陈艳
- 作品数：12 被引量：71H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：6
- 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
- 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：3
- 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
- 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：7
- 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
- 伤口造口门诊微信随访对糖尿病足患者自我管理能力及再发病率的影响被引量：13
- 2020年
- 目的探讨伤口造口门诊微信随访对糖尿病足患者自我管理能力及再发病率的影响。方法选择淮安第二人民医院伤口造口门诊的糖尿病足患者108例,分为观察组(2018年1-12月)56例、对照组(2017年1-12月)52例。2组患者均定期复查及治疗,对照组常规随访,观察组联合微信随访。随访6个月,比较2组患者自我管理能力、血糖控制水平及糖尿病足再发病率。结果观察组糖尿病足患者心理调护、用药管理、饮食管理、运动管理、自我监测评分明显高于对照组(P<0.05或0.01);空腹血糖(FPG)、餐后2 h血糖(2 hPG)、糖化血红蛋白(HbAlc)及尿病足再发病率明显低于对照组(P<0.05)。结论伤口造口门诊微信随访能够提高糖尿病足患者自我管理能力,有助于控制血糖水平,降低再发病率。
- 秦静静孙淮庆刘小俊沈霖柏凤陈艳耿宝花嵇春妹
- 关键词：糖尿病足自我管理能力血糖水平
- 可视喉镜配合下置胃管在神经内科胃管置入困难患者中的应用被引量：3
- 2014年
- 目的:应用喉镜明视下胃管置入的可行性,解决气管切开或食道异常病人胃管置入困难的问题。方法:选取我科2013年5月至2014年5月的气管切开及神志不清、昏迷舌后坠,喉头水肿、颈部强直,不能活动需要留置胃管的患者60例按入院先后分成对照组和观察组各30例,对照组使用普通的硅胶胃管置入,观察组在可视喉镜的直视下配合导丝引导插入,比较两组患者一次性插入胃管的成功率、操作所使用的时间、患者反应情况等。结果:两组患者一次性插入胃管的成功率、操作所使用的时间、患者反应情况均有差异(P<0.05)。结论:在可视喉镜直视下配合导丝插入难置性胃管具有较好的临床使用价值,提高脑卒中昏迷、神志不清及气管切开等神经内科难置性患者胃管一次性置入的成功率。
- 陈艳
- 关键词：可视喉镜气管切开神志不清
- 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：2
- 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
