目的:分析对腹腔镜下全子宫切除术患者应用以品管圈活动为框架的优化手术室路径干预的效果。方法:选取江苏省宿迁市泗阳医院收治的50例腹腔镜下全子宫切除术患者(入院起始时间为2023年6月至2024年12月)作为研究样本,将其随机分为对照组(25例)和观察组(25例),对照组干预方法为常规手术室流程,观察组干预方法为以品管圈活动为框架的优化手术室干预路径,对比两组患者手术前(T0)、手术开始10min(T1)时的呼吸频率、心率等应激指标水平、手术耐受性优良率、围手术期不良事件发生率。结果:呼吸频率、心率等应激指标水平对比,两组在T0时刻对比无统计学意义,P>0.05,T1时,对照组各项水平高于T0时,P<0.05;观察组各项水平略高于T0时,P>0.05;手术耐受性优良率对比,观察组96.00%高于对照组76.00%,P<0.05;围手术期不良事件发生率对比,观察组4.00%低于对照组20.00%,P<0.05。结论:对腹腔镜下全子宫切除术患者采用以品管圈活动为框架的优化手术室干预路径干预,不仅能减轻患者围手术期的应激状态和提高其手术耐受性,还能降低其围手术期不良事件发生率。
随着现代工业的不断发展,电气自动化系统在各个领域的应用日益广泛,其稳定运行对工业生产至关重要。然而,电气自动化系统的复杂性不断增加,使得故障诊断难度大幅提高,传统诊断方法已难以满足实际需求。基于人工智能的故障诊断系统应运而生,其设计思路是通过数据采集、处理及诊断模型构建等模块,利用神经网络、支持向量机等人工智能算法,实现对电气自动化系统故障的精准诊断。在实现过程中,采用合适的编程语言与软件工具进行开发,并经过实际案例验证,该系统在诊断精准度和效率上具有显著优势。研究成果不仅提高了电气自动化系统故障诊断的水平,也为保障工业生产的稳定运行提供了有力支持,对推动故障诊断领域的发展具有重要意义。