简介:摘要目的分析急诊气管插管(endotracheal intubation,ETI)后患者平均动脉压(mean arterial pressure, MAP)及呼气末二氧化碳(end tidal CO2, ETCO2)的变化特点,探讨急诊ETI后监测MAP和ETCO2对早期预测严重循环崩溃(cardiovascular collapse, CVC)的价值。方法前瞻性顺序收集2015年3月至2020年5月北京协和医院急诊科行急诊ETI成人患者的临床资料。观察并记录患者ETI后5、10、30、60和120 min MAP和ETCO2的数值。根据患者急诊ETI后是否发生严重CVC分为严重CVC组和无严重CVC组。对两组MAP和ETCO2的数值进行组间相同时间点和组内相邻时间点的比较,并将ETI后MAP与ETCO2的数值进行相关性分析。采用ROC曲线分析急诊ETI后5 min和10 min MAP及ETCO2对严重CVC的预测能力。结果共纳入研究患者116例,其中75(64.7%)例患者ETI后发生严重CVC,严重CVC组中以男性和高龄患者居多。严重CVC组急诊ETI后5、10、30、60、120 min MAP和ETCO2的数值明显低于无严重CVC组。两组MAP和ETCO2在急诊ETI后5~30 min表现为同步下降,在ETI后30 min达最低值,其后至ETI后120 min表现为同步回升。ETI后MAP和ETCO2两者的变化具有相关性(rs=0.653, P<0.01)。ETI后5 min MAP可准确预测严重CVC(AUC=0.86, P<0.01),最佳截断值为MAP≤72 mmHg(灵敏度为78.7%,特异度为87.8%)。ETCO2也可准确预测严重CVC(AUC=0.85, P<0.01),最佳截断值为ETCO2≤35 mmHg(灵敏度为77.3%,特异度为85.4%)。ETI后10 min MAP可准确预测严重CVC(AUC=0.90, P<0.01),最佳截断值为MAP≤67 mmHg(灵敏度为89.3%,特异度为85.4%)。ETI后10 min ETCO2也可准确预测严重CVC(AUC=0.87, P<0.01),最佳截断值为ETCO2≤33 mmHg(灵敏度为81.3%,特异度为78.0%)。急诊ETI后5 min和10 min的MAP和ETCO2中任意两个指标的预测能力差异无统计学意义(P>0.05)。结论急诊ETI后严重CVC患者早期即有MAP和ETCO2下降表现,但识别滞后和干预不足可能与CVC的发生发展有关。ETI后早期MAP和ETCO2对预测严重CVC均有较高效能。插管后5 min MAP≤72 mmHg、ETCO2≤35 mmHg、插管后10 min MAP≤67 mmHg及ETCO2≤33 mmHg均提示患者发生严重CVC的可能性大。
简介:摘 要:本文介绍了基于LabView的区域供热系统压差调节阀门执行器的性能测试及功能演示系统,该系统可以实现对供热站的模拟控制,以达到测试执行器性能并对客户进行功能演示的功能。
简介:摘要:大唐宝鸡热电厂校时系统原采用北京北斗星通C200-D接收器接入和利时MACS FM197型号对时集线器完成DCS系统校时,由于该校时系统存在频繁校时错误,造成多次DCS系统时间出现错误,致使我厂SOE分析无法进行。曾出现由于超后校时导致DCS数分钟无数据,影响机组的安全稳定运行。现采用北斗为主、GPS为辅的淄博星硕电子MAT-3000双校时系统,完美的解决了校时卫星信号颗数不足的情况,同时将我国自主开发的北斗卫星作为主校时系统,极大的提高了DCS系统时间的准确性,保证了DCS系统的安全可靠的运行。
简介: 摘要:消防系统与安防系统之间虽然互相属于两个不同的系统,但他们之间还是有着密切的关系,即联动关系。他们虽然是分别属于两个不同的系统,但他们之间还是密切相连的,起相互想补作用,二者结合起来使用将有利地防止灾情的进一步扩大,提高逃生几率减少人员伤亡,使二者的使用效益更能发挥出巨大的功能。
简介:摘要:随着我国的经济发展趋势越发迅猛,群众的生活水平也得到了很大的提升,城镇化的范围也在不断扩大,这对于电力电子技术而言既是发展的机遇,也是发展的挑战,目前的电力电子技术已经形成了稳定的研究方向,但是在谐波问题上却仍然无法得到有效的解决措施,由此需要从谐波检测的方式方法作为技术前提进行分析,找到实际检测过程中的技术缺陷以及漏洞所在。
简介:摘要:本文采用西门子PLC为核心控制器,外加扩展1块4通道模拟量输入模块和一个2通道模拟量输出模块。分析了工艺要求,设计硬件电路,控制电路,设计程序流,使用WINCC组态软件和S7-1200仿真软件进行模拟演示。
简介:摘要:为了获取空调的实时运行数据,分析空调的运行性能,开发一种基于CAN总线与WiFi数据传输的远程监控系统具有十分重要的意义。通过CAN总线,获取空调在电动大巴行驶过程中的各种运行数据,然后通过移动无线网络(由安卓、苹果手机设置的WiFi共享热点或由独立的3G/4G无线路由建立的WiFi热点),将数据传输到构建于阿里云的数据平台上,对空调运行状态进行实时监控。基于该技术方案最终建立车载空调远程监控系统,实时采集空调运行数据,实现车载空调数据的远程传输,通过运行性能分析促进车载空调控制策略的优化。通过实际试车验证,数据传输模块能够在整车环境中稳定的传输数据,远程监控系统能够正常运行。该方案为电动大巴空调的远程监控提供了一种参考,具有一定的应用价值。