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類型：攝影美化
大小：17.2998046875MB
版本：V6.0-2438415
應用語言： 簡體中文
更新時間：2025-09-25 01:36:12
應用截圖
應用介紹
術中低體溫風險預測模型可依據手術患者的各類數據與手術方式展開計算，進而預測出現低溫的概率。同時，有大量專業權威的文獻可供查閱，這對手術幫助極大。
可以在應用中實現風險計算，以便知道低體溫的情況；
在應用中就能實現低體溫預測功能，便于及時到預測的結果；
可以手動輸入患者的信息，便于能更精準、優質的實現手術；
可實現多年齡段和男女性別的計算功能，輕松計算出結果；
多種麻醉方式和預計手術靜脈輸液量，可自由選擇使用；
可以自行選擇是否腔鏡手術，以便能更高效的進行手術
能夠高效地掌握低溫高風險患者的狀況，同時實現圍術期體溫管理的高效底線。
能夠助力患者強化對自身身體體溫的管控，切實執行保溫舉措，維持身體健康。
切實助力患者增強對低體溫的認知，為自身身體給予高質量呵護。
所有預測的計算均可詳細且精準地呈現，用戶可在應用中查看詳情。
用戶在應用中能夠便捷地獲取各個手術的詳細說明信息，操作簡單方便。
提供了模型參考文獻，用戶可以隨時查看，以便能更高效的了解
識別圍術期低體溫高風險患者，對圍術期體溫管理意義重大。Predictors評分（Predictors Score）是基于黃宇光教授牽頭的兩項國內非心臟手術患者圍術期意外低體溫臨床流行病學調查得出的。
2013 年，在北京地區 26 家醫院開展了一項有 800 多例患者參與的低體溫調查，此為第一項研究；2015 年，又開展了一項由全國 28 家大型三甲醫院、3000 多例患者參加的低體溫調查，這是第二項研究。這兩項研究的結果都表明，我國圍術期意外低體溫發生率高達 39.9% - 44.3% 。
在明確圍術期意外低體溫發生的危險因素后，我們依據全國28家醫院的研究數據集構建了一個低體溫發生的預測模型。隨后，運用北京地區26家醫院的數據集對該模型進行驗證，從而得到一種能夠在術前預測圍術期低體溫發生率的計算方法，這便是Predictors評分的來源。
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