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術(shù)中低體溫風(fēng)險預(yù)測模型app能夠根據(jù)手術(shù)患者的各項數(shù)據(jù)以及手術(shù)的方式來進行計算，能夠預(yù)測出現(xiàn)低溫的概率，這里還有眾多的文獻可以查閱，專業(yè)權(quán)威，對于手術(shù)來說有很大的幫助！
可以在應(yīng)用中實現(xiàn)風(fēng)險計算，以便知道低體溫的情況；
在應(yīng)用中就能實現(xiàn)低體溫預(yù)測功能，便于及時到預(yù)測的結(jié)果；
可以手動輸入患者的信息，便于能更精準、優(yōu)質(zhì)的實現(xiàn)手術(shù)；
可實現(xiàn)多年齡段和男女性別的計算功能，輕松計算出結(jié)果；
多種麻醉方式和預(yù)計手術(shù)靜脈輸液量，可自由選擇使用；
可以自行選擇是否腔鏡手術(shù)，以便能更高效的進行手術(shù)
能高效的了解低溫高風(fēng)險患者的情況，并能高效底線圍術(shù)期體溫管理；
可幫助患者加強對自己身體體溫的管理，落實保溫措施，保持健康身體；
有效幫助患者提升自己對低體溫的認識，為自己的身體提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)；
所有預(yù)測的計算都能詳細精準的呈現(xiàn)，用戶可以在應(yīng)用中詳情了解；
詳細的說明信息，用戶在應(yīng)用中可以知道各個手術(shù)的詳情，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
圍術(shù)期低體溫高風(fēng)險患者的識別，對于圍術(shù)期體溫管理而言，意義重大。Predictors 評分（ Predictors Score）正是基于黃宇光教授牽頭的兩項國內(nèi)非心臟手術(shù)患者圍術(shù)期意外低體溫的臨床流行病學(xué)調(diào)查而獲得的。
第一項研究是2013年開展的北京地區(qū)26家醫(yī)院、800多例患者參加的低體溫調(diào)查，第二項研究是2015年開展的由全國28家大型三甲醫(yī)院、3000多例患者參加的低體溫調(diào)查。這兩項研究結(jié)果均提示，我國圍術(shù)期意外低體溫發(fā)生率高達39.9%~44.3%。
在確定圍術(shù)期意外低體溫發(fā)生的危險因素之后，我們以全國28家醫(yī)院的研究數(shù)據(jù)集建立了一個低體溫發(fā)生的預(yù)測模型，再用北京地區(qū)26家醫(yī)院的數(shù)據(jù)集對該模型做了驗證，獲得了一個可以術(shù)前預(yù)測圍術(shù)期低體溫發(fā)生率的計算方法，這就是Predictors評分的由來。
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