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目的 分析2152例门诊发热患者情况,探讨发热患者年龄分布;发热疾病的比率;呼吸道传染病对发热患者门诊就诊率的影响以及就诊前后用药情况。方法2152例患者为2003年5月~2004年5月在大连市开发区医院成人发热门诊就诊的全部发热患者,统计发热患者的平均年龄及性别差异;计算门诊初步诊断各疾病占总发热患者的百分率;计算发热患者占总门诊量的百分率;分析呼吸道传染病对发热患者门诊就诊率的影响;统计发热患者来院前的用药情况及门诊用药情况。结果 成人发热门诊患者,年龄15~90岁,平均年龄26.37岁;其中男性1150例女性1002例,各占总发热患者的53.44%、46.56oA;发热患者占同期医院总门诊量的0.82%,在“SARS”严重的2003年5、6月和禽流感流行的2004年1月发热患者分别占各月总门诊量的3.71%、2.51%、1.31%;发热患者中首诊为急性上呼吸道感染1379例,占总发热患者的64.03%,其中扁桃体炎397例,占急性上呼吸道感染的28.79%;其他发热患者首诊依次为急性胃肠炎157例,肺炎148例,支气管炎40例,肺结核20例,泌尿系感染8例,急性阑尾炎8例,妇科炎症5例,其他皮肤感染、疥、痛等明确原因的18例(其中流脑1例),首诊未明确发热原因的18例。发热患者中WBC升高的348例,占总发热患者的16.17%;来院就诊前应用抗炎退热药者528例,占总发热患者的24.54%;在院静点抗菌药物者l052例,占总发热患者的48.88%,其中应用喹诺酮者529例,占总用药患者的50.28%,应用大环内脂类的511例(主要为阿奇霉素),占总用药患者的48.57%,应用氨基糖苷类的8例,应用β-内酰胺类的4例;在用药者中,联合其他中成药或抗病毒药者122例,占总用药患者的11.59%。结论 成人门诊发热患者以青壮年为主,男性略多于女性;呼吸道传染病的流行大大增强了人们对发热的重视程度,到医院发热门诊就诊人数明显增多;在门诊就诊的发热患者中以急性上呼吸道感染为主,其他依次为急性胃肠炎、肺炎、支气管炎、肺结核等;门诊发热患者并非以细菌感染为主;患者就诊前、后不合理应用抗菌药物情况相当严重。 相似文献
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高血压病是常见的心血管疾病 ,据我国 1 991年的调查显示 ,高血压患病率高达 1 1 .88% ,估计目前我国高血压患者已超过 1亿 [1 ] 。高血压是冠心病、脑卒中、心力衰竭、肾功能衰竭发病的主要因素 ,如果能及时发现并能有效地控制血压 ,将会降低心脑血管病的发生率及其死亡率。我院自 1 999年 4月在门诊实施每周三上午义务测量血压的便民措施以来 ,平均能为 98人次测量血压 ,其中许多高血压患者能定时来门诊测量血压 ,我们也从中发现一部分未知患有高血压的患者 ,同时也了解到许多患者对高血压疾病知识知之甚少 ,疏于防范 ,致使血压反复升高 ,… 相似文献
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广东省地处热带、亚热带地区, 农业历史悠久, 是中国传统农业文化的代表性区域之一。在历史的长河中, 广东先民探索和积累了大批具有岭南特色的传统农业技术, 其中很多都符合现代生态农业的理念。在系统整理历史文献的基础上, 从以下方面对广东传统农业中蕴含的生态学智慧进行了汇总、整理与分析, 结果表明: (1)桑基鱼塘、稻田养鱼、稻田养鸭、葑田-养鱼等是广东地区典型的传统农业模式以及循环农业的典范, 其中蕴含着利用生物之间互惠共生的生态学智慧。(2)“双季稻+冬种或冬闲”、水稻-甘蔗-芭蕉轮作、烟草-晚稻轮作、果园间套作、茶-蝇树共作等是轮作、间套种的传统农业典范, 其中蕴含着充分利用空间和时间生态位的智慧。(3)广东先民一直重视利用有机质做肥料, 人畜粪便、土杂肥、草木灰、绿肥、河泥、塘泥等有机肥料已广泛应用, 成为用地养地的代表性技术, 其中蕴含着农业废弃物资源和物质循环利用的生态学智慧。(4)酷热、冬寒、巨风、病虫害等是广东农业生产中主要的自然灾害形式, 广东先民多采用覆盖稻草、种植防风树、疏果等方法予以应对。利用黄猄蚁防治柑橘害虫、烟茎杀虫等是广东历史上富有特色的治虫方法。这些方法中蕴含着应对灾害的生态防控思想。 相似文献
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癌症具有较高的发病率和致死率,对人类健康具有重大威胁。癌症预后分析可以有效避免过度治疗及医疗资源的浪费,为医务人员及家属进行医疗决策提供科学依据,已成为癌症研究的必要条件。随着近年来人工智能技术的迅速发展,对癌症患者的预后情况进行自动化分析成为可能。此外,随着医疗信息化的发展,智慧医疗的理念受到广泛关注。癌症患者作为智慧医疗的重要组成部分,对其进行有效的智能预后分析十分必要。本文综述现有基于机器学习的癌症预后方法。首先,对机器学习与癌症预后进行概述,介绍癌症预后及相关的机器学习方法,分析机器学习在癌症预后中的应用;然后,对基于机器学习的癌症预后方法进行归纳,包括癌症易感性预测、癌症复发性预测、癌症生存期预测,梳理了它们的研究现状、涉及到的癌症类型与数据集、用到的机器学习方法及预后性能、特点、优势与不足;最后,对癌症预后方法进行总结与展望。 相似文献