人工关节置换与康复

本文详细介绍了人工关节置换手术的适应症,包括骨性关节炎、强直性脊柱炎等病症。阐述了手术的目的,如缓解疼痛、稳定关节、矫正畸形及改善功能。此外,还提供了术前准备、术后护理及康复指导。

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什么是人工关节 人工关节是人们为挽救已失去功能的关节而设计的一种人工器官,人工关节在人工器官中疗效最好。一般来说,人工关节的使用年限可达20年以上。
 
哪些病人适合做人工关节置换手术 目前认为除急性感染性疾病、活动性结核和血液系统疾病外,许多疾病所致的关节疼痛和严重功能障碍,都可采用人工关节置换手术(病人的年龄仍为重要参考因素),主要包括:
(1)骨性关节炎造成的关节畸形或关节破坏;
(2)强直性脊柱炎;类风湿性关节炎造成的关节功能丧失;
(3)关节局部的严重粉碎性骨折或是创伤性骨关节炎;
(4)关节因感染包括特殊感染造成功能丧失;
(5)股骨头无菌性坏死晚期;
(6)股骨颈骨折不愈合或老年股骨颈骨折延迟愈合;
(7)先天性髋关节脱位所致关节疼痛;
(8)关节部位及周围的骨肿瘤。
 
 
为什么要进行人工关节置换 当由于各种原因导致关节发生了结构上的改变后,单纯使用药物治疗是不可取的,因为药物只能部分缓解疼痛症状。而人工关节置换可以达到以下目的:
(1) 缓解疼痛:可以缓解因各种原因引起的疼痛;如:类风湿性关节炎引起的疼痛、关节破坏等;
(2)稳定关节:稳定因各种原因引起的关节不稳定;如:陈旧性关节脱位、严重膝关节不稳定合并的骨性关节炎;
(3)矫正畸形:在进行人工关节手术同时矫正关节畸形,使原来存在的畸形得到矫正和改善;
(4)改善关节功能:使原来僵硬、活动受限的关节能够恢复关节的正常功能。
 
手术前应注意那些事项
(1).多喝水,预防尿路感染。
(2)清洁身体,预防感染。
(3)指甲要平剪。
(4)勿在患技打针或刮伤。
(5)勿吸烟、喝酒。
(6)勿乱服成药。
 
 
住院时须做那些检查
(1)问诊及生理检查。
(2)胸部X光,病变关节部X光。
(3)血液检查。
(4)尿液检查。
(5)心电图。
 
 
手术后的照顾
(1)伤口疼痛时,依医嘱给予止痛剂。
(2)伤口处有一引流管,主要是把手术部位残余血引流出来,依引流量,再决定在24或48小时后拔除。拔除后保持伤口清洁软躁,约10~14天拆线。
(3)每两小由医护人员或家属协助翻身、拍背,若无人协助,请勿随意更换姿势。
(4)尽量深呼吸、咳嗽,将肺中的痰及分泌物咳出预防肺部感染。
(5)在术后的第一天,可摇高床头60度,病人可以在床上做一些事,如刷牙、吃饭、整理仪容等。
 
 
手术后的康复
(1)手术后的康复,主要是强化关节周围的肌肉力量恢复髋关节的活动度,直到病人能照顾自己为止。
(2)医护人员及康复师会教导病人如何训练关节附近的肌肉,如何正确上、下床、坐轮椅、练习站立,使用助行器走路,及上下楼梯等。
 
出院后的注意事项
(1)出院后,须继续做强化肌肉的运动。
(2)髋关节置换者,勿使膝关节超过髋关节(如勿坐太低的椅子,勿弯腰捡东西,坐加高的便盆等),不要做跨脚运动,这些指示,在手术后至少三个月都须严格执行。
(3)三个月后,可行一般性生活,六个月后可做温和的运动如游泳,但剧烈运动仍被禁止,如打球等。(4)如患肢关节置换处突然感觉剧痛,活动受限,人工关节脱臼,须立即就医。
(5)如因其它原因须做小手术时(如拔牙)一定要告知为您看诊的医师,曾换过人工关节,他们会为您加上抗生素治疗,以避免感染。
(6)如发生感染的症状如:发烧、患部疼痛或出现分泌物,请立即回诊。
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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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