研究分析杭州地区重症监护病房(intensive care unit,ICU)气管切开患者罹患肺部感染的影响因素,探讨预防肺部感染的护理对策。方法 回顾性调查杭州市第三人民医院重症监护病房2022年1月-2023年12月期间收治的气管切开患者。调查收集临...研究分析杭州地区重症监护病房(intensive care unit,ICU)气管切开患者罹患肺部感染的影响因素,探讨预防肺部感染的护理对策。方法 回顾性调查杭州市第三人民医院重症监护病房2022年1月-2023年12月期间收治的气管切开患者。调查收集临床资料完整病例128例,按住院期间是否继发肺部感染分为实验组和对照组,最终收集实验组73例患者,对照组55例患者。对两组患者的性别、年龄、吞咽障碍情况、意识障碍情况、呼吸衰竭情况、气道开放时间、低蛋白血症、气管切开的手术时机、使用抗菌药物种类数量、抗菌药物使用时间、入住重症监护室时间等临床资料进行单因素分析和多因素Logistic回归分析。结果 年龄、吞咽障碍情况、意识障碍情况、低蛋白血症、使用抗菌药物种类数量、气道开放时间、抗菌药物使用时间、呼吸衰竭情况、入住重症监护室时间均为影响重症监护室气管切开患者继发肺部感染的危险因素;多因素Logistic回归分析结果显示:重症监护室气管切开患者继发肺部感染的危险因素程度由高到低依次为:入住重症监护室时间(OR=5.571)、意识障碍情况(OR=5.348)、吞咽障碍情况(OR=5.384)、呼吸衰竭情况(OR=4.854)、抗菌药物使用时间(OR=4.822)、使用抗菌药物种类数量(OR=4.522)、年龄(OR=4.358)、气道开放时间(3.284)、低蛋白血症(OR=2.142)。结论 重症监护病房气管切开患者继发肺部感染的危险因素主要为入住重症监护室时间、意识障碍、吞咽障碍等,因此应该针对危险因素制定相对应的措施加强预防与控制患者肺部感染的发生,降低该病的发生率。展开更多
随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2...随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2022年间相关领域文献进行文献计量分析,结果显示,相关领域研究论文发表量呈逐年上升趋势。此外,通过关键词共现分析和联系强度分析发现,基于机器学习方法构建预测模型已成为农业土壤污染识别、土壤重金属污染来源及其健康风险评估等方面的研究热点。已有研究中,常用的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、人工神经网络和深度学习等。然而当前机器学习在土壤污染识别应用中仍存在一定的局限性,未来需要加强数据质量的提升和预测模型的优化,以进一步提升机器学习在该领域的应用效果。展开更多
文摘随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2022年间相关领域文献进行文献计量分析,结果显示,相关领域研究论文发表量呈逐年上升趋势。此外,通过关键词共现分析和联系强度分析发现,基于机器学习方法构建预测模型已成为农业土壤污染识别、土壤重金属污染来源及其健康风险评估等方面的研究热点。已有研究中,常用的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、人工神经网络和深度学习等。然而当前机器学习在土壤污染识别应用中仍存在一定的局限性,未来需要加强数据质量的提升和预测模型的优化,以进一步提升机器学习在该领域的应用效果。
