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J-GLOBAL ID：202202274575928993   整理番号：22A1037885

腹腔鏡下子宮摘出術に対する加速リハビリテーション手術看護の介入効果を評価するための人工知能アルゴリズム下の超音波画像【JST・京大機械翻訳】

Ultrasound Image under Artificial Intelligence Algorithm to Evaluate the Intervention Effect of Accelerated Rehabilitation Surgery Nursing on Laparoscopic Hysterectomy

著者 (5件)： Yu Haiwei (Department of Obstetrics, Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, Heilongjian, China) ,  Zhao Ziming (Operating Room, Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, Heilongjiang, China) ,  Duan Xiuping (Operating Room, Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, Heilongjiang, China) ,  Zhou Jian (Department of General Surgery, Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, Heilongjiang, China) ,  Su Dechun (Operating Room, Affiliated Hongqi Hospital of Mudanjiang Medical University, Mudanjiang 157011, Heilongjiang, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腹腔鏡全子宮摘出術における加速リハビリテーション手術(ERAS)看護の応用価値を調査するために,病院における良性子宮疾患のために腹腔鏡全子宮摘出術を受けた120人の患者を研究対象として選択した。異なる看護計画に従って,彼らを実験群(ERAS看護プログラム)で60例,対照群(伝統的周術期看護)で60例に分けた。すべての患者は術後超音波検査を受け,2群の術中および術後リハビリテーション指数を分析した。さらに,改良標準Caponビーム成形(ISCB)アルゴリズムを提案し,それをSCBアルゴリズム,逐次回帰アルゴリズム(SER)および再帰的最小二乗(RLS)アルゴリズムと比較した。結果は,ISCBアルゴリズムの中心平均パワーとバックグラウンド平均電力(-46.92,-33.85)がSCBアルゴリズム(-36.18,-23.64),SERアルゴリズム(-39.02,-27.31)とRLSアルゴリズム(-34.88,-24.66)のそれらより有意に低く,一方,コントラストと分解能(19.11,15.57)はSCBアルゴリズム(12.74,9.01),SERアルゴリズム(13.86,7.89)とRLSアルゴリズム(13.26,8.26)[数式:原文を参照]のそれらより有意に高かった。実験群における肛門排気時間(11.84±2.15時間),鎮痛効果スコア(3.37±1.03ポイント),入院日数(3.72±0.74日),および入院費用(11859.03±355.24)は,対照群(20.95±3.44時間,6.12±1.46ポイント,5.48±0.91日,16135.22±680.55)[数式:原文を参照]より有意に低かった。実験群(2.28±0.37)におけるNRS評価尺度のスコアは,対照群(4.09±0.65)[数式:原文を参照]におけるそれより有意に良好であった。実験群における患者の割合(満足した+満足+一般に満足される)(100%)は,対照群(71%)におけるそれより有意に良好であり,その差は統計学的に有意な[数式:原文を参照]であった。実験群では,術後発熱の2症例,吐き気と嘔吐の1症例,および下肢静脈血栓症の2症例があった。対照群では,術後発熱の4症例,吐き気と嘔吐の4症例,および下肢静脈血栓症の2症例があった。要約すると,ISCBアルゴリズムに基づく超音波イメージングは,高品質で腹腔鏡全子宮摘出術を受ける患者の骨盤底構造を表示でき,医師の診断率を改善する。ERAS看護は患者の術後リハビリテーションを促進し,術後疼痛を低減し,患者の満足度を改善する。臨床で普及し,応用する価値がある。Copyright 2022 Haiwei Yu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コントラスト ,  最小二乗法 ,  鎮痛作用 ,  *リハビリテーション ,  *子宮切除 ,  熱症状 ,  *看護 ,  *超音波画像 ,  *外科術 ,  術後痛 ,  子宮疾患 ,  *腹腔鏡 ,  入院期間 ,  患者満足度

分類 (1件)： 婦人科疾患・妊産婦疾患の外科療法  (GS05030Y)

引用文献 (25件)：

• G. Yilmaz, A. Akça, N. Aydin, "Enhanced recovery after surgery (ERAS) versus conventional postoperative care in patients undergoing abdominal hysterectomies," Ginekologia Polska, vol. 89, no. 7, pp. 351-356, 2018.
• Z. Lv, W. Xiu, "Interaction of edge-cloud computing based on SDN and NFV for next generation IoT," IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 7, pp. 5706-5712, 2020.
• G. J. Marchand, A. Azadi, K. Sainz, A. Masoud, S. Anderson, S. Ruther, K. Ware, S. Hopewell, G. Brazil, A. King, J. Vallejo, K. Cieminski, A. Galitsky, R. Osipov, A. Steele, J. Love, "The efficacy of acetaminophen in ERAS protocols for total laparoscopic hysterectomy," Journal of the Society of Laparoendoscopic Surgeons, vol. 25, no. 2, 2021.
• Y. Chen, S. Hu, H. Mao, W. Deng, X. Gao, "Application of the best evacuation model of deep learning in the design of public structures," Image and Vision Computing, vol. 102, 2020.
• A. D. Street, J. M. Elia, M. M. McBroom, A. J. Hamilton, J. E. Grundt, J.-M. N. Blackwell, B. T. Romito, "The impact of implementation of a hysterectomy enhanced recovery pathway on anesthetic medication costs," Journal of Comparative Effectiveness Research, vol. 9, no. 15, pp. 1067-1077, 2020.

タイトルに関連する用語 (10件)： 腹腔鏡下子宮摘出術 ,  加速 ,  リハビリテーション ,  手術 ,  看護 ,  介入効果 ,  評価 ,  人工知能 ,  アルゴリズム ,  音波画像