面向卵巢癌患者随访服务系统的设计与实现
这是一篇关于卵巢癌,术后随访,光学字符识别,生存质量的论文, 主要内容为卵巢癌是一种早期不易发现、治疗周期长、易复发的妇科恶性肿瘤疾病,致死率极高。多数患者在初次就诊时,病情已经发展到中晚期。卵巢肿瘤专科的医生在对患者进行手术或化疗的过程中,需要对患者进行长期的随访,观察患者在诊疗过程中的不良反应和生存情况,不断调整诊疗方式和计划,尽可能地提高患者的生存率和生存质量。本文开展实地调研,分析了同济医院妇科肿瘤科室目前的随访方式和患者反馈情况后,发现目前常用的微信和电话等随访方式存在医护人员工作量大、患者反馈情况差、随访内容和记录混杂重复、记录不成系统易丢失等问题,亟需一种面向卵巢癌患者的随访服务系统。由于卵巢癌患者大多都是中老年人,系统的可获得性和易用性是重要的考虑因素,本文基于微信公众号作为用户流量入口,结合网页和微信授权两种登录方式的优点,提高用户使用本系统的便利性。面向医生对患者进行术后随访过程中的诊疗流程和随访任务需求,本系统将减轻医患随访工作量、结构化随访数据、提高患者服药依从性作为系统设计目标,设计随访服务系统的架构和流程,将系统业务划分为用户管理、随访信息、用药记录、数据分析四个模块,实现随访数据信息化和结构化。本文应用光学字符识别(OCR)技术自动识别医学诊疗数据,抽取随访指标数据,减轻患者随访工作量,根据医生自定义诊断规则生成初步诊断报告,减轻医护人员随访工作量,并应用可视化图表形象呈现患者癌症发展进程,提供预后预测临床参考。本文采用前后端分离的开发模式实现随访服务系统,服务端采用Spring Boot框架、Hibernate接入My SQL数据库,采用Spring Security管理系统的登录授权,基于Maven管理项目依赖;前端采用Vue框架,采用history路由模式,基于Webpack构建打包工程文件,实现系统架构和功能模块。本文设计丰富的测试用例对随访服务系统各模块进行功能测试,应用JMeter和Lighthouse系统测试工具,从平均响应时间、错误率、资源占用率、Web性能四个方面对系统进行性能测试。本文的测试结果表明,系统满足功能性需求,数字化卵巢癌病患信息、随访记录、互动交流、用药管理等资源,便于医生实时跟踪、管理、处置患者的随访工作,有望基于随访数据分析,有效调整诊疗方案,提高患者生存几率和生存质量。并且,在随访信息模块的上传检验报告单功能,应用OCR识别技术和模糊推理自动抽取的随访指标数据较为准确,能够有效减轻患者工作量,自动生成初诊报告功能有效减轻医生工作量。本文后期工作拟扩大系统应用范围,集成智能医疗设备收集的多模态医疗数据,研究隐私保护的数据共享方法,研究基于联邦学习建模训练预后预测模型,构建边云协同的卵巢癌医生助手系统。
基于真实世界探索针灸对中风患者生存质量的影响及预后分析
这是一篇关于针灸,中风病,真实世界研究,生存质量的论文, 主要内容为研究目的:通过分析针灸治疗中风患者的预后影响因素,探索不同针灸介入时机及不同残障程度的针灸效应规律,为针灸改善中风患者残障程度及生存质量提供循证依据。研究方法:本研究采用了真实世界研究中观察性病例注册登记研究的设计方法,构建针灸治疗中风病的前瞻性队列。研究对象为2021年2月1日至2022年12月31日在天津中医药大学第一附属医院、江苏省中医院、赤峰市医院、天津中医药大学第二附属医院4家医院的683例中风住院患者。本研究数据借助于临床研究数据管理平台(https://ncrcacu-crdm.tjtcm.cn:88),依据针灸治疗中风病临床特点,建立了针灸干预中风患者生存质量的数据元,其主要包含中风患者的个人信息、暴露因素信息以及生存质量评价或结局信息。通过采集中风患者的人口学资料、疾病信息、针灸治疗方案及治疗记录、改良Rankin量表评分(m RS)、欧洲五维健康量表评分(EQ-5D-5L、EQ-VAS)、不良反应等信息,建立符合本研究的数据集。探索针灸对中风患者残障程度及生存质量的影响以及针灸治疗中风患者的预后影响因素。进而从残障程度和生存质量两个角度,分析不同针灸介入时机及不同残障程度的针灸干预中风病效应规律。本研究建立了临床研究质量保证体系,由经过统一培训的临床医师进行信息采集并录入EDC系统,由专人负责收纳、整理、监管临床数据,以确保数据的完整性、准确性及来源可溯性。本研究借助SPSS Statistic软件,运用描述性统计、相关性分析、二分类Logistic回归分析、分层分析、组间比较等统计方法对本研究数据集进行统计分析,以探索针灸干预中风病的效应规律。研究结果:人口学特征及疾病特征:纳入分析的683例中风患者,年龄65.17±10.535岁;男性患者占65.6%;退休患者占61.6%;有配偶的患者占91.7%;高中及以上学历的患者占47.1%。患者病程为13(4,26)天,在30天以内的患者占80.0%。绝大部分(90.6%)为脑梗死患者,且多为首发(87.6%);患有合并症的占94.6%,其中合并高血压的患者占81.7%;有吸烟史的患者占26.6%,有饮酒史的患者占27.2%,有卒中家族史的患者占11.3%。患者整体健康效用值为0.432(0.094,0.783),中风影响患者行动能力、自我照护、日常活动、疼痛不适、焦虑抑郁5个方面的生存质量,每个维度的影响程度由高到低依次为行动能力0.158(0.066,0.354)、自我照护能力0.116(0.048,0.253)、日常活动0.107(0.045,0.233)、疼痛不适0.058(0,0.138)、焦虑抑郁0.049(0,0.118)。针灸治疗中风患者的疗效评价:针灸治疗后,患者的残障程度得到改善(Z=14.235,P<0.001),患者整体的生存质量得到提升(Z=16.519,P<0.001),患者心目中的自身健康状态得到恢复(Z=19.484,P<0.001)。针灸可以从行动能力、自我照护、日常活动、疼痛不适、焦虑抑郁5个方面综合改善中风患者的生存质量(P<0.01)。针灸治疗中风患者的预后影响因素:相关性分析结果显示饮酒史、残障程度、针灸介入时机、针灸次数、卒中类型与中风患者的预后存在一定关系(ρ>0.1),其中卒中类型与预后的关系达到中等程度(ρ>0.3)。回归分析结果显示:针灸介入急性期(病程<14天)的患者相比于针灸介入于恢复期(病程≥14天)的患者,预后更好(OR=2.233,95%CI:[1.386,3.599],P<0.01),中度残障程度的患者相比于重度残障程度的患者,预后更好(OR=0.04,95%CI:[0.024,0.064],P<0.01)。分层分组结果:轻度残障、中度残障、重度残障患者三组之间性别、年龄、婚况、文化程度、职业、吸烟史、饮酒史、高血压、脂代谢异常、糖尿病等经统计学检验,组间差异无统计学意义(P>0.05),组间具有可比性。针灸介入急性期(病程<14天)与针灸介入恢复期(病程≥14天)之间性别、年龄、婚况、文化程度、中风复发情况、高血压、糖尿病等因素经统计学检验,组间差异无统计学意义(P>0.05),组间具有可比性。针灸干预不同残障程度的中风患者的效应规律:通过残障程度(m RS)和欧洲五维生存质量(EQ-5D-5L)视角,不同残障程度患者的针灸疗效差异具有统计学意义(P<0.001)。其中,中度残障患者的疗效优于重度残障患者(P<0.05),重度残障患者的疗效要优于轻度残障患者(P<0.001)。通过患者心中整体生存质量视角(EQ-VAS),不同残障程度患者的针灸疗效差异无统计学意义(H=2.014,P=0.366>0.05)。不同介入时机针灸干预中风患者的效应规律:通过残障程度(m RS)视角,针灸介入于急性期与恢复期之间的针灸疗效差异存在统计学意义(Z=2.900,P<0.01)。通过生存质量(EQ-5D-5L,EQ-VAS)视角,针灸介入于急性期与恢复期的针灸疗效差异无统计学意义(P>0.05)。研究结论:罹患中风可全方面降低患者生存质量,其中在行动能力、自我照护、日常活动方面影响较大。针灸整体提升患者的生存质量,降低患者的残障程度。饮酒、残障程度、针灸介入时机、卒中类型及针灸次数与患者预后相关。在针灸的干预下,中、重度残障患者较轻度残障患者在残障评分及生存质量的改善方面疗效较好。针灸介入于急性期,有利于改善患者的残障程度和生存质量。
面向卵巢癌患者随访服务系统的设计与实现
这是一篇关于卵巢癌,术后随访,光学字符识别,生存质量的论文, 主要内容为卵巢癌是一种早期不易发现、治疗周期长、易复发的妇科恶性肿瘤疾病,致死率极高。多数患者在初次就诊时,病情已经发展到中晚期。卵巢肿瘤专科的医生在对患者进行手术或化疗的过程中,需要对患者进行长期的随访,观察患者在诊疗过程中的不良反应和生存情况,不断调整诊疗方式和计划,尽可能地提高患者的生存率和生存质量。本文开展实地调研,分析了同济医院妇科肿瘤科室目前的随访方式和患者反馈情况后,发现目前常用的微信和电话等随访方式存在医护人员工作量大、患者反馈情况差、随访内容和记录混杂重复、记录不成系统易丢失等问题,亟需一种面向卵巢癌患者的随访服务系统。由于卵巢癌患者大多都是中老年人,系统的可获得性和易用性是重要的考虑因素,本文基于微信公众号作为用户流量入口,结合网页和微信授权两种登录方式的优点,提高用户使用本系统的便利性。面向医生对患者进行术后随访过程中的诊疗流程和随访任务需求,本系统将减轻医患随访工作量、结构化随访数据、提高患者服药依从性作为系统设计目标,设计随访服务系统的架构和流程,将系统业务划分为用户管理、随访信息、用药记录、数据分析四个模块,实现随访数据信息化和结构化。本文应用光学字符识别(OCR)技术自动识别医学诊疗数据,抽取随访指标数据,减轻患者随访工作量,根据医生自定义诊断规则生成初步诊断报告,减轻医护人员随访工作量,并应用可视化图表形象呈现患者癌症发展进程,提供预后预测临床参考。本文采用前后端分离的开发模式实现随访服务系统,服务端采用Spring Boot框架、Hibernate接入My SQL数据库,采用Spring Security管理系统的登录授权,基于Maven管理项目依赖;前端采用Vue框架,采用history路由模式,基于Webpack构建打包工程文件,实现系统架构和功能模块。本文设计丰富的测试用例对随访服务系统各模块进行功能测试,应用JMeter和Lighthouse系统测试工具,从平均响应时间、错误率、资源占用率、Web性能四个方面对系统进行性能测试。本文的测试结果表明,系统满足功能性需求,数字化卵巢癌病患信息、随访记录、互动交流、用药管理等资源,便于医生实时跟踪、管理、处置患者的随访工作,有望基于随访数据分析,有效调整诊疗方案,提高患者生存几率和生存质量。并且,在随访信息模块的上传检验报告单功能,应用OCR识别技术和模糊推理自动抽取的随访指标数据较为准确,能够有效减轻患者工作量,自动生成初诊报告功能有效减轻医生工作量。本文后期工作拟扩大系统应用范围,集成智能医疗设备收集的多模态医疗数据,研究隐私保护的数据共享方法,研究基于联邦学习建模训练预后预测模型,构建边云协同的卵巢癌医生助手系统。
基于真实世界探索针灸对中风患者生存质量的影响及预后分析
这是一篇关于针灸,中风病,真实世界研究,生存质量的论文, 主要内容为研究目的:通过分析针灸治疗中风患者的预后影响因素,探索不同针灸介入时机及不同残障程度的针灸效应规律,为针灸改善中风患者残障程度及生存质量提供循证依据。研究方法:本研究采用了真实世界研究中观察性病例注册登记研究的设计方法,构建针灸治疗中风病的前瞻性队列。研究对象为2021年2月1日至2022年12月31日在天津中医药大学第一附属医院、江苏省中医院、赤峰市医院、天津中医药大学第二附属医院4家医院的683例中风住院患者。本研究数据借助于临床研究数据管理平台(https://ncrcacu-crdm.tjtcm.cn:88),依据针灸治疗中风病临床特点,建立了针灸干预中风患者生存质量的数据元,其主要包含中风患者的个人信息、暴露因素信息以及生存质量评价或结局信息。通过采集中风患者的人口学资料、疾病信息、针灸治疗方案及治疗记录、改良Rankin量表评分(m RS)、欧洲五维健康量表评分(EQ-5D-5L、EQ-VAS)、不良反应等信息,建立符合本研究的数据集。探索针灸对中风患者残障程度及生存质量的影响以及针灸治疗中风患者的预后影响因素。进而从残障程度和生存质量两个角度,分析不同针灸介入时机及不同残障程度的针灸干预中风病效应规律。本研究建立了临床研究质量保证体系,由经过统一培训的临床医师进行信息采集并录入EDC系统,由专人负责收纳、整理、监管临床数据,以确保数据的完整性、准确性及来源可溯性。本研究借助SPSS Statistic软件,运用描述性统计、相关性分析、二分类Logistic回归分析、分层分析、组间比较等统计方法对本研究数据集进行统计分析,以探索针灸干预中风病的效应规律。研究结果:人口学特征及疾病特征:纳入分析的683例中风患者,年龄65.17±10.535岁;男性患者占65.6%;退休患者占61.6%;有配偶的患者占91.7%;高中及以上学历的患者占47.1%。患者病程为13(4,26)天,在30天以内的患者占80.0%。绝大部分(90.6%)为脑梗死患者,且多为首发(87.6%);患有合并症的占94.6%,其中合并高血压的患者占81.7%;有吸烟史的患者占26.6%,有饮酒史的患者占27.2%,有卒中家族史的患者占11.3%。患者整体健康效用值为0.432(0.094,0.783),中风影响患者行动能力、自我照护、日常活动、疼痛不适、焦虑抑郁5个方面的生存质量,每个维度的影响程度由高到低依次为行动能力0.158(0.066,0.354)、自我照护能力0.116(0.048,0.253)、日常活动0.107(0.045,0.233)、疼痛不适0.058(0,0.138)、焦虑抑郁0.049(0,0.118)。针灸治疗中风患者的疗效评价:针灸治疗后,患者的残障程度得到改善(Z=14.235,P<0.001),患者整体的生存质量得到提升(Z=16.519,P<0.001),患者心目中的自身健康状态得到恢复(Z=19.484,P<0.001)。针灸可以从行动能力、自我照护、日常活动、疼痛不适、焦虑抑郁5个方面综合改善中风患者的生存质量(P<0.01)。针灸治疗中风患者的预后影响因素:相关性分析结果显示饮酒史、残障程度、针灸介入时机、针灸次数、卒中类型与中风患者的预后存在一定关系(ρ>0.1),其中卒中类型与预后的关系达到中等程度(ρ>0.3)。回归分析结果显示:针灸介入急性期(病程<14天)的患者相比于针灸介入于恢复期(病程≥14天)的患者,预后更好(OR=2.233,95%CI:[1.386,3.599],P<0.01),中度残障程度的患者相比于重度残障程度的患者,预后更好(OR=0.04,95%CI:[0.024,0.064],P<0.01)。分层分组结果:轻度残障、中度残障、重度残障患者三组之间性别、年龄、婚况、文化程度、职业、吸烟史、饮酒史、高血压、脂代谢异常、糖尿病等经统计学检验,组间差异无统计学意义(P>0.05),组间具有可比性。针灸介入急性期(病程<14天)与针灸介入恢复期(病程≥14天)之间性别、年龄、婚况、文化程度、中风复发情况、高血压、糖尿病等因素经统计学检验,组间差异无统计学意义(P>0.05),组间具有可比性。针灸干预不同残障程度的中风患者的效应规律:通过残障程度(m RS)和欧洲五维生存质量(EQ-5D-5L)视角,不同残障程度患者的针灸疗效差异具有统计学意义(P<0.001)。其中,中度残障患者的疗效优于重度残障患者(P<0.05),重度残障患者的疗效要优于轻度残障患者(P<0.001)。通过患者心中整体生存质量视角(EQ-VAS),不同残障程度患者的针灸疗效差异无统计学意义(H=2.014,P=0.366>0.05)。不同介入时机针灸干预中风患者的效应规律:通过残障程度(m RS)视角,针灸介入于急性期与恢复期之间的针灸疗效差异存在统计学意义(Z=2.900,P<0.01)。通过生存质量(EQ-5D-5L,EQ-VAS)视角,针灸介入于急性期与恢复期的针灸疗效差异无统计学意义(P>0.05)。研究结论:罹患中风可全方面降低患者生存质量,其中在行动能力、自我照护、日常活动方面影响较大。针灸整体提升患者的生存质量,降低患者的残障程度。饮酒、残障程度、针灸介入时机、卒中类型及针灸次数与患者预后相关。在针灸的干预下,中、重度残障患者较轻度残障患者在残障评分及生存质量的改善方面疗效较好。针灸介入于急性期,有利于改善患者的残障程度和生存质量。
面向卵巢癌患者随访服务系统的设计与实现
这是一篇关于卵巢癌,术后随访,光学字符识别,生存质量的论文, 主要内容为卵巢癌是一种早期不易发现、治疗周期长、易复发的妇科恶性肿瘤疾病,致死率极高。多数患者在初次就诊时,病情已经发展到中晚期。卵巢肿瘤专科的医生在对患者进行手术或化疗的过程中,需要对患者进行长期的随访,观察患者在诊疗过程中的不良反应和生存情况,不断调整诊疗方式和计划,尽可能地提高患者的生存率和生存质量。本文开展实地调研,分析了同济医院妇科肿瘤科室目前的随访方式和患者反馈情况后,发现目前常用的微信和电话等随访方式存在医护人员工作量大、患者反馈情况差、随访内容和记录混杂重复、记录不成系统易丢失等问题,亟需一种面向卵巢癌患者的随访服务系统。由于卵巢癌患者大多都是中老年人,系统的可获得性和易用性是重要的考虑因素,本文基于微信公众号作为用户流量入口,结合网页和微信授权两种登录方式的优点,提高用户使用本系统的便利性。面向医生对患者进行术后随访过程中的诊疗流程和随访任务需求,本系统将减轻医患随访工作量、结构化随访数据、提高患者服药依从性作为系统设计目标,设计随访服务系统的架构和流程,将系统业务划分为用户管理、随访信息、用药记录、数据分析四个模块,实现随访数据信息化和结构化。本文应用光学字符识别(OCR)技术自动识别医学诊疗数据,抽取随访指标数据,减轻患者随访工作量,根据医生自定义诊断规则生成初步诊断报告,减轻医护人员随访工作量,并应用可视化图表形象呈现患者癌症发展进程,提供预后预测临床参考。本文采用前后端分离的开发模式实现随访服务系统,服务端采用Spring Boot框架、Hibernate接入My SQL数据库,采用Spring Security管理系统的登录授权,基于Maven管理项目依赖;前端采用Vue框架,采用history路由模式,基于Webpack构建打包工程文件,实现系统架构和功能模块。本文设计丰富的测试用例对随访服务系统各模块进行功能测试,应用JMeter和Lighthouse系统测试工具,从平均响应时间、错误率、资源占用率、Web性能四个方面对系统进行性能测试。本文的测试结果表明,系统满足功能性需求,数字化卵巢癌病患信息、随访记录、互动交流、用药管理等资源,便于医生实时跟踪、管理、处置患者的随访工作,有望基于随访数据分析,有效调整诊疗方案,提高患者生存几率和生存质量。并且,在随访信息模块的上传检验报告单功能,应用OCR识别技术和模糊推理自动抽取的随访指标数据较为准确,能够有效减轻患者工作量,自动生成初诊报告功能有效减轻医生工作量。本文后期工作拟扩大系统应用范围,集成智能医疗设备收集的多模态医疗数据,研究隐私保护的数据共享方法,研究基于联邦学习建模训练预后预测模型,构建边云协同的卵巢癌医生助手系统。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码项目助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/51274.html
