31、医疗场景中的沟通与未来愿景构建

医疗场景中的沟通与未来愿景构建

1. 医疗沟通中的中立原则与案例分析

在医疗场景中,当面临患者家属与患者之间的沟通问题时,医护人员需保持中立。因为人们在冲突时自然会寻求盟友,患者家属或患者可能会希望医护人员站在他们这边,即便医护人员在小问题上的认同,也可能让他们觉得医护人员是自己的支持者。然而,这种情况不仅会让医护人员感到不适,还可能引发伦理问题。医护人员的首要职责是确保患者获得最佳护理,因此建议对患者和家属保持明确的中立态度。

以安吉拉为例,她担心丈夫洛根的医疗护理,希望护士夏洛特能说服丈夫更换肿瘤科医生。夏洛特深知从伦理角度她不能参与此事,于是请护士长贝蒂介入。以下是她们的交流过程:
|人物|对话内容|
| ---- | ---- |
|贝蒂|您好,安吉拉。我们之前没见过,我是贝蒂,今晚值班的护士长。夏洛特说您对您丈夫的治疗有一些担忧。|
|安吉拉|您好,贝蒂。是的,我有很多担忧,我跟夏洛特提过了。她没跟您说吗?|
|贝蒂|她跟我说了,但我觉得我们三人一起聊聊,看看怎么帮您比较好。我想先直接听听您的情况。|
|安吉拉|好的。我觉得我丈夫洛根没有得到最好的护理。一方面,我不喜欢他的医生。而且我似乎无法说服洛根考虑我的请求,换另一位医生。|
|贝蒂|您希望护士怎么帮您呢?|
|安吉拉|显然你们比医生更关注洛根的护理,因为你们一直陪着他。而且洛根和我都喜欢夏洛特,我只是让她和洛根聊一聊,也许推荐医院里的另一位医生给他考虑。既然夏洛特也认为我们有问题,而且洛根似乎信任她,我觉得他可能会比听我的话更听她的。我错了吗?|
|贝蒂|我明白,安吉拉。您是希望夏洛特说服您丈夫和另一位医生合作?|
|安吉拉|没错。|

【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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