基于改进的机器学习模型对重症急性胰腺炎诊断的早期预测

目的基于改进的机器学习模型建立重症急性胰腺炎诊断的早期预测模型,并分析其临床价值。方法纳入2014年1月至2023年8月陆军特色医学中心消化内科、肝胆外科以及联勤保障部队第九四五医院急诊与重症医学科收治的352例急性胰腺炎患者,根据病情严重程度将其分为重症组(n=88)和非重症组(n=264),开展病例对照研究。利用RUSBoost模型以及改进的阿基米德优化算法,分析入院48 h内的39项常规实验室生化指标,帮助构建重症急性胰腺炎早期诊断预测模型,同步完成特征筛选和超参数优化,并利用ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析,对筛选出的特征进行价值分析。结果在训练集上,改进机器学习模型的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.922;在测试集上,改进机器学习模型的AUC达到了0.888。基于改进机器学习模型筛选出的预测重症急性胰腺炎发生的4个关键特征分别为C反应蛋白、血氯、血镁、纤维蛋白原水平,与ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析结果相吻合。结论应用改进机器学习模型分析实验室检查结果,可帮助临床早期预测重症急性胰腺炎的发生。

小组责任制整体护理对急危重症抢救患者抢救成功率及护理质量的影响

危重患者主要是指病情危急,如不立即治疗有可能危及生命或重要器官功能严重受损的患者,其生命体征一般不稳定并有恶化的趋势。危重患者包括但不限于严重创伤、严重感染、大出血、器官衰竭等,发病快、病情危重、变化快,稍有疏忽就会造成不可挽回的后果,因此要求医生能够在短时间内做出正确判断,确定治疗措施。对于危重患者来说,如何提供合适的、有效的急救护理措施,以保障其生命安全至关重要。传统的护理知识忽视了各个病房之间的关系,导致抢救时间延长,对患者的生命健康造成较大威胁。小组责任制整体护理不仅可以大大提高抢救效果,同时也可以缩短患者的抢救时间,减少发生并发症的可能,提高整体的护理进度及质量。小组责任制整体护理模式下,医院对护士实行分级管理,根据临床工作量对护士实行灵活的劳动力配置,坚持“以人为本、以患者为中心”的服务理念,落实综合护理服务,提高了患者的服务质量和预后。本研究旨在分析小组责任制整体护理对急危重症抢救患者抢救成功率及护理质量的影响,现报道如下。

早期预警评分联合层级责任制护理在急诊危重症患者抢救中的应用效果

作为抢救和治疗任务最重的科室,急诊科的患者具有发病率高、病情危重的特点,随着中国社会老龄化的日益严重,临床急诊科收治的老年患者也越来越多,其中不乏急危重症患者[1]。如果急诊科护士的知识不够完整,无法处理急诊护理过程中出现的各类突发状况或特殊情况导致患者无法进行有效的治疗,影响患者预后。改良预警评分(MEWS)可以对急诊科患者进行合理分类,并对疾病严重程度进行评估。层级负责制护理通过合理分配人力资源和建立层级管理制度,有效提高了护理工作质量[2]。