产程异常

摘要： 目的 探讨宫颈原因导致产程异常实施间苯三酚助产的效果及临床价值。方法 研究样本选取为医院2020年1月—2021年1月收治的宫颈原因导致产程异常产妇60例。利用整群随机化分组法将其等分为科研组、常态组,其中常态组30例产妇实施宫颈封闭治疗,科研组30例产妇静脉注射间苯三酚治疗。对比分析两组分娩方式、宫口扩张速度、产程时间、并发症、新生儿情况。结果 科研组自然分娩率高于常态组,剖宫产率低于常态组,差异有统计学意义(P <0.05);科研组产妇潜伏期、活跃期、第二产程时间均短于常态组,宫口扩张速度高于常态组,差异有统计学意义(P <0.05);科研组产后出血、宫颈裂伤、新生儿窒息发生率均低于常态组,差异有统计学意义(P <0.05);科研组产妇产后6 h出血量、产中出血量较常态组更低,而科研组新生儿Apgar评分高于常态组,差异有统计学意义(P <0.05)。结论 宫颈原因导致产程异常实施间苯三酚助产能够提高自然分娩率,缩短产程时间,促进宫口扩张,降低产后出血、宫颈裂伤、新生儿窒息发生率,值得推广。

摘要： 目的:讨论产程异常相关危险因素及处理策略.方法:选取2019年3月至2020年3月医院妇产科接收的158例产妇,将其按护理方式差异分为对照组和观察组,各79例.对照组给予常规护理,观察组给予产程异常的前瞻性护理,对比两组分娩情况和护理满意度.结果:观察组的剖宫产率、脐带异常率、产力异常率、胎方位异常率、新生儿窒息率、新生儿窘迫率和产后出血率均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度(97.47％)高于对照组(88.61％),差异有统计学意义(P<0.05).结论:前瞻性护理能够及时发现与规避产程异常相关的危险因素,改善妊娠结局,值得应用推广.

摘要： 剖宫产术是现代常见的分娩方式之一,剖宫产的运用可以使指征适合的孕妇可以在一定程度上降低产妇痛苦,同时避免其生命受到威胁,但是剖宫产也会带来一些负面作用,比如,出血较多,术后恢复较慢,产后乳汁分泌较少,子宫内膜异位等,对于在此分娩也会有一定的影响。但是,危急情况下剖宫产是挽救母婴生命的有效手段之一,尤其是随着手术技术的不断提高,剖宫产手术的安全系数也随之升高。剖宫产手术常见适应症较多,常见有,胎儿窘迫、产程异常、母体不适合阴道生产、胎位不正、多胞胎或前胎剖宫、胎盘因素或胎儿过大等,一般来说,正常的分娩过程中,子宫肌不断的收缩让子宫肌的血管受到压迫而止血,但如果子宫肌收缩不佳则有可能导致开放出血持续时间长,产后容易发生出血。

摘要： 怀孕对于女性来讲,是一项非常重要的事情,在相对较长的孕期内,女性会逐渐感觉到身体出现变化。在分娩过程中,也是考验女性身体健康状态的一项重要指标,在怀孕期间,妊娠糖尿病是让多数女性最头疼的一件事情,且临床对此疾病的检查方法与检查时间也非常的有讲究,那么我们接下来就一起来了解一下妊娠糖尿病。

摘要： 目的 探究产程异常的相关危险因素,并采取一系列影响的干预措施.方法 以我院2015年5月-2017年5月期间进行分娩的90例孕妇为例,将正常分娩的45例,设为A组,将45例产程异常,设为B组,对两组临床资料进行分析、比较.结果 B组的剖宫产发生率、产力异常发生率、胎位异常发生率,以及产后出血发生率均高于A组,差异有显著性(P<0.05).结论 产程异常的发生和多种因素有关,如宫缩乏力、孕妇自身精神心理状况、胎位异常等,均会延长分娩时间,进而加重不良妊娠结局分先,以及并发症风险.因此,在此基础上,向其采取一系列合理有效的干预措施,如心理护理、监测产程变化、营养支持等,均可预防产程异常.

摘要： 目的:观察产科方面产程异常处理与新生儿安危的关系.方法:于本院产科收治的产妇中,随机选取4000例作为样本,对照组产妇不予处理,观察组视产程异常表现给予处理.结果:观察组新生儿体重(3.51±0.20)kg、枕前位占比14.20％、枕后位占比44.85％、枕横位占比40.85％、产妇宫缩乏力率15.15％、脐带过短率19.25％、剖宫产率20.85％、产后出血率20.25％、新生儿窒息率15.70％、胎儿窘迫率17.60％,与对照组差异显著(p<0.05).结论:产程异常,易增加产妇的分娩风险,增加新生儿不良结局发生率.临床需视产程异常的表现及原因,给予妥善处理,提高新生儿健康水平.

摘要： 目的 :探讨产程异常头位难产围生期结局.方法 :回顾2014年 ～2017年我院头位难产者的临床资料,根据时间分为两组.结果 :两组头位难产孕产妇的原因有明显不同,差异具有统计学意义(P<0.05);对照组产妇出血性休克 、产后出血 、会阴裂伤发生率明显高于观察组,差异具有统计学意义(P<0.05);对照组新生儿窒息发生率明显高于观察组,差异具有统计学意义(P<0.05).结论 :需要产科医生严格检查各项因素,及时发现并给予纠正,提高阴道分娩质量.

摘要： 目的:通过子宫角妊娠与输卵管间质部妊娠临床对比分析,从临床的各个角度探讨宫角部妊娠与间质部妊娠的特点。rn 方法:对子宫角妊娠与输卵管间质部妊娠破裂型的孕周及失血情况比较、未破裂型发现孕周及症状比较,以及宫角部妊娠胎儿存活3例进行分析。rn 结果:宫角部妊娠破裂占宫角部妊娠的42％,输卵管间质部妊娠破裂占71.42％,P＜0.05,二者间差异有显著性。宫角部妊娠与间质部妊娠腹腔出血量＞1000ml的例数比较,P＞0.05,二者间差异无显著性。＞1000ml以上者发生休克,占93.3％。血红蛋白的改变不及HCI、的下降敏感,HCT的下降有较高的参考性。急诊开腹手术仍是宫角妊娠和输卵管间质部妊娠破裂首选的治疗手段。宫角部妊娠与输卵管间质部妊娠未破裂前仅表现为轻微腹痛和/或少量阴道流血。本组病例宫角部妊娠有2例孕足月,1例孕35+5周,均为剖宫产术中胎盘滞留而发现,均临产后产程异常,并有2例发生产后出血,胎儿生长受限2例。rn 结论:宫角妊娠和输卵管间质部妊娠其异常妊娠部位潜在的危险性,使我们在临床工作中,应提高对本病的认识。

摘要： 使用少量的异常声音数据，提高无监督异常声音探测的精度。阈值决定单元(13)用使用正常声音数据学习的正常模型和表现了异常声音数据的异常模型，对多个异常声音数据的每一个计算异常度，将其最小值决定为阈值。权重更新单元(14)使用多个正常声音数据、异常声音数据和阈值，更新异常模型的权重，使得全部异常声音数据被判定为异常、正常声音数据被判定为异常的概率最小。

摘要： 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。

摘要： 一种产程监护装置，包括：用于测量产妇宫颈扩张与胎头位置的三个呈三角形排布的具有收发功能的超声传感器和三个具有接收功能的超声传感器、压力传感器和多普勒超声探头；超声信号驱动及解调处理装置；计算处理装置；宫缩压力检测及转换装置；胎心率参数的胎心率超声驱动检测与数模转换及计算装置；后台处理及显示打印装置。本发明由于利用超声波三角形的方法来测量宫颈扩张、胎头位置参数，并通过计算处理，自动绘制宫颈扩张曲线、胎头下降曲线、胎儿心率曲线、宫压曲线、并以时间为标志同屏显示各种曲线，记录并分析判断整个产程的不断变化、可靠有效地辅助医生对胎儿分娩的全过程可进行实时监护。

摘要： 使用少量的异常声音数据，提高无监督异常声音探测的精度。阈值决定单元(13)用使用正常声音数据学习的正常模型和表现了异常声音数据的异常模型，对多个异常声音数据的每一个计算异常度，将其最小值决定为阈值。权重更新单元(14)使用多个正常声音数据、异常声音数据和阈值，更新异常模型的权重，使得全部异常声音数据被判定为异常、正常声音数据被判定为异常的概率最小。

摘要： 提供与有无异常音的学习数据无关、可以生成用于异常音检测的特征量提取函数的异常音检测学习技术。异常音检测学习装置包括：根据变分自动编码器的最佳化指标，更新输入的特征量提取函数以及特征量逆变换函数的第一函数更新单元(3)；根据正常音的学习数据提取正常音的音响特征量的音响特征量提取单元(4)；使用提取的音响特征量更新正常音模型的正常音模型更新单元(5)；使用正常音的学习数据以及输入的特征量提取函数，求与作为规定的值的伪阳性率ρ对应的阈值

摘要： 异常预兆检测装置(1)具有第1数据收集部(11)、选择部(31)、第2数据收集部(12)、判定部(32)。第1数据收集部(11)从多个测量装置(51、52、…、5n)收集由对设备(3)的状态各自进行测量的多个测量装置(51、52、…、5n)以第1周期测量的数据即多个第1测量数据。选择部(31)基于由第1数据收集部(11)收集到的多个第1测量数据，选择多个测量装置(51、52、…、5n)中的至少1个测量装置。第2数据收集部(12)从由选择部(31)选择出的至少1个测量装置对以比第1周期短的第2周期测量的数据即第2测量数据进行收集。判定部(32)基于第2测量数据，对在设备(3)是否产生了异常的预兆进行判定。

摘要： 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。

摘要： 本发明提供异常声音探测装置、异常声音生成装置、异常数据生成装置、异常模型学习装置、异常声音生成方法以及记录介质，该异常声音探测装置包括：模型存储单元，存储将预先准备的异常声音数据建模后的概率分布即第1异常模型和将与所述异常声音数据不同的异常声音即追加异常声音建模后的概率分布即第2异常模型；异常度获取单元，对于输入的对象声音数据，组合所述第1异常模型和所述第2异常模型来计算异常度；以及状态判定单元，将所述异常度与规定的阈值比较，判定所述对象声音数据是正常声音还是异常声音。

摘要： 取得部(15a)取得通信设备的正常通信的通信特征量。在所取得的通信特征量的数据数或数据取得期间超过了规定值的情况下，放大部(15c)根据5元组相等的每个组的数据数，以多个规定的方式放大通信特征量的数据数。生成部(15d)按照每个规定的方式，通过使用了放大后的通信特征量的学习，生成通信设备的正常通信的基准值信息。判定部(15e)使用表示测试数据与基准值信息的偏差的异常得分，来判定每个规定方式的异常检测的精度，该测试数据表示异常通信的通信特征量。选定部(15f)选定以判定的精度最高的方式生成的基准值信息。

摘要： 对诊断对象的运转状态的异常进行诊断的异常诊断方法具备：根据诊断对象的正常运转数据，制作成为用于判定诊断对象的运转状态的基准的单位空间的步骤；从诊断对象取得具有多个评价项目的状态量的数据的步骤；使用制作的单位空间，计算取得的数据的马氏距离的步骤；以及根据计算的马氏距离，判定诊断对象的运转状态的异常的步骤。制作单位空间的步骤包括制作数据长度相互不同的多个单位空间的步骤。制作多个单位空间的步骤包括根据从诊断对象取得的数据中的多个评价项目之间的相关系数以及数据的正常变动周期中的至少1个，决定各多个单位空间的数据长度的步骤。计算马氏距离的步骤包括使用制作的多个单位空间计算多个马氏距离的步骤。判定异常的步骤包括根据计算的多个马氏距离判定异常的步骤。