陈艳
- 作品数：14 被引量：85H指数：5
- 供职机构：淮安市第二人民医院更多>>
- 相关领域：医药卫生文学文化科学更多>>
- 全程健康教育模式在糖尿病护理管理中的应用价值探讨被引量：7
- 2019年
- 目的探讨全程健康教育模式在糖尿病护理管理中的应用价值。方法选取2017年6月至2018年5月我院救治的糖尿病患者86例,随机分为观察组(n=43)和对照组(n=43)。其中对照组患者实施常规的健康教育模式,观察组患者实施全程健康教育模式,随访6月之后比较两组患者的护理效果。结果两组患者护理之后的空腹血糖、饭后2 h血糖、疾病认知评分均明显的得到改善(P <0.05),相比较对照组患者,观察组患者的改善更为明显(P <0.05);护理之后观察组患者的血糖控制率为93.02%,具有一定的自我管理能力,占88.37%,明显高于对照组患者的血糖控制率81.40%以及自我管理能力79.07%(P <0.05);且观察组患者的满意度为90.70%,明显高于对照组患者的满意度81.40%(P <0.05)。结论对糖尿病患者实施全程健康教育模式效果显著,可以有效的改善患者的血糖水平,提高患者对于糖尿病的认知情况,有效的控制患者的病情,具有广泛推广价值。
- 陈艳
- 关键词：健康教育糖尿病护理管理
- 艾塞那肽对2型糖尿病合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者缺氧状态的影响被引量：7
- 2020年
- 目的探讨艾塞那肽对2型糖尿病合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者缺氧状态的影响。方法选取2型糖尿病合并OSAHS患者43例,随机分为A组21例(使用预混胰岛素治疗)、B组22例(使用艾塞那肽治疗)。比较2组患者治疗前后代谢指标和缺氧指数变化情况。结果B组有2例患者因严重胃肠道反应脱落。与治疗前相比,2组治疗后糖化血红蛋白(HbA1C)、餐后2 h血糖(2 h PG)、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)显著下降,A组空腹血糖(FPG)显著下降(P<0.05)。与A组比较,B组HOMA-IR较低,FPG较高,差异有统计学意义(P<0.05)。与治疗前比较,B组患者治疗后收缩压(SBP)、腰围(WC)、体质量指数(BMI)、体质量、肝脏脂肪含量(LFC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)显著下降,且与A组比较有显著差异(P<0.05)。2组治疗前缺氧指标均无显著差异(P>0.05)。B组治疗后氧减指数(ODI)显著下降,夜间最低血氧饱和度(LSpO 2)显著升高(P<0.05),且B组LSpO 2显著高于A组(P<0.05)。矫正性别、年龄后,B组患者初诊时临床代谢指标与缺氧指标变化的偏相关分析结果显示,初诊的WC与△ODI呈显著正相关(P<0.05),BMI、血肌酐(SCr)与△LSpO 2呈显著正相关(P<0.05),估算肾小球滤过率(eGFR)与△LSpO 2呈显著负相关(P<0.05)。结论单用艾塞那肽治疗可以改善2型糖尿病合并OSAHS患者的血糖、血脂、胰岛素抵抗、ODI和LSpO 2。
- 陈艳王小清郝海荣柏凤张勇程亮胡文
- 关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征2型糖尿病估算肾小球滤过率
- 心灵沟通护理结合认知行为干预对脑卒中患者负性情绪的影响观察
- 目的:观察心灵沟通护理结合认知行为干预对脑卒中患者负性情绪的影响.方法:选取2010年04月至2013年06月来我科住院治疗的脑卒中患者200例作为研究对象,采用随机数表法随机分为观察组(50例)、心灵沟通组(50例)、...
- 潘虹文成才陈艳赵连东
- 卷积神经网络与迁移学习的颅脑癌症识别方法的研究被引量：4
- 2020年
- 目的探讨深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)联合迁移学习(Transfer Learning,TL)辅助识别诊断颅脑癌症的方法。方法介绍了深度CNN、TL基本原理,建立深度CNN联合TL模型,使用FCNN、CNN、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、AlexNet-TL、VGGNet-TL以及GoogLeNet-TL模型对我院颅脑CT图像进行分类,并使用灵敏度、特异性以及准确率为评价指标对不同方法性能进行评定。结果随机初始化网络参数的FCNN、CNN、AlexNet、VGGNet以及GoogleNet模型脑肿瘤模式识别准确率分别为70.2%、76.5%、82.7%、80.9%以及82.5%,而通过利用开源的大数据集ImageNet预训练深度CNN,优化模型参数的AlexNet-TL、VGGNet-TL、GoogleNet-TL脑肿瘤模式识别准确率分别为86.9%、90.2%以及93.4%。结论深度CNN联合TL模型可实现对颅脑癌症的智能识别和分类,有助于减少医生工作强度,基于深度CNN联合TL模型的颅脑癌症辅助诊断识别方法有效可行。
- 蒋佳旺陈艳王佳庆
- 粗糙神经网络数据挖掘技术在大型医疗设备故障预警中的应用研究被引量：29
- 2020年
- 目的:探讨粗糙神经网络的数据挖掘技术故障预警方法,为大型医疗设备智能预警提供参考。方法:采用数据挖掘技术基本原理、粗糙集理论及其约简方法,建立粗糙神经网络,收集2017年10月至2019年5月医院呼吸机使用中的267次故障报警事件资料,制定故障因素采集方法,从设备使用环境因素、电气因素和气路因素进行数据采集,搭建粗糙神经网络,并使用训练后的粗糙神经网络搭建设备故障预警平台。结果:使用训练后的反向传播(BP)神经网络对测试集进行测试,测试集潮气量异常、空压机故障、自检报警、氧浓度偏差过大、无法送气、低压报警和密闭性无法通过识别率分别为81.7%、76.2%、89.6%、90.2%、83.6%、93.2%和82.1%,故障总识别率为85.2%;使用训练后的粗糙神经网络搭建预警平台,当预警值取0.41时医疗设备故障预警准确率为91.0%。结论:通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能较好的得到识别,同时可准确对各故障进行预警,为医疗设备故障监测与智能预警提供参考。
- 陈艳王琪王佳庆蒋佳旺李林献
- 关键词：粗糙神经网络数据挖掘故障预警智能预警故障监测
- 内分泌科的护患沟通技巧
- 2012年
- 目的:探讨内分泌科护患沟通的必要性和内容。方法:采用以培训、不同的沟通形式、提高护理人员自身素质和以老带新等方法扩大效果。结果:通过开展护患沟通技巧培训1年,患者满意度、"三基"合格率和技术操作优秀率均显著提高(P<0.01)。结论:深入浅出、持之以恒、因人施教是内分泌科护患沟通的主要沟通方式,护士要拓宽自身专业知识面和服务面才能做好护患沟通、建立融洽的护患关系。
- 陈艳
- 关键词：护患关系内分泌科沟通技巧
- 内分泌科实施优质护理示范工程的应用效果被引量：1
- 2012年
- 目的探讨优质护理示范工程（简称“示范工程”）在内分泌科护理中的应用效果。方法制订“示范工程”的实施细则和考核标准，转变护理服务理念和内涵，完善对患者健康教育，综合考评护理质量指标和患者的满意度。结果实施“示范工程”后．2010-2011年度护理质量综合考评显著高于示范前2009年（P〈0．01），患者满意度也明显高于示范前（P〈0．05）。结论“示范工程”夯实了基础护理，全面提升护理质量，提高了患者对护理人员的满意度。
- 陈艳
- 关键词：优质护理示范工程内分泌科护理管理
- 糖尿病护理中多样性护理方式的应用及对患者的血糖控制、睡眠质量的影响探析被引量：4
- 2020年
- 目的探讨糖尿病护理中多样性护理方式的应用及对患者的血糖控制、睡眠质量的影响。方法方便选取2018年7月—2019年7月在该院进行糖尿病治疗的患者132例进行观察研究,根据随机分配的原则将132例患者分为观察组和对照组,每组66例。对照组患者采用传统护理的方式对患者进行护理,观察组患者则采用多样性护理的方式对糖尿病患者进行护理。通过对比两组患者的空腹血糖、餐后2 h血糖、睡眠质量、护理质量及治疗效果进行判定,判断多样性护理方式对糖尿病患者的血糖控制、睡眠质量的影响。结果观察组患者的空腹血糖(6.77±0.33)mmol/L、餐后2 h血糖(9.63±1.48)mmol/L优于对照组患者(7.69±0.46)mmol/L、(11.55±1.82)mmol/L,观察组患者的睡眠质量(46.26±3.99)分高于对照组患者(33.19±4.16)分,差异有统计学意义(t=6.649、13.202、18.421,P<0.05)。观察组护理质量评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患者的治疗效果显著高于对照组患者,差异有统计学意义(χ~2=4.293,P=0.038 <0.05)。结论多样性护理方式对糖尿病患者的血糖控制、睡眠质量等都有良好的影响,降低了患者的血糖,提高了患者的睡眠质量,提高患者生活质量的同时提升了医院的治疗效率,促进护患关系的和谐发展。
- 嵇春妹李庆陈艳
- 关键词：糖尿病血糖控制护理质量
- 图像配准技术在颞下颌关节紊乱病诊疗中的应用及展望
- 2024年
- 随着影像学、内窥镜技术、手术治疗、细胞生物学和分子生物学的进步,人们对颞下颌关节紊乱病(temporomandibular joint disorders,TMD)的认识也在不断加深。颞下颌关节(temporomandibular joint,TMJ)是一个包含软组织和硬组织的复杂结构,在TMJ中,颞下颌关节盘是连接下颌骨和颅骨之间的软组织结构,为关节运动提供缓冲和稳定的作用。不同的成像技术在TMD诊疗中各有优势和局限性,因此,利用图像配准技术对关节盘的状况与位置进行评估,为评估TMD提供了新的研究思路,或有助于TMD的诊断和治疗。本文回顾了TMJ成像的最新进展,探讨了各种图像配准技术的应用,特别是在TMD诊疗中的应用及前景。文章结合国内外部分学者的研究结果和笔者的临床经验,旨在为临床医生提供有价值的见解。
- 谢玉婷唐雯吴玥曹立波马家俊IZADIKHAH Iman陈艳曹丹陈艳曹丹谢理哲
- 关键词：颞下颌关节颞下颌关节紊乱病
- 基于数据挖掘技术的医疗设备故障监测与识别方法的探讨与研究被引量：11
- 2020年
- 目的提出一种基于数据挖掘技术的粗糙神经网络模型,为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法。方法收集我院2017年10月至2019年5月的呼吸机故障报警事件为研究对象,制定了故障因素采集方法,分别从设备使用环境因素、电气因素及气路因素数据进行采集,同时搭建了8输入3输出的粗糙神经网络模型,并使用训练集和测试集分别对粗糙神经网络模型进行训练和测试。结果经训练集学习后,训练集呼吸机故障模式灵敏度、特异性及准确率分别为87.8%、85.6%、91.1%,测试集呼吸机故障模式准确率达85.0%。结论通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能够得到较好识别,粗糙神经网络模型可为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法。
- 陈艳王琪蒋佳旺
- 关键词：数据挖掘故障监测粗糙集理论
