29、患者与家属沟通中的情感与挑战

患者与家属沟通中的情感与挑战

在医疗情境中,患者被诊断出疾病后,家属和患者都会经历一系列复杂的情绪,这些情绪不仅影响着他们自身的心理状态,也对彼此之间的沟通和关系产生着深远的影响。了解这些情绪及其带来的挑战,对于改善患者和家属的应对方式以及促进良好的沟通至关重要。

表达宽慰之情

当患者的诊断结果比预期的情况要好时,家属和患者往往会感到如释重负。就像有位家属所说:“我松了一口气,情况没有变得更糟。她之前感觉很糟糕,我已经为各种可能性做好了准备,其中大多数都相当糟糕。结果是,她未来需要服用很多药物,但如果她好好照顾自己,我打算帮助她这么做,她很有可能过上充实的生活。我知道现在一切都会好起来的。”

通常,家属和患者会在诊断前设想最坏的情况,这样当实际诊断结果出来时,他们就能感到庆幸。尤其是那些有过疾病经历,或者知道患者可能遗传某些疾病但最终没有发生的家属,这种宽慰的感觉会更加强烈。而对于那些不愿面对现实的人来说,在对诊断信息及其对患者未来的影响了解甚少时,也会感到宽慰。

然而,宽慰之情虽然是积极的,能够在一定程度上培养家属和患者的乐观态度,但也可能给沟通带来挑战。有些家属可能会因为过度宽慰而拒绝接受与他们乐观预期相悖的信息,甚至试图说服患者也这样做。这时,医疗专业人员可能需要帮助家属调整期望,使他们能够更现实地应对诊断结果,同时也帮助患者做到这一点。

应对内疚、羞耻和指责

羞耻和内疚这两种情绪往往紧密相连。新被诊断出疾病的患者及其家属可能会因患者的诊断结果而共同承受内疚和羞耻感,特别是当疾病是通过性传播(如艾滋病)或与非法药物使用有关(如丙型肝炎)时。一些与生活方式相关的疾病,如肺癌和二型糖尿病,也可能导致羞耻感,因为这些

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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