研究体位护理在新生儿呼吸窘迫综合征治疗中的应用价值

判断新生儿呼吸窘迫综合征行体位护理的效果。方法:在40的样本量下纳入呼吸窘迫综合征患儿,经家属同意后抽签分组,有常态组和体位组,涉及的样本量为20例,前者行常态护理,后者增加体位护理,样本在2019年9月-2021年9月入院,需检测血气指标,观察恢复情况,记录有效性。结果:干预前关于各新生儿血气指标的检测,在体位组和常态组无差异,P>0.05。干预后关于各新生儿血气指标的检测,差异较大,PaO2在体位组比常态组高,PaCO2在体位组比常态组低,P<0.05。干预前所检测的气道阻力以及各新生儿的胸肺顺应性指标,在体位组和常态组无差异,P>0.05。干预后所检测的气道阻力以及各新生儿的胸肺顺应性指标差异大,在体位组均比常态组高,P<0.05。新生儿的有效性数据在体位组(95.00%)比常态组(65.00%)高,P<0.05。结论:体位护理对于改善胸肺顺应性有积极作用,可维持良好的血气状态,增加新生儿护理有效性。

腹部按摩结合体位干预对重症监护室新生儿消化功能的影响

目的 探讨腹部按摩结合体位干预对重症监护室新生儿消化功能的影响,旨在为临床的诊断和治疗提供依据.方法 选取2014年1月～2015年12月于该院接受治疗的重症监护室新生儿72例为研究对象,将2014年1～12月接受体位干预的新生儿39例为对照组,将2015年1～12月接受腹部按摩结合体位干预的早产儿33例为观察组,2周后,比较两组新生儿的呕吐和溢奶次数、治疗前后的体重变化、首次排便时间及每日排便次数.结果 观察组新生儿不良反应的发生率低于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）观察组新生儿发生呕吐（11.74±3.18）次,发生溢奶（12.65±3.47）次,对照组新生儿发生呕吐（17.93±3.69）次,发生溢奶（19.01±3.55）次,差异有统计学意义（P〈0.05）;两组新生儿治疗前体重比较,差异无统计学意义（P〉0.05）,但治疗后观察组新生儿体重为（1.93±0.59）kg,对照组新生儿体重为（1.81±0.63）kg,差异有统计学意义（P〈0.05）;观察组新生儿的首次排便时间低于对照组,每日排便次数高于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）.结论 腹部按摩结合体位干预能够有效提高重症监护室新生儿的喂养情况,对于新生儿消化功能的提高具有重要作用,临床上可对其加以使用,提高重症监护室早产儿的护理效果.

发展性照看护理对早产儿生长发育及预后结局的影响

目的 探究发展性照看护理在早产儿中的应用效果。方法 选取徐州医科大学附属医院2020年7月—2022年8月新生儿监护室收治的早产儿90例为研究对象,按照组间基本特征具有可比性的原则分为观察组和对照组,每组45例。对照组实施常规监护室护理,观察组实施发展性照看监护室护理,于入院1 d、出院前1 d,对两组生长发育指标、喂养不耐受情况、全身运动质量、体质量恢复时间、平均住院时间等进行观察比较。结果 入院1 d,两组生长发育指标情况比较差异无统计学意义(P>0.05);出院前1 d,与同期对照组相比,观察组患儿在体质量、身长、头围等生长发育指标水平改善良好,组间差异有统计学意义(P<0.05)。观察组住院期间并发症发生率低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组全身运动质量评估异常发生率低于对照组,体质量恢复正常时间、平均住院时间短于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论 对早产儿实施发展性照看护理干预,可改善患儿各项生长发育指标,减少营养不耐受情况发生,提高全身运动质量水平,缩短体质量恢复正常时间和平均住院时间。

经鼻罩持续性无创通气治疗早产儿呼吸窘迫综合征的效果观察

目的旨在探讨经鼻罩持续性无创通气治疗早产儿呼吸窘迫综合征的效果观察。方法选取本院新生儿科2015年6月～2017年10月需接受无创通气治疗的80例呼吸窘迫综合征患儿为研究对象,根据随机数字表法将患者分为观察组及对照组,每组各40例。对照组行鼻塞进行无创通气;观察组使用鼻罩,两组患儿治疗时均接入人机连接界面。分别采集两组患儿通气治疗1 h末、12 h末和24 h末的动脉血,进行血气分析并比较其p H、Pa CO2和Pa O2,记录人机连接界面显示漏气、脱落的次数。结果两组患儿的血气p H、Pa O2、PCO2差异无统计学意义(P> 0.05),观察组24 h内发生的漏气、脱落等不良事件次数明显少于对照组(P <0.05)。结论尽管在临床应用中,经鼻罩持续性无创通气在改善患儿血气指标的效果上与使用鼻塞相当,但在长时间进行无创通气时,使用鼻罩意外事件发生率明显降低,其具有更好的安全性。

基于机器学习的早产儿视网膜病变高危因素分析

早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,ROP)相关高危因素分析通常采用传统医学统计方法,分析效果依赖于数据集样本和维度的数量,很难挖掘深层次的高危因素。针对上述问题,提出基于机器学习LightGBM的ROP分析模型,通过该模型适合处理高维数据集的特点挖掘ROP高危因素。首先对原始数据集进行基本信息分析和数据预处理,然后对预处理后的数据集进行LightGBM模型搭建、训练、验证与特征优化,通过对比验证,证明特征优化后得出的高危因素更加准确。最终通过LightGBM特征优化分析得到的ROP相关高危因素为Px、氧时、无创、胎龄、Apgar1、母亲年龄、Apgar5、胎膜早破。