患者术中、术后心脏情况,是降低心脏病患者施行非心脏手术心脏不良事件发生率及并发症发生率的重要举措。

血浆BNP浓度在老年患者麻醉风险体系评估中的临床意义

目的:研究血浆BNP浓度在老年患者麻醉风险体系评估中的临床意义。方法:选用美国麻醉医师协会(ASA)的病情评估分级标准,对198例老年患者进行相关手术风险评估。结果:血浆BNP浓度和ASA手术麻醉风险之间为正相关关系。结论:血浆BNP浓度对于老年人手术风险评估有一定的参考意义,值得临床采用。

基层医院围术期麻醉手术风险评估与麻醉分级和术后并发症发生率的调查研究

目的 探讨基层医院围术期麻醉手术风险评估与麻醉分级对术后并发症发生的影响。方法 采用回顾性分析研究方法,调查2010年1月～2013年12月期间我院住院手术643台（均为气管内插管全麻的患者）,对比分析ASA及NNIS不同分级患者手术出血量、手术后复苏的平均时间、术后机械通气时间、术后ICU停留时间、并发症及围手术期死亡率;采用Logistic回归分析并得到围手术期死亡的各因素的相对危险度。结果 两种分类方法下,手术出血量、手术后复苏时间、术后机械通气时间、术后ICU停留时间等指标差异无统计学意义（P〉0.05）;心血管系统、呼吸系统等并发症发生率及围手术期死亡率差异有统计学意义（P〈0.05）;创伤、麻醉分级、心功能分级、术中心血管危险事件等均是影响患者死亡的危险因素,其相对危险度RR分别为1.532、1.423、1.440、1.398。结论 提高基层的科研水平及管理水平,对手术风险进行及时有效的评估,提高基层麻醉医生的重视程度,降低手术及麻醉的并发症的发生率是基层医院人员面临的下一步工作的重点。

浅析基层医院麻醉分级及麻醉手术风险评估

手术是目前抢救患者、改善患者生活质量的主要诊治方法,通常为了保证手术的顺利实施,必须要保证术前及术中麻醉的准确性及安全性。围术期患者安全是麻醉面临的最重要问题,对患者做好准确的术前评估,明确麻醉分级,并评估麻醉手术风险,对降低围术期患者危险性,提高麻醉手术安全性起到显著的促进作用。