简介：

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简介：介绍一种能够准确计算产后出血量孔巾的研制与应用。该孔巾由正反两面组成,正面包括孔巾、操作窗、集血袋。反面包括弹性松紧带和绑腿绳。该孔巾由无纺布制成,一次性使用。使用时将孔巾铺于产妇会阴部,胎儿娩出待羊水排完后由接生者翻转集血袋的内外面,便可收集产后出血量。本孔巾使用方便,能够排除羊水混合在血液中对产后出血量计算的干扰,提高产后出血量计算的准确性。

简介：摘要要对产妇妊娠的整个过程进行积极的监测，尤其要特别注意产时和产后2h的出血量进行检测，以便能够做到及时发现，及时处理，从而预防和降低产后出血的发生率以及降低产妇的死亡率。

简介：摘要目的针对产后出血在不同时段出血量的高危因素进行研究分析。方法选取我院2016年1月—2017年1月收治的280例产后出血产妇作为研究对象，对所有产妇的临床资料进行回顾性分析，观察所有产妇胎盘娩出前、胎盘娩出时以及产后30min、30min～1h、1～2h、2～4h、4～6h、6～24h等不同时段出血量，并作对比分析。结果研究结果显示，胎盘娩出时产妇出血量最多，产后30min次之，与其他时段的出血量相比，差异有统计学意义（P<0.05）；剩余时段产妇出血量对比，差异无统计学意义（P>0.05）；所有产妇入院前的宫高和体重指数分别和胎盘娩出时出血量、胎盘娩出前出血量呈显著正比关系（P<0.05）；而产妇入院前红细胞及血红蛋白、孕期产前检查次数分别与胎盘娩出时出血量、产后30min出血量呈显著反比关系（P<0.05）。此外，引发胎盘娩出前出血量显著升高的主要因素为异常妊娠史，引发胎盘娩出时出血量显著升高的危险因素是剖宫产或者胎盘娩出异常者，引发产后2h出血量显著升高的危险因素为宫高超过40cm、并发症羊水过多、巨大儿或者双胎。结论引起产妇产后出血的高危因素极多，主要包括流产或分娩史、产程异常、羊水过多、胎儿巨大、胎数以及相关妇科疾病等，医院及家属应给予产妇不同时段的健康指导和支持，避免产后出血的发生，减少各种高危因素对产妇造成的危害。

简介：摘要目的分析不同时段出血量危险因素在产后出血因素。方法选取136例产后出血患者。对阴道分娩和剖宫产产妇的出血量进行测量。结果采用单因素方差对产后不同时间段的出血量进行分析可知胎盘娩出的时候出血量是较多（P＜0.05）；在产后30min-1h之后的出血量相对平稳，差异小（P>0.05）。引发产妇出血的主要危险因素就是妊娠期高血压和胎盘因素，与其他因素相对比，差异显著（P＜0.05）。结论产妇要做好产后出血的预防工作，加强孕前和孕期的检查，对贫血、胎儿较大等因素会影响产后不同时段出血实施积极的处理，并对比较严重的产妇进行产前评估，密切观察产后30min的出血情况，对不同时段的出血量加强监测。

简介：摘要目的为准确掌握产后的出血量，本科采用开丽产妇垫对100例产妇进行产后出血的观察。方法产妇分娩后即用专用产妇垫收集产后24h的出血，用弹簧秤直接读取弹簧称上的刻度即为产后出血量的测量值。结果产妇垫方便、舒适、卫生，利于产后体息，预防院内感染，产妇使用满意率为100%。结论产妇垫于产后出血量观察具临床实用性。

简介：【摘要】目的：探究分析产后出血产妇实施整体护理减少出血量的效果。方法：从2020年12月至2022年12月我院收治的产后出血产妇中抽选88例列为本次研究对象，采用随机数字表法分为两组，实验组产妇例数为44例，接受整体护理，对照组产妇例数为44例，接受常规护理，对比两组临床护理效果。结果：实验组产后2h出血量为（65.36±6.89）mL、产后24h出血量为（255.69±53.26）mL、产后24h疼痛评分为（4.33±1.24）分、产后72h疼痛评分为（2.46±0.75）分，数据表明实验组产妇产后出血量明显少于对照组，疼痛评分明显低于对照组，差异存在统计学意义（P

简介：摘要评估产后出血量是及时发现产后出血，采取恰当救治方案的重要手段。通过对阴道分娩和剖宫产术分娩后出血量的评估，可及时发现产后出血，并采取恰当的复苏方案，从而降低产后出血的发生率和死亡率。近年来，外科出血量的估计技术迅速发展，对改进产后出血量评估方法的精准度及临床效益具有提示意义。本文对产后出血量评估方法及外科出血量评估方法的研究进展进行综述，比较各方法的实用性和准确性，并探索有临床发展潜力的新方法及未来本领域的研究重点。

简介：摘要目的针对瘢痕子宫产妇剖宫产术产后出血量进行分析。方法选取2016年—2018年1月，到我院进行剖宫产分娩的瘢痕子宫产妇24例、正常剖宫产产妇30例，分别作为瘢痕子宫组与正常剖宫产组，采用称重法测量术中及术后的出血量，对比两组患者术中、术后2h、术后2～24h等不同阶段的出血量以及至术后24h为止的出血总量。结果瘢痕子宫组产妇术中出血量及至术后24h内出血总量均明显高于正常剖宫产组，差异明显（P<0.05）。结论瘢痕子宫产妇剖宫产术产后出血量明显高于正常剖宫产产妇，具有较高的大出血风险，应采取积极的应对措施确保母婴生命安全。

简介：【摘要】目的：探究上消化道出血病人的出血量观察及护理效果。方法：选取自2020年3月~2022年3月到我院就诊的78例上消化道出血患者。以随机数字表法均分为实验组及参照组（n=39）。参照组行常规护理干预，实验组加用针对性护理干预。对比两组的临床指标及护理满意程度。结果：实验组中抢救时间、止血时间及输血量均少于参照组，组间对比差异成立（P

简介：摘要目的研究分析产后出血不同时段出血量的高危因素。方法选取2017年12月—2018年12月在该院确诊收治的280例产后出血产妇作为研究对象，对所有产妇的临床资料进行回顾性分析，观察所有产妇胎盘娩出前、胎盘娩出时以及产后30min、30min～1h、1～2h、2～4h、4～6h、6～24h等不同时段出血量，并作对比分析。结果研究结果显示，胎盘娩出时产妇出血量最多，产后30min次之，与其他时段的出血量相比，差异有统计学意义（P<0.05）；剩余时段产妇出血量对比，差异无统计学意义（P>0.05）；所有产妇入院前的宫高和体重指数分别和胎盘娩出时出血量、胎盘娩出前出血量呈显著正比关系（P<0.05）；而产妇入院前红细胞及血红蛋白、孕期产前检查次数分别与胎盘娩出时出血量、产后30min出血量呈显著反比关系（P<0.05）。此外，引发胎盘娩出前出血量显著升高的主要因素为异常妊娠史，引发胎盘娩出时出血量显著升高的危险因素是剖宫产或者胎盘娩出异常者，引发产后2h出血量显著升高的危险因素为宫高超过40cm、并发症羊水过多、巨大儿或者双胎。结论引起产妇产后出血的高危因素极多，主要包括流产或分娩史、产程异常、羊水过多、胎儿巨大、胎数以及相关妇科疾病等，医院及家属应给予产妇不同时段的健康指导和支持，避免产后出血的发生，减少各种高危因素对产妇造成的危害。

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简介：摘要目的研究分析产后出血不同时段的出血量以及造成这一现象的危险因素。方法选取我院2014年2月至2015年2月收治的120例产妇出血产妇，根据产妇出血时间分为产后2h、产后2-24h、产后1-4d、产后1周及以上小组，分别监测不同时段产妇出血率与出血量。并且通过多因素回归方法对其危险因素进行分析。结果产后2h内出血的产妇最多，占72.5%，且出血量最多，与其他时段相比，差异显著（P<0.05），具有统计学意义。根据多因素回归分析，妊娠高血压、巨大儿、胎盘早剥、多胎妊娠、贫血、瘢痕子宫、前置胎盘以及羊水量异常等因素是其高危因素，其中以胎盘异常以及妊娠期合并高血压因素最多。结论产后2小时内是高危出血时间段，其引起产后出血的高危因素较多，在预防治疗产妇产后出血的过程中，需要对高危出血时间短以及产后出血高危因素进行早期的监控，以便减少产后出血情况的发生，促进产妇康复进程的提高。

简介：【摘要】目的：观察并分析产后出血产妇应用阶段性护理干预后的影响效果。方法：选取2018年6月到2020年6月在我院分娩并发生产后出血的产妇46例，平均分为两组做对照组和观察组，对两组的护理效果展开对比与评价。结果：护理满意度上，观察组高达95.7%，相比于对照组的78.3% 明显升高（P＜0.05）。结论：对于产后出血产妇，通过向其应用阶段性护理干预，可缩短其止血时间，有效改善心理状态，促进止血效果及护理满意度的提高，值得重视。

简介：【摘要】目的：分析脾脏损伤腹腔内出血的超声诊断结果及出血量。方法：选择2021年7月-2023年6月在院内收治的脾脏损伤腹腔内出血73例，均接受超声检查，探查肝前间隙、肝肾隐窝、脾肾隐窝、下腹部共4个腹腔间隙是否有积液，与腹腔镜出血量的实测结果进行比较。结果：腹部闭合性损伤经超声诊断脾脏损伤诊断准确率为93.15%（68/73）；1个腹腔间隙积液7例，腹腔内出血量（1562.85±405.15）ml；2个腹腔间隙积液11例，腹腔内出血量（2289.56±517.82）ml；3个腹腔间隙积液39例，腹腔内出血量（2415.20±518.05）ml；4个腹腔间隙积液11例，腹腔内出血量（2661.53±521.26）ml；≥2个腹腔间隙积液61例，腹腔内出血量（2436.62±534.42）ml；1个腹腔间隙有积液时的腹腔内出血量低于2个及以上腹腔间隙腹腔内出血量（P＜0.05）。结论：脾脏损伤腹腔内出血经超声诊断结果良好，超声检查能够初步判断腹腔内出血的严重程度。

简介：摘要目的基于深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型，以辅助预测创伤动物出血量。方法基于中国人民解放军总医院构建的战创伤动物实验时效评估数据库中猪枪弹伤实验数据进行回顾性观察性研究。提取研究总体的出血量数据，并按照出血量将其分为0~300 mL组、301~600 mL组、>600 mL组。采用生命体征指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于4种传统机器学习和10种深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型；采用实验室检验指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于上述14种算法开发创伤出血量分级预测模型。通过准确率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）对上述两组模型进行效果评价，并将两组中的最优模型混合得到混合模型1；通过遗传算法进行特征选择，并根据最佳特征组合构建混合模型2；最后，将混合模型2部署于动物实验数据库系统中。结果纳入数据库中创伤动物96只，其中0~300 mL组27只，301~600 mL组40只，>600 mL组29只。在基于生命体征指标构建的14种模型中，全卷积网络（FCN）模型为最优模型〔准确率为60.0%，AUC及95%可信区间（95%CI）为0.699（0.671~0.727）〕；在基于实验室检验指标构建的14种模型中，循环神经网络（RNN）模型为最优模型〔准确率为68.9%，AUC（95%CI）为0.845（0.829~0.860）〕。FCN与RNN模型混合后得到混合模型1，即RNN-FCN模型，模型效果得到提升〔准确率为74.2%，AUC（95%CI）为0.847（0.833~0.862）〕；通过遗传算法进行特征选择，根据筛选后的特征组合构建混合模型2，即RNN-FCN*模型，进一步提升了模型效果〔准确率为80.5%，AUC（95%CI）为0.880（0.868~0.893）〕，该模型包含10项指标，分别为平均动脉压（MAP）、血细胞比容（HCT）、血小板计数（PLT）、血乳酸（Lac）、动脉血二氧化碳分压（PaCO2）、二氧化碳总量、血Na+、阴离子隙（AG）、纤维蛋白原（FIB）、国际标准化比值（INR）。最后，将RNN-FCN*模型部署在数据库系统中，实现了对创伤动物出血量的自动、连续、高效、智能、分级预测。结论基于深度学习开发了一种创伤出血量分级预测模型，并部署在信息系统中，实现了对创伤动物出血量的智能分级预测。