重度子痫前期剖宫产术后并发腹壁血肿7例分析

来源 :中国计划生育和妇产科 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dancy_y
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 探讨重度子痫前期(severe preeclampsia,sPE)剖宫产术后并发腹壁血肿的病因及防治.方法 回顾性分析成都市第三人民医院2016年1月至2020年12月sPE剖宫产术后并发腹壁血肿7例患者的临床资料.结果 sPE剖宫产术后并发腹壁血肿发生率为0.56%(7/1 235).3例行加压包扎保守治疗,4例患者行血肿清除术,其中2例血肿清除术后切口愈合良好,1例并发切口感染,换药至二期缝合出院,1例血肿清除术后新发血肿,监测彩超血肿未增大,保守治疗好转出院.7例患者目前均痊愈.结论 sPE剖宫产术后并发腹壁血肿重在预防,发生血肿后应选择合适的治疗方案.
其他文献
为探索动脉波形分析方法的临床意义,使用波形分离法与储存压力波模型对采集到的25例进行全麻手术的高龄患者的动脉压力波形进行波形分析,在获得Pf、Pb以及Pe、Pr等波形形态参数后,将诱导前后的参数变化量与临床生命指标变化量进行相关性分析.在本文的研究群体中,波形分离法与储存压力波模型的参数均与诱导中的血压和心率变化量有相关性,其中△Pe与临床指标△PP相关系数最高(r=0.926).从生理病理学的角度对波形参数的变化进行解读,旨在探索波形分析在诱导期对全麻患者麻醉水平的应用价值,可为动脉压力波形分析及其应用
本研究提出一种基于结构和功能双模态磁共振成像数据融合的抑郁症分类算法,首先利用功能脑网络和深度学习网络分别提取功能和结构磁共振成像数据特征,并计算类概率,然后使用软投票法和加权投票法在决策层对两种类概率数据进行融合,充分提取功能与结构磁共振成像的数据信息,得到更加准确的分类效果.试验结果表明,数据融合方法可以显著提高抑郁症分类效果,获得91.34%的准确率和96.62%的召回率,更好地实现了抑郁症的辅助诊断与预后.
目的 探究孕早期孕妇外周血中lnc-C17orf64-1∶1的表达及其在子痫前期发病中的预测价值.方法 选择2018年9月至2019年9月于上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院就诊分娩的孕妇,留取其孕早期(11~13周)外周血样本.根据妊娠结局是否为子痫前期分组:正常孕妇29例为对照组,子痫前期孕妇20例为子痫前期组.收集孕产妇相关临床资料,采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测孕早期外周血中lnc-C17orf64-1∶1的表达水平(ΔCT值),分析其与病情相关临床指标的相关性,并通过受试者工