西药控感染、青敷膏外治 中西医结合助力丹毒患者康复
吃瓜电子官网最新热点:西药控感染、青敷膏外治 中西医结合助力丹毒患者康复
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近日,被腿疼折磨了1周多的李奶奶来到南京中医药大学第二附属医😉院(江苏省第二中医院)普外科就诊。李奶奶回忆说,1周前突然发😜现踝关节至小腿中下段红肿,伴持续性胀痛,活动后疼痛加重,夜间❤️影响睡眠。刚开始用“红花油”涂抹,症状无缓解,但随后红肿范围🤗逐渐向上蔓延至膝关节下方。 该院普外科王飞接诊后,经进👏一步检查,确诊“右下肢丹毒”,并将李奶奶收治入院。入院后,王😂飞考虑李奶奶感染症状较轻,无全身严重中毒表现,结合中医外科外❤️治优势,制定“中医外用制剂外敷为主,辅以基础护理”的治疗方案⭐,并予江苏省第二中医院普外科常用中医外用制剂青敷膏外敷。 😂 李奶奶入院后第1天开始规律外敷青敷膏,首次外敷后3小时,😍患者表示右下肢胀痛感明显减轻;外敷12小时后,查体可见右下肢⭐红肿范围较入院时缩小约10%,皮温较对侧高约1℃,触痛缓解。⭐ 入院第3天,患者右下肢红肿范围进一步缩小至膝关节下方🤩3cm处,局部皮温基本恢复正常,疼痛明显减轻。 入院第😁5天,右下肢红肿完全消退,仅残留局部皮肤轻度色素沉着,无疼痛😎、压痛,踝关节活动恢复正常,患者可正常下床行走,无不适症状。🤯 丹毒是一种常见的皮肤及皮下组织急性非化脓性炎症,主要😀由A组β溶血性链球菌感染引起。本病多发于面部和下肢,典型表现😘为边界清晰的鲜红色肿胀斑块,伴有疼痛、发热等全身症状。 🌟 江苏省第二中医院普外科主任医师张桂武表示,丹毒的发生通常与🙄皮肤屏障受损有关,即使是微小的伤口、湿疹或真菌感染(如脚气)😎都可能成为细菌入侵的门户。免疫力低下、糖尿病、静脉功能不全等🤩人群更易患病。若不及时治疗,丹毒可能导致严重并发症,包括脓肿🙌形成、坏死性筋膜炎,甚至败血症。反复发作的丹毒还可引起淋巴管😂受损,导致永久性水肿和象皮肿。 现代医学治疗丹毒以抗生😢素治疗为主,青敷膏作为传统中医外治法的重要组成部分,在丹毒急😆性期外敷,能有效减轻局部红、肿、热、痛等症状,与西药抗生素协🤗同作用,可提高治疗效果。 “中西医结合治疗丹毒具有明显🤯优势,”张桂武表示,“在西药控制感染的同时,中药外敷能够迅速😁缓解症状,减轻患者痛苦,缩短病程,减少并发症风险。”通讯员 😘苗卿 葛妍 南京晨报/爱南京记者 孙苏静 返回搜狐,查🥳看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)
保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)
沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)
近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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