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術中低體溫風險預測模型app能夠根據(jù)手術患者的各項數(shù)據(jù)以及手術的方式來進行計算，能夠預測出現(xiàn)低溫的概率，這里還有眾多的文獻可以查閱，專業(yè)權威，對于手術來說有很大的幫助！
可以在應用中實現(xiàn)風險計算，以便知道低體溫的情況；
在應用中就能實現(xiàn)低體溫預測功能，便于及時到預測的結果；
可以手動輸入患者的信息，便于能更精準、優(yōu)質的實現(xiàn)手術；
可實現(xiàn)多年齡段和男女性別的計算功能，輕松計算出結果；
多種麻醉方式和預計手術靜脈輸液量，可自由選擇使用；
可以自行選擇是否腔鏡手術，以便能更高效的進行手術
能高效的了解低溫高風險患者的情況，并能高效底線圍術期體溫管理；
可幫助患者加強對自己身體體溫的管理，落實保溫措施，保持健康身體；
有效幫助患者提升自己對低體溫的認識，為自己的身體提供優(yōu)質服務；
所有預測的計算都能詳細精準的呈現(xiàn)，用戶可以在應用中詳情了解；
詳細的說明信息，用戶在應用中可以知道各個手術的詳情，簡單方便；
提供了模型參考文獻，用戶可以隨時查看，以便能更高效的了解
圍術期低體溫高風險患者的識別，對于圍術期體溫管理而言，意義重大。Predictors 評分（ Predictors Score）正是基于黃宇光教授牽頭的兩項國內非心臟手術患者圍術期意外低體溫的臨床流行病學調查而獲得的。
第一項研究是2013年開展的北京地區(qū)26家醫(yī)院、800多例患者參加的低體溫調查，第二項研究是2015年開展的由全國28家大型三甲醫(yī)院、3000多例患者參加的低體溫調查。這兩項研究結果均提示，我國圍術期意外低體溫發(fā)生率高達39.9%~44.3%。
在確定圍術期意外低體溫發(fā)生的危險因素之后，我們以全國28家醫(yī)院的研究數(shù)據(jù)集建立了一個低體溫發(fā)生的預測模型，再用北京地區(qū)26家醫(yī)院的數(shù)據(jù)集對該模型做了驗證，獲得了一個可以術前預測圍術期低體溫發(fā)生率的計算方法，這就是Predictors評分的由來。
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