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多模式预防性镇痛在老年贲门癌术后患者疼痛程度及对快速康复影响
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摘要:
目的:探讨多模式预防性镇痛在老年贲门癌术后患者疼痛程度及对快速康复影响。方法:选择我院于2019年1月~2022年1月择期行贲门癌手术患者102例,均行经腹贲门癌根治术治疗。按随机数字表法随机分为观察组(n=51)与对照组(n=51)。观察组采取多模式预防性镇痛,对照组采取常规预防性镇痛。记录两组贲门癌患者围术期指标,术后康复指标情况,术后并发症情况;比较两组术后第1天、第2天和第3天贲门癌患者疼痛程度情况,采用疼痛数字等级量表(NRS)评估患者疼痛程度;比较两组术前和术后72h贲门癌患者应激反应水平变化。结果:两组贲门癌患者术中出血量和手术时间比较无统计学意义(P>0.05)。观察组贲门癌患者术后下床活动时间、肠蠕动时间和进食时间短于对照组(P<0.05)。两组贲门癌患者术后并发症比较无统计学意义(P>0.05)。观察组贲门癌患者术后第1天、第2天和第3天NRS评分低于对照组(P<0.05)。两组术后72h贲门癌患者血清皮质醇(Cor)和C反应蛋白(CRP)水平高于术前(P<0.05);观察组术后72h贲门癌患者血清Cor和CRP水平低于对照组(P<0.05)。结论:采取多模式预防性镇痛可明显减轻老年贲门癌术后患者疼痛程度,加快患者康复,及对患者应激反应影响小。
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基于电力大数据应用的故障诊断研究分析
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摘要:
随着信息化程度的不断提高,电力系统每天产生的数据以指数爆炸的方式进行增长,海量的数据如何进行挖掘与分析,成为电力人员亟需解决的问题。电力大数据技术是指采用大数据相关技术对海量的数据进行提取、加工、存储以及分析。电力大数据涉及到电力系统的各个角落,包括发电、输电、变电、配电、用户等各个用电环节,电力系统不缺乏基础数据。故障诊断技术自电力系统诞生以来就一直是电力人员持续关注的问题,由传统的人工诊断到专家诊断都始终停留在依靠人工经验处理分析的阶段,分析了电力系统在故障诊断技术上存在的不足,探索采用大数据分析来取代传统人工分析的方法;参考文献[3]阐述了电力系统产生的电力数据具有明显的大数据特征,包括数据种类繁多,涉及生产、营销、通信、后勤、地理信息等,其次数据信息流巨大,建成的系统有营销系统、计量自动化、在线检测系统、主网调度信息平台、CSADA系统等,这些系统每天24h不停运转,产生PB级基础数据;通过结合实际案例来阐述智能电网面临的挑战,以及电力大数据在智能电网上的应用,并没有用于电力系统设备故障检测,而随着电力系统自动化程度不断提高,获取的数据维度不断增加,传统的分析模式不再能适用于现代的电力系统。最缺的是分析海量基础数据的平台和渠道,如何获取不同用电环节的电力数据是电力故障诊断最关键的一环。
智能电网及大数据技术应用过程中的问题探讨
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