骨折记

一直不相信我命格戊戌平地木,今年本命年大凶,这回,我服了。其实生活,尤其我等出门在外,总是要很小心。

3月25号,我这辈子的转折点。早上9点半,多睡了会,急急忙忙,玩大跨越下楼,不慎没控制好姿势,右脚外侧剧烈触地。右脚曾经严重崴过,当时没打石膏,硬咬牙走路,软组织血管破裂,最后紫了好几个月才恢复,从此韧带就松弛了。触底后坐地上,右腿还给拉伤了一下,再加上干办公室坐久了,难免腰肌劳损,当时就站不起来了,一看右脚糟了,骨头突出来了,于是打电话合租朋友把我送到了张江曙光医院。

先拍了片子,医生上来就说,你这个很严重,最严重的可能右脚都保不住了。我给吓得,就差央求了,可是又摔的没力气,只好躺在那边。好在上班出门,银行卡身份证都在身上,医生说先交五千,当时我大喊,别说五千,五万我都能马上提现,我要赶快给我治疗啊。于是乎做了CT,医生说没想象的严重,我小送了一口气。下午两点半入手术室,四点半出来,手术后6小时不能吃喝,只能平躺,期间还大吐了一次,算是反应。手术做的是克氏针内固定,总共三根针,深入踝关节腔,固定住关节不让活动。

感谢刘浏那天晚上给我打了个电话,让我心情稍微好些。手术过后的那个晚上,没有一个人陪我,隔壁床的还有亲人陪同,我就这一个人死躺着等麻醉过去,药水挂完了自己按铃叫护士来处理,疼的是在受不了了就稍微哼几下。一夜没睡,第二天,阳光照到了脸上,伤口也不是那么的疼了,开始逐渐痒了愈合了,才开始能午睡——医院病房各色的人都有,打呼噜的实在毫无办法,你总不能揍人家一顿,人家也是病人,也要安稳睡觉。

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术后两天拍了片子,我父母当天晚上也到了我的身边。我只有在被窝里抽泣一下,想到我过年都没回家,现在这个样子,半残不残,心理是实在是很难受。拿着片子去问医生,说手术很好,没啥说的,好好休养就成,我又安心了一些。

第一周实在是很难受,高烧烧的毫无办法,一天8瓶药水,消肿消炎活血一个都不少,打得手都僵硬了。每天晚上大汗淋漓,两大杯水在床头准备好。后来实在不行了,验了两次血常规,改了一种药,就好多了,体温也正常多了。腿脚也不敢动,就知道痒,也就是伤口愈合了。

第二周来个81岁的老太太,胳膊摔骨折了,腿脚还非常灵便,家住城隍庙,没事还照顾照顾我。后来来了个中年人,睡觉就很难受了,只有塞上我的隔音耳塞才能入眠,也无法很好的侧身,好歹现在出院了。又来了个打篮球的时候,跟腱被踢断的,石膏绑到大腿,重得要死,好在人胖结识,伤口又在小腿上,愈合的快,一周就出院回家休养了。

第三周来了个中年人,摩托车被撞,小腿膝盖粉碎性骨折,下午在病房做牵引,来了几个年轻的医生,刚打麻药,就开始动手矫正,那个叫的我是捂着被窝窃笑,我想,我他妈的就是给撞死,也不做这个玩意啊。

今天隔壁病房来了个车祸的女人,两个主治医生说要截肢,同时走廊里传来阵阵惨叫,估计是做牵引准备手术的。躺在床上,东西由爸爸带回去了,心情很好,医生送药过来了,家里人送来的衣服一穿,轮椅一座,出院了。阳光明媚,气温适宜,希望我恢复的时候会很顺利。

住院二十几天让我感慨良多。这种骨折是很严重的,距骨脱位外加周围骨头磕碰导致骨折,距骨缺血性坏死概率较大。一时半会还看不出来坏死,只有半年后才知道。坏死了之后只有做关节融合,两条腿就不一样长了,走路就会瘸了。听起来很程序化,可是这有什么办法呢,命犯24岁的时候大凶,自己年轻鲁莽,命运如此,毫无办法。人啊,享受当下吧。又想起去年夏天的时候,半夜两天还在疯狂写代码做东西,搞的现在腰肌劳损,颈椎也不好,平时也宅,在家打游戏写代码,缺乏运动,这样一出意外,就铸成如此大劫。哪怕以后瘸了,其实也没啥大关系,我天生也不是靠腿脚体力养活自己的,最多腿脚不便一下,手和脑子没问题就成。

  • 感谢我的合租朋友张耕源和其同事刘帅帅送我去医院帮我搞好了入院手续以及后续和公司联络的事情。
  • 感谢刘浏那天晚上给我打了个电话,还有许多第一时间给我打电话问情况的朋友。
  • 感谢同事杨田第一次看我,给我带了那么多零食。
  • 感谢同事赵凯和其夫人从闵行坐地铁2小时到医院给我送骨头汤。
  • 感谢主管付恺和马艳聪带着同事们几十个来我这边围观。
  • 感谢同事梁卓芬给我带来亲手做的好吃的点心,我正好喜欢吃甜的。
  • 感谢同事梁恩宁及其朋友来探望我。
  • 感谢同事吴野和赵波来医院陪我扯淡。
  • 感谢朋友承天一从大老远的浦西来看我。
  • 感谢同事吴懿及其女朋友来看我,还帮我把索迪斯卡的余额搞定了。
  • 感谢朋友储艳丽在杭州灵隐寺给我拜了佛求了平安符,让我心理感觉很宽慰。
  • 感谢我的父母,南京上海来回奔波,家里的生意也受了影响,想起来我过年都图安逸没回家,感觉自己太对不起他们。

人生如此,活在当下,健康平安,一切足矣。祝各位身体健康,合家安康。

我的出院报告如下,如果有懂医学的麻烦帮我看一下,指点我一下应该如何调养康复,感激不尽。

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门诊诊断:
西医诊断:右距骨周围脱位伴多发骨折,右踝软组织挫伤

入院主要症状及体征:
患者因“1)右距骨周围脱位伴多发骨折2)右踝软组织挫伤”入院,右踝肿痛,畸形,活动不能,末梢血运可。PE:右踝及右足近端肿胀,畸形,压痛(+),活动不能,末梢血运尚可,足背动脉搏未触及。

实验室检查及主要会诊:
3月28日
踝关节正侧位片:右足舟状骨,距骨,跟骨以及内踝骨骨折伴胫距,跟距,局舟关节脱位后内固定改变。
3月26日
血常规:嗜碱粒细胞#,0.1*10^9/L,↑;嗜碱粒细胞%,1.4%,↑;淋巴细胞%,19.7%,↓;平均血红蛋白浓度,368.8g/L,↑;血小板压积,0.102%,↓。
肝肾功能:A/G,0.94,↓;白蛋白(干),33.0g/L,↓;非结合胆红素(干化学),36.00umol/L,↑。
凝血功能:凝血酶原时间(急),15.4秒,↑。

诊疗经过:
患者入院完善相关检查,于3月25日腰麻下行右距骨脱位闭合复位克氏针内固定术,术顺安返,术后予海替舒抗感染,可普芬消炎镇痛,丹参多酚盐酸活血化瘀、凉血止血。

出院时情况:
患者无特殊不适主诉,一般情况可,纳可,二便可。查体:神清,心肺无殊。术后愈合良好,周围无红肿压痛。患肢感觉、活动可,末梢运血良好。
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转载于:https://www.cnblogs.com/Jedimaster/archive/2011/04/20/2022989.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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