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1.
《西安交通大学学报(医学版)》2022,(1):117-121
目的比较超声引导下椎板后阻滞(retrolaminar block, RLB)与局部浸润麻醉在经皮椎间孔镜腰椎间盘切除术(percutaneous endoscopic lumbar discectomy, PELD)中的麻醉效果。方法 40例美国麻醉医师协会(ASA)Ⅰ或Ⅱ级择期行PELD手术的患者,随机分为超声引导下椎板后阻滞组(RLB组)和局部浸润麻醉组(C组),每组20例。RLB组由麻醉医师在超声引导下在脊柱旁矢状位平面内行椎板后阻滞,C组由手术医师根据手术定位逐层局部浸润麻醉,所用药物均为0.5%罗哌卡因20 mL。记录入室(T_0)、切皮(T_1)、穿刺时(T_2)、椎间孔成形(T_3)、神经减压(T_4)、缝合时(T_5)VAS评分和Ramsay镇静评分,记录补救镇痛率和患者满意度,以及术中呼吸抑制、心动过速、高血压等不良反应的发生率,记录术前及术后3个月的Oswestry功能障碍指数(ODI)评分。结果 RLB组T_(2-4)时点VAS评分和补救镇痛率显著低于C组(P<0.05),RLB组患者满意度显著高于C组(P<0.05),术中高血压和心动过速的发生率显著低于C组(P<0.05),两组患者术后3个月ODI评分明显低于术前(P<0.05),但组间ODI评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论超声引导下椎板后阻滞(RLB)能够为PELD手术提供满意的镇痛效果,不影响下肢运动功能,不良反应少,安全性高。 相似文献
2.
为研究钢管混凝土K形节点脱空后的承载力以及防脱空措施,通过有限元方法,模拟计算了钢管混凝土K形节点脱空后的力学性能,提出了防脱空建议,并进行了验证。结果表明,当支管壁厚较小时,不同脱空率下节点破坏模式均为受压支管局部屈曲破坏,极限承载力大致相同,脱空只影响节点弹性刚度,且节点弹性刚度随着脱空率的增大而逐渐减小;支管管壁较厚时,破坏模式为主管表面塑性破坏或冲剪破坏;随着脱空率的增大,节点的刚度及承载力均逐渐下降;主管内增设PBL后,主管表面刚度得到提高,不同脱空率下节点破坏模式均变为受压节点的局部屈曲破坏,各模型承载力大致相同;相比于原脱空钢管混凝土节点,节点刚度及承载力均有提高;PBL可显著降低核心混凝土脱空产生的不利影响,当脱空率较大时,PBL作用更加明显。 相似文献
3.
在简谐激励条件下,应用轴系颗粒阻尼纵振抑制模拟试验装置研究了旋转工况下的颗粒阻尼减振比;探讨了单腔体多颗粒和多腔体多颗粒时的轴系模拟系统加速度变化,讨论了颗粒的材料、粒径、质量填充比、腔体数量、转速、激励频率与位移等参数对系统减振比的影响规律。研究结果表明:在单腔体多颗粒条件下,填充有铜、钢、橡胶包钢颗粒的系统减振比处于7.83%~8.91%,橡胶颗粒的系统减振比接近于0;铜、钢、橡胶包钢颗粒有明显的抑振效果,颗粒的材料密度和阻尼比越大,抑振效果越好;当颗粒质量填充比为15%时,系统减振比最高为13.77%,但当质量填充比超过15%时,减振比有所降低,故质量填充比一般应根据实际情况控制在15%左右;粒径、转速、激励频率与位移幅值的变化对系统减振比的影响分别为1.76%~8.68%、6.77%~12.50%、4.41%~10.12%与2.19%~7.05%;在多腔体多颗粒工况下,当颗粒总质量填充比和转速一定时,腔体数量对系统减振比有明显影响;当腔体数量为3时,转速为100 r·min-1和质量填充比为25%的最佳系统减振比为22.5%;在多腔体多粒径颗粒工况下,当总质量填充比为10%,转速为50~150 r·min-1的系统减振比波动不大,平均为14.18%,这表明多腔体多粒径组合对转速不十分敏感,具有较好的减振效果,可拓宽转速使用范围。 相似文献
4.
钢桁梁桥由于其承载性能好和跨越能力较强等优点,在大跨度铁路桥梁中被广泛采用。但大跨度钢桁梁桥具有跨中挠度大、梁端转角大和温度变形敏感等特点,为了减小大跨度钢桁梁桥二期恒载、适应桥梁变形特性,在大跨度钢桁梁桥上采用新型明桥面轨枕板式无砟轨道结构。以南沙港铁路某大跨度钢桁梁桥铺设新型明桥面轨枕板式轨道为背景,采用有限元法建立大跨度钢桁梁桥上轨枕板式无砟轨道结构计算模型,研究了轨枕板结构参数对轨道受力与变形的影响,确定轨道结构的合理尺寸与参数。结果表明:轨枕板的外形尺寸直接影响其受力和变形特征;板下垫层的厚度对垫层的受力特性的影响较大;建议南沙港铁路某大跨度钢桁梁桥上采用具有2组承轨台、宽度为2800 mm的轨枕板,轨枕板厚度为280 mm,板下垫层厚度为120 mm。 相似文献
5.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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