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快速康复外科理念下日间手术的麻醉与围术期质量控制 被引量：2
1
作者 钱玥 马正良 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期1042-1046,共5页
日间手术模式是一种加速康复理念下的手术诊疗康复体系,我国的日间手术正处于高速发展状态中,日间手术医疗质量管理也越来越受到重视。本文围绕日间手术的围术期管理进行了阐述,从患者选择、手术麻醉选择、术中管理、术后镇痛、术后恶... 日间手术模式是一种加速康复理念下的手术诊疗康复体系,我国的日间手术正处于高速发展状态中,日间手术医疗质量管理也越来越受到重视。本文围绕日间手术的围术期管理进行了阐述,从患者选择、手术麻醉选择、术中管理、术后镇痛、术后恶心呕吐管理和出院随访等方面探讨了日间手术的管理细节,旨在建立统一的日间手术麻醉质量管理模式、进行全面的质量改进,为临床日间手术管理提供更恰当的日间手术管理方法,才能更好地促进日间手术的健康、快速、高效的发展。 展开更多
关键词 日间手术 质量管理 麻醉与围术期 快速康复外科
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麻醉与围术期医学科专科数据平台设计与实现 被引量：5
2
作者 张辉 连万民 +5 位作者 刘翔 王益敏 王博涵 黄小帅 段文舟 田军章 《中国数字医学》 2020年第10期40-43,共4页
目的:基于临床数据中心,建立麻醉与围术期医学科专科数据平台,实现辅助科研与临床决策,加速数据成果转化。方法:通过ETL过程,将数据统一清洗后存储到SQLServer,形成贴源数据层,再结合自然语言处理技术(NLP)和SNOMED等医学标准数据集进... 目的:基于临床数据中心,建立麻醉与围术期医学科专科数据平台,实现辅助科研与临床决策,加速数据成果转化。方法:通过ETL过程,将数据统一清洗后存储到SQLServer,形成贴源数据层,再结合自然语言处理技术(NLP)和SNOMED等医学标准数据集进行标准语义化处理,最终利用科研数据采集引擎将数据填充到基于Elasticsearch框架的麻醉与围术期医学模型中,形成高性能的麻醉与围术期医学科专科数据库。结果:麻醉与围术期医学科专科数据平台提高了数据可视化程度和数据应用质量,在科学研究和辅助临床决策上具有重要意义。结论:麻醉与围术期医学科专科数据平台,从临床检索、科学研究和辅助决策等多角度满足学科发展需求,具有广阔前景。 展开更多
关键词 麻醉与围术期医学科 专科数据平台 科学研究 辅助决策
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基于麻醉与围术期医学专科数据平台的术后急性中重度疼痛风险因素分析 被引量：9
3
作者 张辉 刘德成 +2 位作者 王益敏 施辰光 杨栋 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2021年第15期1958-1962,共5页
目的基于麻醉与围术期医学专科数据平台,回顾性分析影响术后急性中重度疼痛发生的风险因素。方法通过数据平台,筛选2018年5月至2020年5月在我院行非局麻手术且术后采用连续静脉镇痛的成年患者1445例,根据术后24 h运动VAS评分,将患者分... 目的基于麻醉与围术期医学专科数据平台,回顾性分析影响术后急性中重度疼痛发生的风险因素。方法通过数据平台,筛选2018年5月至2020年5月在我院行非局麻手术且术后采用连续静脉镇痛的成年患者1445例,根据术后24 h运动VAS评分,将患者分成轻度疼痛(VAS<4分,n=976)和中重度疼痛(VAS≥4分,n=469)两组,筛选所有患者术前、术中和术后疼痛发生具有一定相关性指标共21项,采用单因素及多因素logistics回归方法分析与术后中重度疼痛发生相关的风险因素。结果单因素分析显示术后轻度疼痛和中重度疼痛两组年龄、性别、麻醉方法、手术级别、禁饮时间、手术麻醉时间、有创监测操作、补液量及术中舒芬太尼和肌松药物使用差异有统计学意义(P<0.05),多因素logistics回归分析显示性别、手术级别、禁饮时间、术中舒芬太尼使用和动脉穿刺置管是影响术后急性中重度疼痛的独立危险因素(P<0.05)。结论术后急性中重度疼痛发生与性别、手术级别、禁饮时间、术中舒芬太尼使用和动脉穿刺置管有关,值得临床大数据研究参考。 展开更多
关键词 麻醉与围术期医学 数据平台 术后疼痛 危险因素 回顾性研究
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麻醉与围术期医学科数据标注平台的设计与实现 被引量：2
4
作者 张辉 连万民 +5 位作者 刘翔 吴立强 王博涵 胡启民 王益敏 田军章 《中国数字医学》 2021年第1期96-100,共5页
目的:构建基于麻醉与围术期学科标准医疗术语数据的标注平台,实现非结构化医学文本数据在专科数据平台集中展示和应用。方法:以麻醉与围术期医学科重点关注的医学指标作为标准数据元创建任务,采用Java、Vue等前后端编程语言,结合Axios、... 目的:构建基于麻醉与围术期学科标准医疗术语数据的标注平台,实现非结构化医学文本数据在专科数据平台集中展示和应用。方法:以麻醉与围术期医学科重点关注的医学指标作为标准数据元创建任务,采用Java、Vue等前后端编程语言,结合Axios、Vue-router、医学术语知识库等相关技术建立系统基础平台架构。将电子病历系统及手术麻醉系统非结构化数据导入基础平台,在Web端页面随机分配给专业医学标注人员按文本节点进行术语标注,提供可供机器学习的标准化样例数据。结果:基于非结构化文本数据搭建的数据标注平台主菜单主要由任务中心和管理中心构成。其中指标列表,标注文本和结果列表组成平台任务中心供人工标注,人员管理、任务管理、数据维护、标注数据元覆盖率统计及结果导出组成平台管理中心进行平台运维。结论:麻醉与围术期医学科数据标注平台实现了非结构化文本数据的人工标注与机器学习,为数据平台全量数据展示提供了转化中台。 展开更多
关键词 麻醉与围术期医学 标注平台 非结构化 机器学习
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以病例为基础的教学法在麻醉与围术期医学科八年制实习带教中的应用效果 被引量：8
5
作者 郭海云 才延辉 《中国医药导报》 CAS 2021年第19期68-71,共4页
目的分析以病例为基础的教学法(CBL)在麻醉与围术期医学科八年制实习带教中的教学效果。方法选取2017年1月至2020年1月在空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科实习的大五阶段八年制实习生80名作为研究对象,根据教学方法的不同将... 目的分析以病例为基础的教学法(CBL)在麻醉与围术期医学科八年制实习带教中的教学效果。方法选取2017年1月至2020年1月在空军军医大学第一附属医院麻醉与围术期医学科实习的大五阶段八年制实习生80名作为研究对象,根据教学方法的不同将其分为以讲授为基础的教学法(LBL)教学组和CBL教学组,每组各40名。实习1个月结束后,通过对两组学生满意度的调查及实践技能、理论知识的考评,比较两组的教学效果。结果 CBL教学组理论知识、实践技能的考核成绩及总分均明显高于LBL教学组,差异有高度统计学意义(P <0.01)。CBL教学组的学习兴趣、沟通能力和思维启发的满意度均高于LBL教学组,差异有高度统计学意义(P <0.01),两组学习气氛和听课状况的满意度比较,差异无统计学意义(P> 0.05)。结论在麻醉与围术期医学科八年制学生临床实习的过程中,CBL有利于提高实习生的成绩和积极性,具有普及推广的意义。 展开更多
关键词 麻醉与围术期医学科 临床实习 病例教学法 八年制临床医学
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麻醉重症监护室是践行围术期医学的重要平台
6
作者 吴云 汪玉雯 +3 位作者 陈红 张晔 胡宪文 张野 《临床麻醉学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期429-432,共4页
近年来随着我国人口老龄化、疾病谱的改变和外科技术的发展,进行手术治疗的高危患者逐渐增加。而麻醉科医师传统的围麻醉期工作方式已不能满足现代医学发展的需求。麻醉学科正通过发挥自身的学科优势逐渐向围术期医学转变。麻醉重症监护... 近年来随着我国人口老龄化、疾病谱的改变和外科技术的发展,进行手术治疗的高危患者逐渐增加。而麻醉科医师传统的围麻醉期工作方式已不能满足现代医学发展的需求。麻醉学科正通过发挥自身的学科优势逐渐向围术期医学转变。麻醉重症监护室(AICU)是为围术期危重症患者提供复苏、监护和救治等麻醉医疗服务的场所,也是践行围术期医学的重要平台。本文将阐述建设发展AICU的必要性和学科优势,为手术患者围术期优质管理提供参考。 展开更多
关键词 麻醉重症监护室 麻醉与围术期医学 术后快速康复 危重症救治 学科建设
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生物节律在麻醉与围术期医学中的价值 被引量：5
7
作者 姚伟锋 黑子清 《中华麻醉学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1025-1030,共6页
生物节律是生物体长期进化过程中形成的周期性生理活动规律。麻醉与围术期医学是在人体生理活动规律的基础上,通过生命体征监测及麻醉药物调控的一门科学。随着对生物节律特别是昼夜节律分子调控机制研究的深入,以及相关临床研究的开展... 生物节律是生物体长期进化过程中形成的周期性生理活动规律。麻醉与围术期医学是在人体生理活动规律的基础上,通过生命体征监测及麻醉药物调控的一门科学。随着对生物节律特别是昼夜节律分子调控机制研究的深入,以及相关临床研究的开展,越来越多的证据表明昼夜节律在麻醉与围术期医学中发挥重要作用。本文将归纳昼夜节律相关调控机制,分析昼夜节律在麻醉与围术期医学中的作用,并展望未来麻醉与围术期生物节律医学研究的方向。明确生物节律在麻醉与围术期医学中的作用,将为临床提供新的治疗模式,有望在麻醉与围术期医学精准化中发挥重要作用。 展开更多
关键词 生物节律 麻醉与围术期医学
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术后急性中重度疼痛风险预测模型构建 被引量：1
8
作者 陈蔚星 王益敏 +4 位作者 吴晓鸰 邹风院 郭熔昌 杨栋 张辉 《中国数字医学》 2022年第9期79-84,共6页
目的:基于数据平台,应用机器学习算法构建术后急性中重度疼痛风险预测模型。方法:在数据平台中收集非日间且非局麻手术患者1634例用于模型建立和验证,收集1000例相同条件的患者用于外部验证;将患者分为干预组和对照组,使用术后运动VAS... 目的:基于数据平台,应用机器学习算法构建术后急性中重度疼痛风险预测模型。方法:在数据平台中收集非日间且非局麻手术患者1634例用于模型建立和验证,收集1000例相同条件的患者用于外部验证;将患者分为干预组和对照组,使用术后运动VAS评分作为结局变量,采用机器学习算法构建预测模型,并以AUC、准确率、F1值等5种指标评估预测效果。结果:轻量级梯度提升机、随机森林、梯度提升、自适应提升4种模型在内部验证中AUC值均超过0.75;其中前3种模型在外部验证中AUC值均超过0.7;麻醉时长、手术时长、年龄、用药等变量在模型中展现出较高重要性。结论:基于数据平台和机器学习算法构建的术后急性中重度疼痛风险预测模型具有较好的准确性,可供临床参考。 展开更多
关键词 麻醉与围术期医学 数据平台 术后疼痛 机器学习 风险预测
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