术后预后

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儿科手术患者术后预后的超声心动图预测
背景:一项随机对照试验已制定,通过经胸超声心动图主动脉血流峰值速度变化(ΔVpeak)和距离分钟(DM)指导高危儿科手术患者的流体治疗。试验将从发病率、重症监护病房住院时间(LOSICU)、机械通气时间(LMV)和总住院时间(LOS)方面探讨ΔVpeak和DM对术后结果的影响。观察性先导研究将确定术后结果的预测性ΔVpeak、DM和VTI值。目的是预测儿童术后结局,次要目标是预测术后输液和血管收缩性治疗。方法:纳入500-1000名18岁以下儿童,统计分析将使用XLSTAT 2019.4.2软件或更高版本。结果与结论:该研究将通过超声心动图预测儿童术后预后,确定ΔVpeak、DM和VTI值。
逐步回归分析预测肾癌术后转移风险
本研究利用逐步回归分析方法,探讨了肾癌患者术后发生转移的风险因素。研究人员收集了一组接受肾切除术患者的临床病理数据,并从中抽取样本进行分析,以期找到与肾癌术后转移风险相关的关键因素。
研究报告全膝关节置换术后感染风险因素分析
这项研究探讨接受全膝关节置换手术患者的感染风险因素。研究采用前瞻性纵向设计,涵盖了2013年1月至2015年12月间的数据。共有78名患者参与,进行了81次检查,其中包括16名男性和62名女性。三名患者进行了双侧膝关节置换手术。研究结果确认了多个感染预测因素,如年龄、性别、合并症、ASAPS评分、住院时间、预防性抗生素使用和手术时间。数据经Microsoft Excel整理并进行了统计分析,使用了卡方检验、独立性卡方检验和菲舍尔精确检验。研究发现,在年龄超过70岁的男性、住院超过6天、长达2小时的手术时间和ASAPS评分II级的情况下,感染风险显著增加。金黄色葡萄球菌是最常见的感染病原体,占所有感染案例的33.2%。
Matlab代码保密分类论文使用AMLC分析和机器学习技术对乳腺癌预后的评估
这篇硕士论文代码是在瑞典隆德大学数学统计系撰写的补充,研究了使用Matlab 2017a编写和测试的乳腺癌患者预后分类的技术。为保护患者机密,没有提供数据。请在阅读代码前查阅相关论文。