22、急性护理环境中的辅助和替代沟通(AAC)解决方案

急性护理中的AAC沟通解决方案

急性护理环境中的辅助和替代沟通(AAC)解决方案

1. 住院患者的沟通需求

有效的医患沟通对患者的健康至关重要,无论其年龄和病情如何。患者要充分参与自身护理,需能召唤帮助、有效交流症状和治疗偏好,同时理解医护人员关于病情和治疗计划的说明。据估计,1600万医保受益人存在一定程度的沟通障碍,残疾人士面临有效医患沟通障碍的可能性是正常人的六倍多,美国还有2500万人因英语不流利面临沟通挑战。

美国每年有超3500万人住院,部分患者有复杂的既有沟通需求,许多急诊患者也因病情或治疗影响,难以有效沟通。约8.6%的美国人口因英语水平有限,面临不良医疗事件风险。

1.1 常见误区与现实情况

误区 现实
AAC仅适用于有发育或后天性沟通障碍的人 许多住院患者面临的沟通障碍可通过实施AAC策略解决
住院患者会克服沟通障碍,可能在学会使用AAC策略前就已出院 AAC策略可在重症监护环境中快速实施并有效使用
重症患者太虚弱,无法学习和使用AAC策略 插管且身体无法移动的患者可使用AAC策略与护理人员有效沟通并参与医疗决策
最佳实践规定,AAC策略仅适用于无法说话的沟通弱势患者 AAC策略可提高英语水平有限患者的医患沟通
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合PythonMatlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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