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从ESPEN指南演变探析急性胰腺炎营养治疗策略演进
1
作者
陈蝉娟
林子琦
+3 位作者
张国庆
冯珂
胡雯
饶志勇
《肠外与肠内营养》
2025年第4期246-251,共6页
急性胰腺炎(AP)是一种消化系统常见疾病,具有中高度营养风险,需要营养支持治疗。过去半个世纪,AP的医学营养治疗发生了颠覆性变化。传统的“胰腺休息”理论主张禁饮禁食,而目前基于“肠道唤醒”理念,鼓励病人早期进食。当前,营养治疗已...
急性胰腺炎(AP)是一种消化系统常见疾病,具有中高度营养风险,需要营养支持治疗。过去半个世纪,AP的医学营养治疗发生了颠覆性变化。传统的“胰腺休息”理论主张禁饮禁食,而目前基于“肠道唤醒”理念,鼓励病人早期进食。当前,营养治疗已经成为AP综合治疗的基石之一。欧洲临床营养与代谢学会是一个成立于1980年的专业性学术机构,致力于促进临床营养和代谢领域的科学研究、学术交流和临床实践。至今,ESPEN已发布了五份关于胰腺炎的营养指南。本文就ESPEN指南中关于AP的营养治疗进行综述。
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关键词
急性胰腺炎
营养
指南
综述
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职称材料
肺癌患者术中低体温风险预测模型的构建及验证
被引量:
7
2
作者
曾昕
卢秀英
+2 位作者
周羽
蔡思雪
杨舒涵
《中国护理管理》
CSCD
2023年第10期1500-1506,共7页
目的:构建并验证肺癌患者术中低体温风险预测模型,为临床医护人员识别术中低体温高危人群提供参考。方法:选取四川省某三级甲等肿瘤专科医院2022年6月—11月的肺癌手术患者,按照7:3的比例随机分为训练集(770例)和验证集(330例)。使用R...
目的:构建并验证肺癌患者术中低体温风险预测模型,为临床医护人员识别术中低体温高危人群提供参考。方法:选取四川省某三级甲等肿瘤专科医院2022年6月—11月的肺癌手术患者,按照7:3的比例随机分为训练集(770例)和验证集(330例)。使用R语言中Logistic回归、XGBoost、随机森林、支持向量机4种机器学习算法构建预测模型,并对其性能进行比较,得到最优的肺癌患者术中低体温预测模型算法,并在验证集患者中进行模型验证。结果:术中低体温发生率为53.2%。术中出血量、术中输液量、手术时间、麻醉时间、手术室温度、麻醉后核心体温、手术切除部位是肺癌患者术中低体温的影响因素。随机森林模型训练集和验证集的ROC曲线下面积均为0.968,其性能优于其他3种预测模型。结论:基于随机森林算法的模型是最优的肺癌患者术中低体温预测模型,有利于临床筛选术中低体温高危人群,可为医护人员早期采取有针对性的预防措施提供借鉴。
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关键词
肺癌
低体温
列线图
机器学习法
XGBoost
随机森林
支持向量机
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职称材料
题名
从ESPEN指南演变探析急性胰腺炎营养治疗策略演进
1
作者
陈蝉娟
林子琦
张国庆
冯珂
胡雯
饶志勇
机构
四川大学华西医院
临床营养科
出处
《肠外与肠内营养》
2025年第4期246-251,共6页
文摘
急性胰腺炎(AP)是一种消化系统常见疾病,具有中高度营养风险,需要营养支持治疗。过去半个世纪,AP的医学营养治疗发生了颠覆性变化。传统的“胰腺休息”理论主张禁饮禁食,而目前基于“肠道唤醒”理念,鼓励病人早期进食。当前,营养治疗已经成为AP综合治疗的基石之一。欧洲临床营养与代谢学会是一个成立于1980年的专业性学术机构,致力于促进临床营养和代谢领域的科学研究、学术交流和临床实践。至今,ESPEN已发布了五份关于胰腺炎的营养指南。本文就ESPEN指南中关于AP的营养治疗进行综述。
关键词
急性胰腺炎
营养
指南
综述
Keywords
Acute pancreatitis
Nutrition
Guideline
Review
分类号
R459.3 [医药卫生]
R657.5 [医药卫生—治疗学]
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职称材料
题名
肺癌患者术中低体温风险预测模型的构建及验证
被引量:
7
2
作者
曾昕
卢秀英
周羽
蔡思雪
杨舒涵
机构
成都医学院
四川
省肿瘤
医院
手术麻醉科
四川大学华西医院胰腺炎中心
出处
《中国护理管理》
CSCD
2023年第10期1500-1506,共7页
文摘
目的:构建并验证肺癌患者术中低体温风险预测模型,为临床医护人员识别术中低体温高危人群提供参考。方法:选取四川省某三级甲等肿瘤专科医院2022年6月—11月的肺癌手术患者,按照7:3的比例随机分为训练集(770例)和验证集(330例)。使用R语言中Logistic回归、XGBoost、随机森林、支持向量机4种机器学习算法构建预测模型,并对其性能进行比较,得到最优的肺癌患者术中低体温预测模型算法,并在验证集患者中进行模型验证。结果:术中低体温发生率为53.2%。术中出血量、术中输液量、手术时间、麻醉时间、手术室温度、麻醉后核心体温、手术切除部位是肺癌患者术中低体温的影响因素。随机森林模型训练集和验证集的ROC曲线下面积均为0.968,其性能优于其他3种预测模型。结论:基于随机森林算法的模型是最优的肺癌患者术中低体温预测模型,有利于临床筛选术中低体温高危人群,可为医护人员早期采取有针对性的预防措施提供借鉴。
关键词
肺癌
低体温
列线图
机器学习法
XGBoost
随机森林
支持向量机
Keywords
lung cancer
hypothermia
nomogram
machine learning
XGBoost
random forest
support vector machine
分类号
R47 [医药卫生—护理学]
R197 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从ESPEN指南演变探析急性胰腺炎营养治疗策略演进
陈蝉娟
林子琦
张国庆
冯珂
胡雯
饶志勇
《肠外与肠内营养》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
肺癌患者术中低体温风险预测模型的构建及验证
曾昕
卢秀英
周羽
蔡思雪
杨舒涵
《中国护理管理》
CSCD
2023
7
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