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“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系的构建
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作者 任旅萍 孙晓 +4 位作者 陈婷婷 周荣荣 王雪 邓玮 张培培 《护理管理杂志》 CSCD 2024年第11期940-945,共6页
目的 应用Delphi法构建“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系。方法 以Donabedian模型为导向,通过文献回顾法初步拟定“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系,在此基础上采用Delphi法,经过两轮对15... 目的 应用Delphi法构建“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系。方法 以Donabedian模型为导向,通过文献回顾法初步拟定“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系,在此基础上采用Delphi法,经过两轮对15名专家的问卷咨询和分析,进一步细化和确定该指标体系。结果 两轮专家咨询的积极系数均为100%,权威系数分别为0.834、0.874,总体协调系数分别为0.374、0.264(P<0.05)。最终形成“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理评价指标体系包含3项一级指标、12项二级指标以及48项三级指标。结论 该研究构建的评价指标体系具有较好的科学性、可靠性和实用性,为开展“医院-社区”联动模式下慢性病分层分级管理提供参考依据。 展开更多
关键词 慢性病 分层分级管理 “医院-社区”联动 德尔菲法 评价指标体系
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脓毒症患者ICU获得性衰弱风险因素评估表的构建
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作者 许金玲 刘艺 +5 位作者 姜金霞 刘树炀 孙晓 王冶金 夏天娇 李仲蕖 《临床与病理杂志》 2025年第1期38-45,共8页
目的:目前临床上对脓毒症患者发生重症监护病房(IntensiveCareUnit,ICU)获得性衰弱的危险因素缺乏系统的评估。本研究旨在构建脓毒症患者ICU获得性衰弱的风险因素评估表,为脓毒症患者ICU获得性衰弱的早期评估提供依据。方法:成立研究小... 目的:目前临床上对脓毒症患者发生重症监护病房(IntensiveCareUnit,ICU)获得性衰弱的危险因素缺乏系统的评估。本研究旨在构建脓毒症患者ICU获得性衰弱的风险因素评估表,为脓毒症患者ICU获得性衰弱的早期评估提供依据。方法:成立研究小组,通过文献检索筛选出脓毒症患者ICU获得性衰弱的风险因素,小组内讨论后初步构建风险因素评估表,并运用德尔菲法和层次分析法制订脓毒症患者ICU获得性衰弱风险因素评估表和确定各指标权重。结果:共进行了2轮专家函询,2轮专家函询的积极系数均为100%,权威系数均为0.90,肯德尔协调系数(Kendall’sW)分别为0.379和0.416,差异均有统计学意义(均P<0.01)。最终构建的风险因素评估表,其包括5个维度33个条目。结论:构建的脓毒症患者ICU获得性衰弱风险因素评估表具有一定的科学性,能够为脓毒症患者ICU获得性衰弱的风险测评提供参考依据。 展开更多
关键词 脓毒症 重症监护病房获得性衰弱 风险评估 护理 层次分析法
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老年2型糖尿病慢性并发症相关影响因素及健康行为评估的研究进展 被引量:2
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作者 任旅萍 孙晓 +2 位作者 陈婷婷 周荣荣 王雪 《国际老年医学杂志》 2024年第6期743-747,共5页
糖尿病是以长期高血糖为基本特征的代谢性疾病,随着老龄化程度加剧,老年2型糖尿病(T2DM)患病率呈上升趋势,其慢性并发症发生率高、致残致死率高。本文通过对影响老年T2DM慢性并发症的相关影响因素及老年T2DM患者的健康行为评估工具展开... 糖尿病是以长期高血糖为基本特征的代谢性疾病,随着老龄化程度加剧,老年2型糖尿病(T2DM)患病率呈上升趋势,其慢性并发症发生率高、致残致死率高。本文通过对影响老年T2DM慢性并发症的相关影响因素及老年T2DM患者的健康行为评估工具展开综述,旨在为老年T2DM慢性并发症相关影响因素干预方案构建及干预措施的实施提供借鉴,以此降低老年T2DM相关慢性并发症的发生发展。 展开更多
关键词 2型糖尿病 慢性并发症 影响因素 行为评估
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小儿抽动真的会影响智力发育吗?
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作者 张映霁 戴媛媛 +1 位作者 李婷婷 刘怡 《科学生活》 2024年第6期48-49,共2页
李小宝(化名),男,9岁,生活中他就是长辈口中的“别人家的乖孩子”,学校中他就是老师口中的“学习优秀又听话的好学生”。小宝的妈妈发现每次考试前后,小宝总会比往常多一些小动作,比如会频繁地眨眼睛、耸肩等。小宝妈妈一发现就会立刻... 李小宝(化名),男,9岁,生活中他就是长辈口中的“别人家的乖孩子”,学校中他就是老师口中的“学习优秀又听话的好学生”。小宝的妈妈发现每次考试前后,小宝总会比往常多一些小动作,比如会频繁地眨眼睛、耸肩等。小宝妈妈一发现就会立刻制止他,小宝每次都会当场停止这些小动作,但是隔了一会儿又不由自主地做起了之前的小动作。 展开更多
关键词 智力发育 乖孩子 不由自主 老师
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健康生态学理论下老年T2DM合并慢性并发症患者健康管理行为现状调查及影响因素分析
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作者 任旅萍 孙晓 +4 位作者 陈婷婷 周荣荣 王雪 邓玮 张培培 《重庆医学》 2025年第1期195-201,共7页
目的基于健康生态学理论研究老年2型糖尿病(T2DM)合并慢性并发症患者健康管理行为现状及影响因素。方法采用便利抽样法,选取2022年1-7月上海市的老年T2DM合并慢性并发症患者作为调查对象。基于健康生态学理论,对老年T2DM合并慢性并发症... 目的基于健康生态学理论研究老年2型糖尿病(T2DM)合并慢性并发症患者健康管理行为现状及影响因素。方法采用便利抽样法,选取2022年1-7月上海市的老年T2DM合并慢性并发症患者作为调查对象。基于健康生态学理论,对老年T2DM合并慢性并发症患者个性特质、心理行为特质、家庭社区人际网络、生活和工作条件、政策环境5个层面进行调查。采用Pearson相关系数对各个变量进行相关性分析;采用阶层线性回归分析老年T2DM合并慢性并发症患者健康管理行为的影响因素。结果共发放问卷272份,回收有效问卷264份,问卷有效回收率为97.06%。不同慢性并发症数、睡眠质量、体育锻炼情况、家庭人均月收入、医疗支付方式的DSMB-O评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。老年T2DM合并慢性并发症患者DSMB-O得分与HLSCP、DES、PACIC、CIRS得分呈正相关(P<0.05),与PAID-5得分呈负相关(P<0.05)。结论老年T2DM合并慢性并发症患者的健康管理行为受诸多因素的共同影响与作用,需从不同方面、不同层级来识别和管理相关影响因素。 展开更多
关键词 2型糖尿病 老年 慢性并发症 健康生态学模型
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ICU机械通气患者早期活动真实体验质性研究的Meta整合
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作者 邹静怡 孙晓 +4 位作者 姜金霞 刘树炀 许金玲 夏天娇 王冶金 《临床与病理杂志》 2024年第11期1550-1559,共10页
目的:重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)机械通气患者因长期卧床、镇静治疗等因素面临肌肉萎缩、功能下降等多种并发症的风险。早期活动作为一种安全可行的康复策略,对患者肌肉力量、机体功能、机械通气时间、ICU住院时长等方面有积... 目的:重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)机械通气患者因长期卧床、镇静治疗等因素面临肌肉萎缩、功能下降等多种并发症的风险。早期活动作为一种安全可行的康复策略,对患者肌肉力量、机体功能、机械通气时间、ICU住院时长等方面有积极影响。本研究旨在对ICU机械通气患者早期活动真实体验的质性研究进行Meta整合。方法:利用计算机检索Web of Science、PubMed、CINAHL、Embase、The Cochrane Library、PsycINFO、Ovid、Medline、中国知网、万方数据库、维普数据库和中国生物医学文献数据库中关于ICU机械通气患者早期活动真实体验的质性研究文献,检索时限为建库至2024年5月。对纳入文献进行质量评价后,采用澳大利亚乔安娜布里格斯研究所(Joanna Briggs Institute,JBI)循证卫生保健中心的汇集性Meta整合方法对结果进行整合。结果:共纳入10项研究,提炼出51个主要结果、10个新类别、3个整合结果,整合结果分别是经历的愉悦体验、面临的苛刻挑战、亟待多元需求的满足。结论:ICU机械通气患者早期活动时正性体验与负性体验并存,并且期待医、护、患互动和临床专业支撑及家庭参与。 展开更多
关键词 重症监护室 机械通气 早期活动 真实体验 质性研究 Meta整合
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基于机器学习的机械通气患者ICU获得性衰弱风险预测模型的构建
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作者 姜金霞 刘树炀 +3 位作者 孙晓 田梅梅 刘艺 许金玲 《中华现代护理杂志》 2025年第8期1059-1065,共7页
目的筛选机械通气患者ICU获得性衰弱的风险因子并构建预测模型,为机械通气患者的健康管理提供依据。方法采用便利抽样法,选取2019年10月—2020年8月同济大学附属第十人民医院收治的312例ICU机械通气患者为研究对象,将其按照7∶3比例划... 目的筛选机械通气患者ICU获得性衰弱的风险因子并构建预测模型,为机械通气患者的健康管理提供依据。方法采用便利抽样法,选取2019年10月—2020年8月同济大学附属第十人民医院收治的312例ICU机械通气患者为研究对象,将其按照7∶3比例划分为训练集(n=220)和测试集(n=92)。基于机器学习算法,分别采用决策随机森林(DRF)、极度随机树(XRT)和广义线性模型(GLM)构建3种机械通气患者ICU获得性衰弱风险预测模型,并采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、精确率-召回率曲线下面积(AUPRC)、对数损失和均方根误差(RMSE)评价预测模型的效能。结果机械通气患者ICU获得性衰弱风险预测因子共有7个,分别为年龄、性别、制动、机械通气时间、血糖水平、乳酸水平以及肠外营养。测试集和训练集验证显示,GLM预测模型的AUC、AUPRC均大于DRF、XRT预测模型;测试集验证显示,GLM预测模型的RMSE、对数损失均小于DRF、XRT预测模型。结论基于机器学习算法GLM预测模型具有较好的预测性能,医护人员可在制动、机械通气时间及血糖管理等方面构建基于循证证据的干预策略。 展开更多
关键词 机械通气 ICU获得性衰弱 预测模型 机器学习
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