目的:研究基层医院在胸痛中心模式下急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)处理流程优化的可行性。方法:选取2022年3月—2023年3月胸痛中心模式下STEMI处理流程优化实施前收治的80例STEMI患者作为对照组;另选取2023年4月—2024年4月胸痛中心模...目的:研究基层医院在胸痛中心模式下急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)处理流程优化的可行性。方法:选取2022年3月—2023年3月胸痛中心模式下STEMI处理流程优化实施前收治的80例STEMI患者作为对照组;另选取2023年4月—2024年4月胸痛中心模式下STEMI处理流程优化实施后收治的80例STEMI患者作为观察组。对比两组救治时间以及心血管不良事件发生率。结果:观察组首次医疗接触至完成首份心电图时间(FMC2ECG)、从进入医院大门至签署手术知情同意书时间(DNT)、从进入医院大门至开始手术时间(D-to-S)、进入医院大门至球囊扩张时间(D2B)、导管室激活时间、首次医疗接触至服用双抗血小板药物时间(FMC to M)以及住院时间均短于对照组,有统计学差异(P<0.05);观察组恶性心律失常、心力衰竭等心血管不良事件总发生率低于对照组,有统计学差异(P<0.05)。结论:通过胸痛中心模式下STEMI处理流程优化,能够使STEMI患者更早、更快速达到导管室开展急诊PCI术治疗,有效缩短患者各项救治时间,尽最大可能挽救患者生命,并降低心血管不良事件发生风险。展开更多
目的探究基于医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者中的应用效果。方法选取2019年1月至2022年12月广州市天河区人民医院收治的90例AMI患者作为研究对象,根...目的探究基于医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者中的应用效果。方法选取2019年1月至2022年12月广州市天河区人民医院收治的90例AMI患者作为研究对象,根据入院时间分为对照组(n=44,2019年1月至2021年6月)和观察组(n=46,2021年7月至2022年12月)。对照组予以常规模式进行转院救治,观察组予以医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式进行转院救治。比较两组救治关键时间[发病-首次医疗接触(symptom onset to first medical contact,S-FMC)、医院入门-转出(door-in to door-out,DI-DO)、发病-球囊扩张(symptom onset to balloon inflation,S-B)、入门-球囊扩张(door-in to balloon inflation,D-B)时间]、主要不良心血管事件(major adverse cardiovascular events,MACE)发生率、救治情况、术后6个月时心脏收缩功能[左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)]及复发情况[再发心肌梗死、再次经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)]。结果观察组S-FMC、DI-DO、S-B、D-B时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组MACE发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组90 min内再灌注、120 min内S-FMC至导丝通过、30 min内DI-DO达标率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);术后6个月,两组LVEF<50%、再发心肌梗死、再次PCI占比比较差异无统计学意义。结论基于医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式应用于AMI患者可有效缩短救治关键时间,降低MACE发生率,提高救治情况达标率。展开更多
A new active shape models (ASMs) was presented, which is driven by scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor instead of normalizing first order derivative profiles in the original formulation, to segme...A new active shape models (ASMs) was presented, which is driven by scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor instead of normalizing first order derivative profiles in the original formulation, to segment lung fields from chest radiographs. The modified SIFT local descriptor, more distinctive than the general intensity and gradient features, is used to characterize the image features in the vicinity of each pixel at each resolution level during the segmentation optimization procedure. Experimental results show that the proposed method is more robust and accurate than the original ASMs in terms of an average overlap percentage and average contour distance in segmenting the lung fields from an available public database.展开更多
文摘目的:研究基层医院在胸痛中心模式下急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)处理流程优化的可行性。方法:选取2022年3月—2023年3月胸痛中心模式下STEMI处理流程优化实施前收治的80例STEMI患者作为对照组;另选取2023年4月—2024年4月胸痛中心模式下STEMI处理流程优化实施后收治的80例STEMI患者作为观察组。对比两组救治时间以及心血管不良事件发生率。结果:观察组首次医疗接触至完成首份心电图时间(FMC2ECG)、从进入医院大门至签署手术知情同意书时间(DNT)、从进入医院大门至开始手术时间(D-to-S)、进入医院大门至球囊扩张时间(D2B)、导管室激活时间、首次医疗接触至服用双抗血小板药物时间(FMC to M)以及住院时间均短于对照组,有统计学差异(P<0.05);观察组恶性心律失常、心力衰竭等心血管不良事件总发生率低于对照组,有统计学差异(P<0.05)。结论:通过胸痛中心模式下STEMI处理流程优化,能够使STEMI患者更早、更快速达到导管室开展急诊PCI术治疗,有效缩短患者各项救治时间,尽最大可能挽救患者生命,并降低心血管不良事件发生风险。
文摘目的探究基于医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者中的应用效果。方法选取2019年1月至2022年12月广州市天河区人民医院收治的90例AMI患者作为研究对象,根据入院时间分为对照组(n=44,2019年1月至2021年6月)和观察组(n=46,2021年7月至2022年12月)。对照组予以常规模式进行转院救治,观察组予以医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式进行转院救治。比较两组救治关键时间[发病-首次医疗接触(symptom onset to first medical contact,S-FMC)、医院入门-转出(door-in to door-out,DI-DO)、发病-球囊扩张(symptom onset to balloon inflation,S-B)、入门-球囊扩张(door-in to balloon inflation,D-B)时间]、主要不良心血管事件(major adverse cardiovascular events,MACE)发生率、救治情况、术后6个月时心脏收缩功能[左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)]及复发情况[再发心肌梗死、再次经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)]。结果观察组S-FMC、DI-DO、S-B、D-B时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组MACE发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组90 min内再灌注、120 min内S-FMC至导丝通过、30 min内DI-DO达标率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);术后6个月,两组LVEF<50%、再发心肌梗死、再次PCI占比比较差异无统计学意义。结论基于医联体模式的胸痛中心区域协调合作救治联合“双绕行”转运模式应用于AMI患者可有效缩短救治关键时间,降低MACE发生率,提高救治情况达标率。
基金The National Natural Science Foundation of China(No60271033)
文摘A new active shape models (ASMs) was presented, which is driven by scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor instead of normalizing first order derivative profiles in the original formulation, to segment lung fields from chest radiographs. The modified SIFT local descriptor, more distinctive than the general intensity and gradient features, is used to characterize the image features in the vicinity of each pixel at each resolution level during the segmentation optimization procedure. Experimental results show that the proposed method is more robust and accurate than the original ASMs in terms of an average overlap percentage and average contour distance in segmenting the lung fields from an available public database.
