简介:摘要:目的:探讨外科护理中疼痛管理的实践与效果,通过具体数据评估不同疼痛管理策略对患者疼痛缓解、满意度及康复进程的影响。方法:选取2022年1月至2023年12月期间在我院外科接受手术治疗的200例患者作为研究对象,随机分为实验组和对照组,每组100例。实验组采用综合疼痛管理策略,包括药物镇痛、非药物镇痛及心理护理;对照组则采用常规疼痛管理方法。通过收集和分析两组患者的疼痛评分、满意度调查及康复时间等数据,评估疼痛管理实践的效果。结果:实验组患者的疼痛缓解程度、满意度及康复速度均显著优于对照组。具体数据显示,实验组患者的VAS评分平均值为3.2±1.1,而对照组为5.6±1.5(t=-4.56,P<0.001);实验组患者的满意度评分平均值为92.3±5.6,对照组为80.1±7.8(t=4.23,P<0.001);实验组患者的平均康复时间为12.5±3.2天,而对照组为16.8±4.1天(t=-3.14,P<0.01)。结论:综合疼痛管理策略在外科护理中具有显著优势,能够有效缓解患者疼痛,提高满意度,并促进康复进程。这一策略值得在临床中广泛推广和应用。
简介:摘要:目的:分析中职护理教育“智慧情境课堂”教学模式的实践效果。方法:选取2022级护理专业的学生,将3个班学生随机打破重组后形成新的3个小组,研究1组应用“智慧情境课堂”模式开展教学。将其他2个班学生纳入研究2组与对照组,研究2组用智慧化教学模式,对照组学生采取传统教学模式,对照学习效果差异。结果:可见研究组成绩随着教学方法的优化逐步提升,研究1组成绩>研究2组>对照组,研究1组成绩明显高于对照组(P<0.05)。综合评价成绩分析可得,研究1组的综合评价得分更高(P<0.05),学习态度更好。结论:智慧情境课堂作为一种中职护理教育的教学模式具有改善学习效果的重要价值,值得推广。
简介:摘要:目的:本文旨在对影响高职护理教育与临床实践衔接的因素展开深入分析与探究,并提出相关对策,以供参考。方法:纳入本次研究的对象为某院的86名实习护生,这些护士入院实习日期均在2022年3月之后以及2023年6月之前。针对这86名实习护生的临床实践能力进行了评估测试,根据结果将其分为A组与B组。其中,临床实践能力较强的为A组(20名),另外临床实践能力较弱的则为B组(66名)。通过Logistic回归分析方法和问卷调查方法对AB两组实习护生的高职护理教育情况和其与临床实践衔接影响因素展开了分析,并提出与之相对应的改进策略。结果:根据研究结果显示,86名实习护生中临床实践能力较弱的有66例,占比76.74%。而临床实践能力较强的有20例,占比为23.26%。B组在各方面数据显示上均高于A组,这就意味着A组实习护生临床实践能力更强。结论:高职护理教育的质量和学生的临床实践能力受到多种因素影响,为了提高教学质量和学生实践能力,必须采取相应的改进措施。这些措施旨在解决现存问题,以消除影响因素。通过不断改进,可以有效地提升学生在临床实践中的能力,进而提高整体教学质量。
简介:摘要:目的:本研究旨在通过实验组和对照组的对比,探讨团队协作能力、沟通技巧水平、知识掌握情况在重症护理教学中的培训效果。方法:将参与者随机分配至实验组和对照组,实验组接受培训,对照组未进行任何干预,培训内容包括团队协作、沟通技巧和知识掌握方面的训练。结果:实验组在团队协作能力和沟通技巧水平方面表现出显著优势(t值分别为3.21和4.89,P值均小于0.001),知识掌握情况上也显著优于对照组(卡方值为7.32,P值为0.007)。结论:通过团队协作、沟通技巧和知识掌握培训,重症护理教学中的实验组取得了显著的提高。这为未来护理教育提供了有益的经验,强调培训对护理专业人员整体素质的积极影响。
简介:随着人们生活水平的提高,肥胖患者逐年增多,但何为肥胖及由肥胖引起的相关并发症并未因此得到相应普及,其并发症的严重性也并未得到正确认识。肥胖症作为ー类病而不是单纯的一种体态,得到了临床医生越来越多的重视,在临床外科医生不断地尝试中,出现了目前较多采用的几种术式并在研究过程中发现肥胖患者伴发的其他相关代谢并发症同时得到了控制与改善,较多肥胖合并糖尿病患者术后无需再使用降糖药物,虽然患者术后存在一些相关并发症,但对于体重指数较大或糖尿病病情较重内科治疗无法缓解的患者仍有较大获益。因此类手术发展时间较短,暂无大宗数据报告支持,且涉及方向复杂,此类手术机制目前无明确结论,但相信在未来持续的研究中会得到确切答案,使更多患者受益。
简介:摘要: AI 在医疗领域的逐步应用意味着现代医学的发展将会迎来一个新时期,全世界的人们将会享受到更加新进实惠的医疗技术,获得更好的医疗服务。目前, AI已经在医学影像学、智能医疗器械、智能健康管理、药物研发、健康管理等多个方面进行应用。由于技术不成熟等原因 AI在医疗领域的应用仍然面对诸多问题。 5G网络的发展又会为未来 AI在医学中的应用提供更多的可能。本文将围绕人工智能在医疗领域的应用现状以及未来的发展趋势两大方面内容展开论述。