健康中国战略背景下深化高校附属医院党建工作的思考

随着现代医院管理制度改革的不断深入,对高校附属医院党建在领导作用体现等方面的问题分析,借鉴高校党建工作相关优势,提出了借势、借力、借人等多维度推动高校附属医院党建工作的举措,以期加强公立医院党的建设工作,充分发挥公立医院党委的领导作用。

农村老年人口腔健康管理研究进展

口腔健康与全身健康息息相关。关注口腔健康对于维护农村老年人全身健康,提高其生活质量具有重要意义。由于目前鲜少研究者关注农村老年人群的口腔保健,本文主要综述了农村老年人口腔健康研究现状、影响因素及干预现状,旨在为后续开展农村老年人口腔保健提供参考依据。

基于简式太极拳训练的社区高龄老人预防跌倒的干预研究

目的探讨中华简式太极拳在社区高龄老人预防跌倒中的社区干预。方法选择2017年1月-2018年3月103名社区高龄老人作为研究对象,按其所在社区分组,其中吉山社区和白鱼潭社区为观察组,余家漾社区和八里店社区为对照组。对照组予社区常规预防跌倒的健康宣教和措施进行常规干预,观察组在对照组常规预防跌倒社区干预的基础上,辅以进行简式太极拳社区训练干预。分别于干预前、后比较两组老人害怕跌倒程度、Tinetti步态和平衡测试及跌倒发生率。结果观察组较对照组,害怕跌倒程度明显下降、Tinetti步态和平衡测试明显提高、跌倒发生率明显下降,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论对社区高龄老年人采用简式太极拳训练干预,能有效提高其平衡力,增强其自理信心,减轻其害怕跌倒心理,从而防止跌倒的发生,值得在社区推广应用。

CHA2DS2-VASc量表在东亚地区的验证与临床应用

亚洲人口正在迅速老龄化,到2050年,预计亚洲老龄人口将达到7200万,其中290万人可能患有心房颤动(atrial fibrillation,AF)有关的脑卒中[1]。《2018中国卫生健康统计提要》[2]的数据显示:2017年脑血管病是我国成年人致死、致残的首位病因,每5位死亡者中就至少有1人死于脑卒中,疾病负担沉重。其中,缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)约占60%~80%,其增长趋势与脑卒中整体趋势相当;而出血性脑卒中疾病负担逐渐降低[3]。

可移动调节针剂盒的设计与应用

临床用药管理中,科室内多备有一定量的针剂常用药物。使用较少的针剂可以原盒包装,频繁用的针剂难以整盒补充,常散放在药盒中,不方便护理人员查对,易引起差错[1]。医疗针剂盒用于存放科室备用的针剂药物,一般同类针剂用同一个小盒存放,不同种类针剂小盒存放到一个大盒或抽屉进行分类存储。由于护理人员工作繁忙等因素,无法保证执行“先进先出,近效期先用”原则,存在药物临期的风险。现有的针剂盒不能确保药品按照有效期由近到远有序放置。针剂盒内盒结构简单,固定针剂瓶的稳定性较差,易造成安全隐患和浪费问题。笔者发明了一种可移动调节针剂盒(国家实用新型专利号:ZL 202120718980.4),现介绍如下.

急性心肌梗死患者预后不良的影响因素分析及其风险预测列线图模型构建

目的探究急性心肌梗死(AMI)患者预后不良的影响因素,并构建其风险预测列线图模型。方法研究对象为湖州市第一人民医院2018年6月至2021年6月接诊的AMI患者173例,根据发生心肌梗死6个月后随访结果将其分为预后良好组(n=130)和预后不良组(n=43)。采用回顾性分析研究方法,比较两组患者临床资料的差异;通过LASSO回归分析初步筛选潜在影响因素;通过logistic回归分析方法探究AMI患者预后不良的影响因素;列线图模型运用R 4.2.6语言“rms”包构建,并通过绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线、决策曲线评价模型的区分度、校准度及有效性,模型验证采用Bootstrap法进行内部验证(重复抽样1000次)。结果两组患者罪犯血管、Killip分级、血管开通时间、肌钙蛋白(cTnI)、高血压史、N末端B型脑钠肽前体(NT-proBNP)、糖尿病史、肌酐、高脂血症史、左室射血分数(LVEF)、吸烟史、肌酸激酶同工酶(CK-MB)比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。采用LASSO回归模型筛选出7个潜在的影响因素,分别为糖尿病史、梗死血管-前降支、KillipⅣ级、血管开通时间、cTnI、NT-proBNP、LVEF。logistic回归分析显示,血管开通时间(OR=0.171,95%CI:0.053~0.548,P=0.003)、cTnI(OR=0.201,95%CI:0.079~0.510,P=0.001)、LVEF(OR=1.469,95%CI:1.167~1.847,P=0.001)、NT-proBNP(OR=0.996,95%CI:0.993~1.00,P=0.025)是AMI患者预后不良的独立影响因素(均P<0.05),线性回归分析提示模型无明显共线性(VIF<10)。基于logistic回归分析提示的4个影响因素构建AMI患者预后不良风险预测的列线图模型,ROC曲线显示该模型的曲线下面积为0.979[95%CI(0.959,0.999)],一致性指数为0.934;模型的校准曲线与理想曲线接近;决策曲线分析提示,当该模型预测的概率阈值为0.61~0.99时,模型预测价值较优越。结论AMI患者预后不良的影响因素有血管开通时间、cTnI、NT-proBNP、LVEF等,构建的列线图模型对预测AMI患者预后不良具有较好的效能,可以为临床医生及早发现识别预后不良的AMI患者提供一定的参考。