出院后营养护理现状

本文综述了青年期肥胖的成因、健康风险及干预策略。指出含糖饮料、低蔬果摄入和外食频繁是年轻人主要不健康饮食行为，且多数人尚未准备改变。强调需结合个体行为干预与食品环境改造，如校园饮食改革、移动端健康干预等。现有研究证据尚弱，但数字化干预和政策调控展现潜力。预防青年体重过度增长对遏制慢性病至关重要。青年肥胖预防的营养策略涉及到分析和解决年轻人面临的主要健康挑战。青年期是体重增加的一个敏感时期，而肥胖相关的健康问题令人担忧。不健康饮食习惯，如高糖饮料消费、较低的蔬菜摄入量，以及频繁在外就餐，尤其是快餐的消费，是许多年轻人常见的饮食模式。这些饮食习惯都可能增加年轻成人超重和肥胖的风险。研究指出，许多拥有不良营养习惯的年轻人并没有考虑改变或者准备做出改变。为了在生命周期中改善他们的营养和健康状况，需要采取特定针对这一年龄段的方法。这些策略和计划应该包括个体层面和人群层面的两种方法。目前，关于预防青年体重增加和阻止超重及肥胖的证据基础尚且薄弱，高质量的研究并不多。然而，在改变食品环境，例如在大学和学院进行的研究虽然质量有限，但是足够有希望进行更多更精良的研究设计，并且增加健康结果的测量。数字化干预和政策调控的潜力正在展现，这表明技术手段和法规能够辅助干预措施的实施。为了更好地应对青年肥胖问题，需要更多研究，特别是针对年轻成年人需求量身定制的项目。一些研究已经在进行中，但需要更多的实证研究来强化目前的干预策略。因此，预防青年体重过度增长对遏制慢性病至关重要，这涉及到青年个体行为的改变，以及食品环境的改革，包括校园饮食的改善和通过移动设备进行的健康干预。此外，了解不同文化和社会经济背景下的年轻人饮食习惯和肥胖发生的驱动因素，也是制定有效策略的关键。文化偏好、社会经济状况、教育水平、以及对健康饮食的认知等因素都可能影响个体的饮食行为。因此，干预策略在设计上需要灵活多样，以确保能够广泛地被不同背景的年轻人所接受和采纳。教育和公共卫生宣传也需要针对这一年龄段的特定需求，强调肥胖的健康风险，并提供可行的营养改善建议。青年肥胖的预防不仅关系到个人健康，也关系到社会经济负担的减少。因此，政策制定者、教育机构、健康专家和食品行业应当共同努力，提供一个支持健康饮食和积极生活方式的环境。通过制定相应的健康政策、改善饮食教育、以及创建健康的食品选择和消费环境，可以有效地降低青年肥胖的发生率，从而减少长期的健康风险和医疗开支。

本研究调查了沙特阿拉伯吉达市117名医生的营养知识与对抗营养不良的实践情况。结果显示，医生的平均营养知识得分仅为50%，在核心营养领域如钙流失、血糖指数等方面知识薄弱。多数医生认为营养管理在筛查、评估和治疗阶段均存在困难，自我评估的知识水平和兴趣仅为中等，且认为其与临床工作相关性有限。研究指出，医生缺乏足够的营养教育培训，建议将营养课程纳入医学教育体系，并加强继续教育，以提升临床营养实践能力，改善患者治疗效果。

本文探讨了基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的混合模型LM-CNN-SVM在自动驾驶中的目标识别与行人检测应用。通过将图像划分为局部区域并利用多CNN提取特征，结合PCA降维与SVM分类，显著提升了对遮挡、光照变化等复杂环境的适应能力。实验表明，该方法在Caltech-101和Caltech行人数据集上优于主流算法，具备高准确率与良好泛化性能，为自动驾驶系统提供了可靠的感知解决方案。

本文提出一种基于语义的智能信息检索系统，聚焦旅游领域，通过引入‘查询原型’与‘查询相似性’机制，实现用户意图精准匹配。系统利用本体论标记、模板解析和城市状态分析器，将自然语言查询映射到预定义服务原型，从而返回直接、相关的URL结果。相比传统关键词搜索，该方法显著提升召回率与精确度，降低用户查询门槛，尤其适用于动态信息密集的旅游场景。研究还展示了系统架构、核心模块实现及未来扩展方向，为构建用户友好的语义搜索引擎提供了可行方案。

本文摘自‘另类诺贝尔奖’得主联名致世界卫生组织新任总干事的公开信，呼吁建立无差别的全球医疗体系。作者们基于在战乱与脆弱地区多年的医疗人道工作经验，揭示了当前世界医疗资源分配的双重标准，强调难民、囚犯、妇女等弱势群体的基本健康权常被剥夺。文章主张将医疗视为普世人权，推动性别敏感与创伤知情的医疗服务，并倡导国际合作杜绝性暴力、保障生殖权利。同时，以孟加拉国和苏丹为例，证明本地化医疗改革可实现从药品进口国到出口国的转变。信中敦促WHO发挥领导力，整合联合国机构力量，落实对边缘人群的健康承诺，确保在全球卫生进程中‘无人掉队’。

本文提出SPARE协议，结合节点资源效率、相遇概率与社会相似性，提升车联网中消息投递率并降低开销。通过动态管理消息副本与转发策略，在资源受限环境下实现高效可靠通信，适用于高动态、间歇连接的智能交通系统。随着智能交通系统（ICTS）在道路交通安全中的应用日益广泛，如何保证车辆间通讯的有效性和稳定性成为了研究的热点问题。由于车辆高速运动导致网络拓扑高度动态变化，并且网络可能频繁断开连接，这些因素都会导致通信性能下降。为解决这一问题，研究者提出了基于社会概率和资源效率的SPARE协议，目的是在资源受限的环境下，通过动态管理消息副本与转发策略，提升消息的投递率，同时减少通信开销。SPARE协议将节点资源效率、相遇概率与社会相似性相结合，以优化车联网中的消息传递过程。它特别适用于那些高动态性和间歇性连接的智能交通系统环境。SPARE协议采用存储转发的方式，能够适应高动态场景并处理频繁的网络断开问题。在具体的协议设计中，SPARE协议关注如何高效地利用节点资源，包括节点的存储容量和能量。同时，它还考虑了节点之间的相遇概率，也就是说，SPARE协议会根据节点之间预期的相遇频率来决定消息的转发策略，这有助于提高消息传递的成功率。社会相似性在这里指的是节点之间在移动模式或行为上的相似程度，SPARE协议利用这一点来预测节点间相遇的可能性，并据此优化消息传输路径。在车联网环境中，车辆通常具备有限的计算资源和能量，因此任何协议都需要尽可能地减少资源消耗。SPARE协议通过优化消息复制和转发行为，降低节点处理信息的负担，从而减少能量消耗和提高系统的整体效率。这意味着，尽管网络环境变化莫测，SPARE协议仍然能保证消息在预期的节点间高效传输。为了实现这些目标，SPARE协议采用了一种智能的资源分配机制，它能够根据实时网络状况动态调整消息副本的数量和分发策略。例如，在车辆流量大的地区，协议可能增加消息的副本数以提高传递的可能性。同时，考虑到车联网的地理特点和车辆移动规律，SPARE协议还会根据交通流量、道路条件等因素动态调整消息的分发策略，确保消息能够被适时、准确地传递到目的地。SPARE协议为车联网中消息传递提供了一种创新的解决方案。该协议在保证传输效率的同时，也考虑到了网络动态性和资源限制等实际问题，显著提高了车联网的通信性能和可靠性。适用于高动态、间歇连接环境下的智能交通系统，SPARE协议在提升道路安全和车辆间通信质量方面具有重要的应用价值。

本文提出一种名为PEA的并行心电图认证框架，融合基准点与非基准点特征，提升智能医疗系统中的身份识别准确性和稳定性。通过混合特征提取与MapReduce驱动的并行模式识别，实现高效、连续的用户认证，适用于可穿戴设备与远程医疗场景。实验表明，该方法准确率超99%，具备高实用价值。PEA框架是一种基于心电图的并行认证技术，它旨在通过结合基准点和非基准点的特征来提高智能医疗系统中身份识别的准确性和稳定性。PEA系统采用混合特征提取方法，将心电图信号中的关键信息与传统身份识别方法相结合，从而提升认证过程的可靠性。此外，PEA利用MapReduce的并行处理模式，以实现快速、持续的用户身份验证。这种模式特别适合于智能可穿戴设备和远程医疗监控场景，因为它们需要实时或近实时的数据处理能力。该技术的核心优势在于其高准确率和低误判率，实验数据表明PEA的准确率超过了99%，这在智能医疗领域是一个非常高的认证标准。PEA框架的设计考虑了医疗环境中对身份认证的严格要求，如需要处理大量数据、维持高准确度、保证快速响应以及操作的简便性。通过使用并行计算方法，PEA能够处理大规模数据集并提供实时分析，这对于监控心电图信号特别重要，因为心电图信号对于任何微小的异常变化都非常敏感。PEA框架不仅提高了身份识别的准确性，还提升了系统的稳定性，降低了由于技术故障或外界干扰导致的认证错误风险。这一点对于医疗应用来说至关重要，因为错误的身份识别可能会对病人的治疗和护理产生严重的后果。此外，PEA在设计上还考虑了可扩展性和灵活性，使其能够适应不断发展的智能医疗设备和技术。心电图（ECG）作为人体生命体征的一种记录方式，其独特的波形特征是进行个体身份认证的理想选择。通过心电图的波形图，可以捕捉到一个人特有的生理特性，这些特性在时间和空间上都是相对稳定的，为生物识别技术提供了一种可行的生物特征。ECG的使用在智能医疗中尤其有价值，因为它不仅可以用于身份认证，还能作为健康监测的一个重要指标。PEA框架的提出，为智能医疗系统提供了一种集身份认证与健康监测于一体的新工具，这对于实现个性化的远程医疗服务有着重要的推动作用。通过这种一体化的处理方式，医疗提供者可以更全面地了解患者的健康状况，从而做出更加精准的医疗决策。此外，利用可穿戴设备进行心电图监测，患者可以在日常生活中持续跟踪自己的健康状况，这不仅增加了患者对自身健康的认知，也减少了去医院定期检查的频率和成本。可穿戴技术的普及为医疗监测和数据收集提供了新的途径，而PEA框架正是这种技术进步的产物。随着大数据和云计算技术的发展，PEA框架的并行处理模式能够更有效地利用计算资源，处理海量医疗数据，并提供实时反馈。这些技术的融合，使得PEA不仅仅是一个身份认证工具，更是一个推动智能医疗系统发展的强大平台。通过智能分析和模式识别技术，PEA可以不断地学习和适应新的数据模式，进一步提高其在智能医疗系统中的应用价值。PEA框架将心电图分析与智能医疗系统相结合，为医疗领域提供了一种高效、准确和稳定的用户身份认证方法。它在保持高准确率的同时，也满足了可穿戴设备和远程医疗监测对实时性和准确性的高要求。通过利用大数据处理技术和MapReduce并行计算模型，PEA框架提升了智能医疗系统的效率和性能，为未来智能医疗的发展开辟了新的可能性。

本研究探讨了老年人群中智力障碍者与一般人群在疼痛诊断和药物治疗上的差异。结果显示，智力障碍者更少被诊断为头痛、肌肉骨骼疼痛等，但更易被诊断为泌尿系统和内脏疼痛，尤其在男性中显著。在用药方面，该群体更常被处方对乙酰氨基酚和芬太尼，而较少使用COX抑制剂和弱阿片类药物。研究强调，由于沟通障碍，智力障碍者的疼痛常被忽视或误判，依赖照护者观察成为关键。此外，芬太尼使用率较高引发对其合理性的质疑，需警惕强阿片类药物带来的认知与内脏副作用。文章呼吁提升医护人员对非言语疼痛表现的认知，优化疼痛评估工具，并加强多学科协作，以实现更精准、安全的疼痛管理。未来研究应深入探讨处方模式背后的原因，包括避免多重用药的考量及医疗资源获取差异。

本文提出基于人工系统、计算实验和平行执行（ACP）方法的地铁平行交通管理与控制系统（PTMS-Subway），旨在解决复杂地铁系统的管理与控制难题。系统由状态感知平台（SPMP-Subway）、人工地铁系统（ASS）、计算实验平台（CEP）和平行执行系统（PES）组成，实现对地铁运行的实时监控、预警、预测、调度优化与应急管理。通过在苏州地铁1号线和2号线的成功试点，验证了该系统在提升运营效率、安全性、可靠性和服务水平方面的显著成效。平台支持离线训练与在线优化，具备应对正常与突发事件的双重能力，推动地铁管理向智能化、数据驱动转型。

本研究探讨波斯尼亚和黑塞哥维那青少年体力活动水平（PAL）在14至16岁两年间的变迁及其家庭影响因素。研究发现，男孩比女孩更活跃，但整体PAL下降，尤其在男孩中更为明显，可能与其退出体育活动有关。父母教育水平被确认为PAL的重要正向预测因子，受教育程度较高的父母更可能引导子女保持积极的身体活动习惯。相反，家庭社会经济地位、亲子冲突、父母监管等变量未显现显著影响，推测因当地体育资源普及度高，削弱了经济与管控因素的作用。研究强调，提升父母特别是教育水平较低父母对运动健康价值的认知，是干预青少年体力活动下降的关键策略。该成果为制定针对性公共卫生政策提供了实证依据，建议未来研究扩展至更小年龄群体，以全面把握性别差异下的活动模式演变。

本文探讨了微波光子学在自动驾驶雷达系统中的创新应用，通过光子同步技术实现高精度、大孔径雷达信号的生成与分发。文章提出将复杂处理集中于中央站，前端模块简化为低复杂度收发芯片的架构，显著提升角分辨率至1.1°，并支持5D雷达成像。利用商用通信器件完成原理验证实验，展示了光纤传输在抗干扰、低损耗方面的优势。进一步结合硅光子与CMOS工艺，展望了光电集成芯片在小型化、低成本、高可靠性车载系统中的潜力，为下一代高级驾驶辅助系统提供了关键技术路径。

本研究基于丹麦17家医院的2080名医疗工作者，揭示患者转移频次、辅助设备缺失及同事协作不足是职业性背部损伤的主要风险。每日转移9次以上者风险高达8倍，30%案例缺滑动板等设备，心理社会支持亦关键。提出减少搬运负担、配备智能设备、强化团队协作的综合防控策略，为医疗行业职业健康提供循证依据。在丹麦17家医院的2080名医疗工作者中进行的一项前瞻性队列研究揭示了医疗工作者在患者转移过程中背部损伤的风险因素。该研究强调了每日转移患者次数的增加、辅助设备的缺乏以及团队协作不良是导致职业性背部损伤的主要风险因素。具体来说，每日转移患者超过9次的工作者面临的风险高达8倍。在研究的案例中，30%存在缺少滑动板等必要设备的情况。此外，心理社会因素，包括同事之间合作不佳和支持不足，也是增加背部损伤风险的重要因素，风险比为3.16。在物理和心理社会工作环境因素方面，研究指出了几个关键点。物理因素包括重复性的身体动作、不稳定的搬运姿势和过多的患者转移次数，这些都大大增加了背部受伤的可能性。心理社会因素则涉及工作团队内部的合作问题以及工作环境中提供的支持水平。缺少有效的心理社会支持和团队合作会进一步加剧物理负担对医疗工作者的影响。为了应对这些问题，研究提出了一套综合性的防控策略。减少搬运负担是关键，通过合理安排患者转移任务和减少单个工作者的转移次数来降低风险。配备现代化的辅助设备如滑动板、智能病床、助行器和天花板吊装装置可以显著减少物理损伤。此外，强化团队协作、提高团队间沟通效率和改善相互支持的工作氛围对于促进职业健康至关重要。该研究为医疗行业职业健康问题提供了循证依据，强调了从物理和心理社会两个层面同时采取措施的必要性。通过提供科学的数据和实际的改进措施，医疗行政机构和政策制定者可以更好地理解如何在实际工作中实施有效的背部损伤防护措施。在丹麦的17家医院的2080名医疗工作者中，通过前瞻性队列研究的方式，研究人员深入了解了影响医疗工作者背部损伤的环境因素。研究发现，频繁的患者转移、辅助设备的缺失以及团队合作不足是导致背部损伤的主要原因。为减少转移频次、提供必要设备和改善团队协作，提出了具体的综合防控策略。此外，研究还强调了心理社会支持的重要性，通过制定相关措施以降低医疗工作者的职业风险。