频繁发作

摘要： 为什么很注意忌口了痛风依旧频繁发作?到底应该怎么吃怎么动?降酸药怎么选……下面,记者整理了有关痛风的10大热点疑问,请广东省中医药学会秘书长、广东省中医院的风湿免疫专家何羿婷教授为大家解答。

摘要： 有一种痛,被称为“天下第一痛”,它发作时,患者面部剧烈疼痛,就像刀割、火烧、电击一般,往往痛到令人怀疑人生,它就是三叉神经痛。这种疼痛虽不致命,但非常顽固,会频繁发作,给患者的身心健康带来了极大的伤害,严重影响了患者的生活质量。

摘要： 近日,50岁的刘先生牙痛频繁发作。每每在情绪激动和稍微大一点的身体活动后左边的牙开始痛。刘先生多次到口腔科治疗也不见好转,牙痛发作还越来越频繁。直到有一天早上起床后,竟然牙痛到大汗淋漓,家人见势不妙,把他送往医院急诊科,意外被确诊为急性心肌梗死。生病最怕耽误病情,延误治疗,心脏问题更是越早发现越好。

摘要： 王先生现年55岁,患胆囊结石数年,因平时无明显症状,便未过多关注。近曰因腹痛频繁发作并伴有高热,来医院就诊,医生诊断其为胆囊结石合并急性化脓性胆囊炎。医生为王先生实施手术,术中剖开切除的胆囊,发现他胆囊壁存在异常增厚部分,经病理检查,证实王先生的胆囊局部出现了癌变,并已经转移到腹膜,失去根治手术的机会。

摘要： 最近,在某省会最大的大学附属医院会诊了一位62岁女性患者。从见到患者的第一瞬间到诊病结束,患者满面愁容,未露出过一丝笑容。患者自述从今年5月份起,频繁发作胸腹部多部位疼痛,每次发作的部位不固定。后背亦感不适。容易出汗,睡眠极差,白日疲乏无力,头晕耳鸣。胸腹部不适持续时间长,每次发作可持续3〜4小时。情绪低落。丈夫与儿子均忙于工作,一人在家,很少有与亲人交流机会。平时运动较少,疫情期间居家隔离,运动更少,但运动时,无胸部背部不适,食欲差。

摘要： 癫痫持续状态（Status epilepticus,SE）是指癫痫在短时间内频繁发作,同时在两次或多次癫痫发作之间意识不恢复,或一次部分发作持续时间超过30 min。SE是神经科仅次于急性脑血管病的危急重症。约1/3的患者在给予2~3种一线或二线抗癫痫药物（AEDs）治疗后,发作仍没有停止且发作时间超过1 h以上,进展为难治性癫痫持续状态（Refractory status epilepticus,RSE）。

摘要： 突然高烧老人如果突然发高烧，且体温在39°C以上，常表示病人已有病毒或细菌性感染，尤其伴有神志不清、呕吐或呼吸困难者，应及时送医院就诊。心绞痛以往无心绞痛病史的老人，突然频繁发作心绞痛，或原有心绞痛史，突然程度加重，并有出冷汗、面色苍白、恶心、呕吐等症状，要送医院就诊。

摘要： 目的:探讨咪达唑仑持续静脉滴注治疗90例癫痫频繁发作患者的疗效以及护理方案.方法:选取本院接收治疗的90例癫痫频繁发作患者作为本次实验的研究对象,并对所有患者采取咪达唑仑持续静脉滴的治疗形式,治疗期间对患者进行全面的护理,疗程结束后对患者的临床疗效进行分析.结果经过治疗后,52例(57.78％)患者在1天的治疗后其临床症状得到了有效的控制,药剂的用药量将至每分钟为(1.67±0.35)μg/kg;其中82例(91.11％)患者在2天的治疗后其临床症状得到了有效的控制,药剂的用药量将至每分钟为(2.45±1.12)μg/kg;其中88例(97.78％)患者在3天的治疗后其临床症状得到了有效的控制,药剂的用药量将至每分钟为(3.35±2.02)μg/kg.在治疗期间好,患者发生了不同程度的不良反应,其中12例为共济失调,82例为患者嗜睡,22例为呼吸系统异常(分泌物增多),18例烦躁不安.在经过治疗后或停药后病情均得到了有效的控制.结论:咪达唑仑持续静脉滴注治疗90例癫痫频繁发作患者的疗效显著,可使患者的炎症得到有效的控制,在治疗期间也需对患者进行全面的护理,最大限度提高其临床效果.

摘要： 惊厥是小儿常见的急症，尤多见于婴幼儿。由于多种原因使脑神经功能紊乱所致。表现为突然的全身或局部肌群呈强啻眭和阵挛性抽搐，常伴有意识障碍。小儿惊厥的发病率很高，5％～6％的小儿曾有过一次或多次惊厥。惊厥频繁发作或持续状态危及生命或可使患儿遗留严重的后遗症，影响小儿智力发育和健康。

摘要： 本发明公开了一种基于频繁模式树的本地化差分隐私保护的频繁项集挖掘方法，是应用于一个不可信第三方数据聚合者A和n位用户构成场景中，其步骤包括：S1、初始化阶段；S2、数据剪枝阶段；S3、建树阶段；S4、数据挖掘阶段。本发明能在第三方数据聚合者A不持有任何用户隐私记录信息情况下，估计满足给定支持度阈值的所有频繁项集以及相应的支持度，从而保证第三方能够根据所得结果挖掘出有用的关联规则，为可能的决策提供支持。

摘要： 本发明涉及一种用于在一方面的多个物联网通信装置与另一方面的移动通信网络之间发送小的并且不频繁的通信数据的方法，移动通信网络包括接入网络和核心网络，其中，接入网络至少包括无线电小区以及与无线电小区相关联的基站实体，基站实体包括天线设备，其中，天线设备用于接收和/或发送小的并且不频繁的通信数据，其中，物联网通信装置使用射频电磁信号，所述射频电磁信号由基站实体的天线设备接收，以至少在从物联网通信装置朝向基站实体的方向上发送小的并且不频繁的通信数据，其中，小的并且不频繁的通信数据的有效载荷大小低于10千字节，和/或小的并且不频繁的通信数据具有低于10Bd(每秒10比特)的每至少60分钟的时间间隔的平均比特率，其中，移动通信网络向移动通信网络的移动用户提供移动通信服务，涉及具有至少9,6kBd(每秒9600比特)的比特率的移动通信数据并且使用基站实体的天线设备或进一步天线设备，其中，基站实体和移动用户之间的空中接口包括至少一个频带内的多个频率信道，以提供移动通信服务，其中，所述方法包括基站实体向核心网络的网络节点发送至少部分地作为IP分组的有效载荷部分的一部分的小的并且不频繁的通信数据的步骤。

摘要： 本发明公开了一种抑制BFD频繁震荡导致L2VPN频繁切换的方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：监测PW BFD的震荡告警；设置监测时间T；设置监测震荡次数阈值为C；设置规则：PW BFD在一秒内DOWN又UP，算一次消耗震荡；计算监测时间T内，PW BFD消耗震荡的次数；如果消耗震荡的次数>C，则进行PW BFD保活时间参数的调整；调大PW BFD的保活时间为原来的1.5倍，继续进行监测，如果监测时间T内，PW BFD消耗震荡的次数>C，则进行PW BFD保活时间参数的调整；调大PW BFD的保活时间为原来的1.5倍，继续进行监测，重复上面的循环，直到PW BFD保活时间>1秒，结束调整PW BFD的保活时间；上报告警，BFD异常震荡。本发明点解决了网络中BFD震荡导致的资源浪费以及业务影响。

摘要： 本发明公开了一种基于频繁模式树的本地化差分隐私保护的频繁项集挖掘方法，是应用于一个不可信第三方数据聚合者A和n位用户构成场景中，其步骤包括：S1、初始化阶段；S2、数据剪枝阶段；S3、建树阶段；S4、数据挖掘阶段。本发明能在第三方数据聚合者A不持有任何用户隐私记录信息情况下，估计满足给定支持度阈值的所有频繁项集以及相应的支持度，从而保证第三方能够根据所得结果挖掘出有用的关联规则，为可能的决策提供支持。

摘要： 本发明公开了一种基于相同结点表和频繁情节树的频繁闭情节挖掘方法，用于解决现有频繁情节挖掘方法实用性差的技术问题。技术方案是在频繁情节树的基础上，基于相同结点表提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘方法，通过对情节树进行构造与剪枝和对频繁闭情节进行抽取，该方法不需产生候选情节，提高了空间效率；将闭情节检查蕴含在情节树的构造和相同结点剪枝的过程中，无需单独进行闭合性检查，从而提升了方法的时间效率。检测证明，本发明方法能够更有效地发现事件序列上的频繁闭情节，对于相同的挖掘对象，时间效率平均提升20％，空间效率平均提升60％，且具有时间和空间成本不随支持度、序列长度增加而大幅增加的良好特性。

摘要： 本发明涉及一种用于检测癫痫发作和精神性发作的方法，其包括以下步骤：a.获取一种特征值类型的多个时间上连续的特征值，其中基于区段时间上连续的RR间期确定特征值，其中所述区段时间上连续的特征值的区别优选在于，作为确定随后的特征值的基础的区段，不包含作为确定在前特征值的基础的区段(先前区段)的最旧RR间期，而是包含时间上跟随先前区段的最新RR间期的RR间期，b.将所述特征值的时间变化曲线与同一种特征值类型的特征值的时间变化曲线进行对比，所述同一种特征值类型的特征值依据方法步骤a确定，并且所述确定以指示发作的RR间期(对比特征值)为基础，c.当所述特征值的时间变化曲线具有所述对比特征值的时间变化曲线的指示发作的特征(变化曲线特征)时识别出发作。

摘要： 本发明证实，腹侧海马点燃导致腹侧海马兴奋性环路发生功能重组。最明显的是与内侧前额叶皮层连通、fMRI上激活量增加以及电生理学上激活幅度增加。有证据表明点燃后焦虑增加。本发明提供了采用同步LFP‑fMRI对单次癫痫发作进行成像的方法。对个体癫痫发作的时空动态进行成像能够表征局灶性和继发性全面性癫痫发作的传播模式，从而提供有针对性的干预。

摘要： 成功产生癫痫发作或缩短癫痫发作时间与癫痫发作起始时间有关，而相应抑制对发作起始时间较早的后放电的效果不佳。为了确定干预目标，使用fMRI或同步fMRI‑LFP绘制起源于背侧海马和腹侧海马的后放电的癫痫发作网络。

摘要： 本发明涉及由化学式1表示的氨基甲酸酯化合物，或其药学上可接受的盐，溶剂合物或水合物用于预防、减轻或治疗失神发作或显示失神发作的癫痫的用途。

摘要： 本发明提供一种癫痫病发作检测和发作前预测的脑电数据分析系统，该系统先采集头皮EEG信号，并通过对头皮EEG信号处理得到时频域特征、时域特征和频域特征，然后使用特征选择算法对得到的特征集合进行筛选，得到最优特征子集，最后使用最优特征子集对SVM进行训练，得到分类器，通过分类器得到癫痫预测数据和癫痫检测数据。本发明仅使用病人的头皮EEG信号，大大减少了病人的痛苦，且本发明在仅使用头皮EEG信号的情况下仍能达到高于现有技术的检测准确率，还能对癫痫的发作进行提前5‑10s的预测，并且预测率接近100％。