新型冠状病毒肺炎患者的护理分析

来源 :名医 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shade89
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的:总结38例新型冠状病毒肺炎患者的护理对策,提高生存率。方法:选取援荆期间收治的38例新型冠状病毒肺炎患者进行研究,在治疗基础上,给予护理干预,包括人工气道护理、心理护理及用药护理等,分析护理干预后临床症状改善情况及实验室检查结果。结果:护理干预后,38例患者中出现发热17例,乏力、肌肉酸痛8例,胸闷11例,咳嗽、咳痰8例,呼吸困难7例,食欲下降4例。实验室检查结果显示血常规、感染指标、肝肾功能、血气指标逐渐恢复正常范围。结论:新冠肺炎治疗期间,加强护理干预,做好心理疏导工作,提升治疗配合度,同时增强体质以及加强营养,提高治疗效率。
其他文献
学位
目的 探讨行全膝关节置换术患者接受精细化手术室护理,对其术后并发症发生情况、疼痛程度和膝关节功能的影响。方法 选择2020年6月至2021年1月在徐州医科大学附属医院接受全膝关节置换术的102例患者为研究对象,采用方便抽样法分为对照组(51例)和观察组(51例)。对照组患者采用常规护理,观察组患者基于常规护理采用精细化手术室护理。比较2组患者的疼痛程度、膝关节功能及术后感染等并发症发生情况。结果
期刊
现如今,科学技术的发展速度迅猛,各种新兴技术产业如雨后春笋般纷至沓来,世界各国普遍对专利制度以及整个知识产权制度的健康发展颇为重视。在老挝的经济发展过程中,专利侵权问题屡见不鲜,而目前老挝在知识产权保护和专利侵权赔偿方面仍然存在诸多问题。本次研究立足老挝专利侵权赔偿问题,借鉴了美国、德国、日本和中国的专利侵权损害赔偿标准,研究老挝专利侵权赔偿责任法律规定与实施的现状。通过研究发现,目前老挝的专利侵
学位
目的 探讨对复杂踝关节损伤采用核磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)、多层螺旋CT(multislice spiral computed tomography, MSCT)进行诊断及分型诊断的价值。方法 选择2019年1月—2021年12月泰州市中西医结合医院收治的疑似复杂踝关节损伤患者80例,均予以MRI、MSCT检查,比较两种方法对复杂踝关节损伤的诊断效
期刊
本文利用能值理论评价分析辽宁省2013—2020年水资源生态经济系统状况。结果表明:反馈输入能值的投入以及不可更新资源的消耗是维持区域经济发展的重要支撑,其水资源等可更新资源投入所占比例不断减少;经济发展水平与人均水资源能值用量、水资源能值利用强度逐年减小不相匹配,水资源生态经济系统的可持续发展能力偏低;为实现系统可持续发展应加大可更新资源特别是水资源的投入,加快产业结构的优化调整。
期刊
全球数字化的快速发展给各行业带来机遇的同时,也对网络安全防护能力提出了更高的要求,网络安全是数字化发展的前提,更是数字化发展的重要保障。然而DDoS攻击作为一种传统的网络攻击方式,一直以来都给网络安全带来了严重的威胁。攻击者不断提高攻击能力,攻击目标更加明确、攻击手段更加复杂、攻击规模更大、攻击资源更庞大,这给网络安全防护体系的建设带来了极大的挑战。基于软件实现DDoS攻击识别已不能满足当前的需求
学位
【目的】基于网络药理学结合分子对接技术探究党参-甘草提取物对断奶仔猪免疫功能的影响及其作用机制。【方法】28日龄断奶仔猪随机分为对照组和党参-甘草低、中、高剂量组,每组12只,对照组饲喂基础饲粮,党参-甘草低、中、高剂量组分别在基础饲粮基础上添加0.5%、1%、1.5%党参-甘草提取物,连续饲喂28 d,统计各组断奶仔猪平均日增重、料重比,检测血清中IgA、IgM和IgG含量。通过TCMSP及Sw
期刊
针对目前台区线损指标评价方式单一、粗放的问题,持续优化营销等基础数据,提取影响台区线损的特征指标对台区进行分类,通过构建基于神经网络算法的“一台区一指标”台区线损模型,实现对台区线损合理区间的准确计算,将计算结果推送至采集运行维护(以下简称运维)闭环管理模块,实现异常台区线损治理线上闭环管控,辅助一线人员开展现场治理。通过实践应用,采集运维闭环管理系统可有效判断台区线损异常,国网吉林省电力有限公司
期刊
总磷(TP)、总氮(TN)是水质富营养化的重要指标,亦是水质监测的主要参数。具有快速高效、无二次污染等特点光谱法水质监测是当今水环境遥感分析研究的热点。针对水体TP、TN反演模型采用实验室标准液或野外全样本进行建模时,各种水质参数的相互影响及预测值超出建模样本值域的可能,使得实际的预测效果并不理想的情况。本文以白洋淀实验区的实际水体样本为反演模型的输入值,在确定最优相关波段和最佳反演模型的基础上,
期刊
针对目前信用卡经营中的信用风险问题,在集成学习的基础上,试图对两种算法展开融合改进,提出了基于引导聚集算法(Bagging算法)集成迁移学习框架(TrAdaBoost)的预测模型,发挥Bagging与提升算法(Boosting)两种算法各自的优势,提升集成模型的泛化性能与预测精度,并使用SMOTETomek混合采样(合成少数类过采样加相反类样本配对技术)算法平衡数据集,进而期望在信用风险预测领域开
期刊