慈濟心臟內科的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

慈濟心臟內科的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦羅仕寬,羅際竹寫的 治咳寶典【2022增訂版】:臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀 和賴俊良的 肺癌臨床診療關鍵筆記:胸腔內科專家賴俊良醫師精準剖析與治療都 可以從中找到所需的評價。

另外網站心臟內科主治醫師|佛教慈濟醫療財團法人台中慈濟醫院也說明:台中市潭子區- 1.心臟內科主治醫師相關醫療業務2.具專科醫師證書3.心導管經驗,有電氣生理背景尤佳!。薪資:待遇面議(經常性薪資達4萬元或以上)。職務類別:醫師。

這兩本書分別來自新自然主義 和原水所出版 。

國立臺北護理健康大學 護理研究所 李梅琛所指導 余秋菊的 行動裝置教育方案於腦中風患者之成效 (2021),提出慈濟心臟內科關鍵因素是什麼,來自於行動裝置、教育方案、腦中風、自我照顧知識、自我效能、憂鬱、滿意度。

而第二篇論文慈濟大學 醫學資訊學系碩士班 潘健一所指導 林怡均的 基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病 (2021),提出因為有 ST段上升型心肌梗塞、心電圖、卷積神經網絡深度學習、影像前處理、紙本心電圖的重點而找出了 慈濟心臟內科的解答。

最後網站慈濟醫院朱家祥2023 - geldikbak.online則補充:臺中慈濟醫院【特色醫療】介紹b,血管外科、胸腔外科、泌尿科、一般外科、大腸直腸外科、中醫部、耳鼻喉部、心臟外科、心臟內科. 閱讀更多. 醫師代號: 0708.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了慈濟心臟內科,大家也想知道這些:

治咳寶典【2022增訂版】:臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀

為了解決慈濟心臟內科的問題,作者羅仕寬,羅際竹 這樣論述:

【最新增訂】長新冠八大QA一次看懂   ★咳嗽需要吃藥嗎?一直咳不停怎麼辦?每次感冒都很嚴重?   事實上,「咳嗽」多半是感冒加上原本無症狀細菌感染有關,而感冒只是一個啟動咳嗽的開關。尤其,健康良好的少數感冒病人,常常2~3天之後就大幅好轉,是不會有咳嗽症狀的。特殊的是,大部分咳嗽原因是支氣管被「黴漿菌」感染到引發的,而黴漿菌是一個從恐龍時代至今成功繁衍不息的古老細菌,是羅仕寬醫師數十年來從高倍顯像顯微鏡發現的鐵證。   感冒病毒引發自身免疫反應,讓黴漿菌有機會趁機大量繁殖。如果沒有正確的診斷加上正確的治療與正確的保養,輕症就是變成慢性咳嗽,重症患者再併發更多細菌感染,例如:肺炎鏈球菌

、金黃色葡萄球菌、綠膿桿菌等等,開始嚴重咳喘有黃綠膿痰,容易病情惡化成肺炎、肺浸潤、肺纖維化、阻塞性肺炎……。   事實的真相是,無論大小感冒造成咳嗽最常見的主力細菌軍就是「黴漿菌」,重症會嚴重到造成肺炎、肺浸潤,甚至危及生命!   ★揪出慢性咳嗽的真相:感冒一直咳,多半是黴漿菌惹的禍   感冒會不會咳嗽?其實跟黴漿菌有直接與間接的關係。黴漿菌本身就可以引起咳嗽,又會加重各種會引起咳嗽的病毒細菌感染,尤其今日大家在新冠肺炎的威脅之下,真的需要詳細了解黴漿菌為什麼這麼厲害?控制好黴漿菌,還可以幫助大家渡過新冠肺炎感染呢!   十幾年來透過顯微鏡觀察與臨床實務,加上飲食習慣和生活環境的比對下

,羅醫師發現:1.絕對多數咳嗽病人,血液內黴漿菌數量很多;2.任何一人咳嗽,全家就會被感染;3.腸胃健康幾乎都不太好,竟然多是澱粉惹的禍;4.飲食材屬性不忌口,讓腸胃虛冷或發炎;5.生活環境狹小潮濕、常又通風不良等5大原因,影響著一個人感冒以後會不會咳嗽與嚴重程度。   ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學心得   咳嗽的保養還是要從整體健康著手,如果你常常容易咳嗽,代表你容易被各種呼吸道的病毒細菌感染,並因此留下後遺症,主要原因就是免疫防護力不足,也就是你的健康有不足之處,需要全方位的保養,才能夠真正遠離呼吸道感染咳嗽的威脅。為此,羅醫師特別分享他38年整合醫學的臨床心得:   ●其

實感冒藥不用吃,絕大多數是白吃了!   ●感冒初期,每小時吃1次維生素C配大量溫水,有效緩減感冒不適。   ●感冒時,每天刷牙3~5次,降低喉嚨反覆感染的機會。   ●感冒時,每天洗鼻子4~5醤,有助清除和稀釋鼻咽腔內黏著的病毒細菌。   ●感冒時,吃好油、海鹽,拒絕白糖、白麵粉、白飯,免疫自然好。   ●洗手後,順便清洗鼻孔內側長鼻毛的地方,有效預防呼吸道疾病。   ●預防感冒,減少白色澱粉和糖攝取量,例如麵粉、白米、精緻糖和所有甜食。   ●鼻孔勤擦護唇膏,不只保濕,還可以減少病毒入侵的機會。   ●每晚睡前用10CC苦茶油、椰子油漱口15分鐘殺菌,降低身體感染。   ●蛋白質攝取量占一日

飲食的3分之1,身體負擔輕,感冒自然遠離。   ●每天攝取10~20CC的紫蘇油、亞麻仁油或印加果油,減少發炎指數。   ●不吃煎炸烤的食物,多吃辛香料、五顏六色蔬菜和有酸味的水果。   ●搭乘大眾運輸工具後,閉著眼睛遠遠地朝臉、頸、頭髮、袖口噴酒精消毒。   ●勤洗手,盡量不亂碰任何公共地方的把手、按鈕。   ●公共場合戴口罩,手不亂摸口罩。 本書特色   ★從感冒、流感、黴漿菌肺炎,到新冠肺炎的治咳寶典   ★揪出慢性咳嗽的真相:感冒一直咳,多半是黴漿菌惹的禍   ★久咳不癒、慢性咳嗽、一感冒就咳嗽、免疫力低下的救星   ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學與預防醫學心得  

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決慈濟心臟內科的問題,作者余秋菊 這樣論述:

背景與目的:衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名,腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能,慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子,針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率,故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療,改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態,提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色,傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育,然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化,可提供即時、個別化,是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此,本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

:本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案,採兩組前、後測,隨機、單盲之實驗性研究設計,收案82位,包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理),分別於住院48小時內進行前測及介入,出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS ),以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析,進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵;推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異,運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效,再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果:本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主,共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28,過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異;腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異;憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異;以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度,呈統計學上顯著差異( p < .05),即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論:本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者,可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度,行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用:在實證依據基礎下,使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳,且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨,手機及網路使用普及化,希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性,且有具個別性的優點,能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容,更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容,藉由操作行動裝置教育方案過程,

更可以促進患者與家人之間的親情互動,值得在臨床上推廣。

肺癌臨床診療關鍵筆記:胸腔內科專家賴俊良醫師精準剖析與治療

為了解決慈濟心臟內科的問題,作者賴俊良 這樣論述:

深入瞭解肺癌治療,最實用的陪病書! 三十篇真實故事與臨床圖解, 帶您詳細!瞭解肺癌的篩檢、診斷、轉移與精準治療, 解鎖致癌基因,理解各類臨床表現可能面臨的狀況與最新療法。     近十年來,肺炎、肺癌已成為影響國人健康的關鍵因素。根據衛福部2021年的調查報告,肺癌已連續三年蟬聯十大癌症死亡率第一名。肺癌是所有癌症中「醫療支出最高、死亡率最高、晚期發現比例最高」的三冠王,許多病人一經確診,就已經是第四期了。     長年診治、盡力尋求肺癌最新療法的賴俊良副院長,總是苦口婆心告訴病人:「第四期並不代表就是末期, 還是能治療的!」面對病人絕望的眼神,他從不放棄,以先進的肺癌療法,陪伴病人積極抗

癌。許多肺癌病人在他開導與治療下逐漸好轉並學會如何正向迎戰肺癌,突破五年存活率的數字關卡,成為抗癌超過十多年的老病友。     本書以淺顯動人的診間故事講述肺癌的篩檢、診斷、轉移與治療過程,不僅導入最新穎的肺癌療法,更深度剖析一位醫者如何以真誠的醫術與豐富的治癌經驗,鼓勵病人提起勇氣面對挑戰,賴俊良醫師經常靈活運用精準醫療來打擊癌細胞,讓處於劣勢的患者再佔上風,也讓癌友重建信心,進一步提昇生活品質,迎向陽光。     ✒️【醫界權威專業推薦】   賴醫師總是鼓勵病人:「第四期並不代表是末期,還是能治療的。」他從不放棄希望,總是想方設法來救治。他認真、嚴謹、不斷研究的精進態度及長年臨床經驗,輔

以基因檢測,以精準治療有效延長許多晚期肺癌患者的存活率。 ——林俊龍執行長(佛教慈濟醫療法人執行長)   以肺癌診治為志業,一步一步紮實走過這三十多年醫療進步的醫師卻不多見,賴俊良醫師便是其中的佼佼者。我們從中不僅學習到肺癌的相關知識,也瞭解到一個醫者如何靈活的善用當代各種有效的醫療來延續病友的生命。 ——蔡俊明教授(臺北榮民總醫院腫瘤醫學部、國泰醫學中心、好心肝門診中心)   賴副院長把肺癌病人從罹病到癌末可能發生的問題都融入在故事之中,串連了疾病進展中不同時期可能發生的狀況,病人或家屬總能在書中某一個段落,找到符合自己面臨的擔心或苦痛並得到答案。相信它是陪伴肺癌病人及家屬最有益,也是最溫暖

的床邊書。 ——李毓芹顧問(西園醫院總顧問、前臺北榮總胸腔部主任、汐止國泰醫院院長)   本書主要是以他的肺癌病人的故事,描述寫出有關肺癌照護書。全書內容涵蓋了肺癌發生、篩檢診斷、治療,以及每種治療的效果及副作用處置,最後又談到安寧緩和醫療。給予肺癌病患能夠更提起勇氣面對癌症並接受治療,甚至可以視癌症如慢性病一樣,與肺癌和平共處。 ——黃明賢教授(義大癌治療醫院胸腔內科副院長級主治醫師)   近二十年來正是肺癌精準治療進步最神速的年代,賴理事長累積了許多寶貴的臨床經驗,重現診間活生生的問診實境。相信對於病患及家屬都能各取所需,瞭解肺癌在精準醫學年代的輪廓和進展,且更有信心朝著康復與希望之路邁進

,而對所有照顧肺癌病患的醫護人員也是一本好書。 ——賴基銘教授(臺灣癌症基金會 執行長、萬芳醫院癌症中心教授、顧問)     【本書章節重點】 第一部 篩檢與診斷 第二部 轉移 第三部 隨病授藥 第四部 身心無憾 結語 迎著陽光向前走      

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決慈濟心臟內科的問題,作者林怡均 這樣論述:

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名,其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞,使心肌無法獲得氧氣、營養,進而引起心臟壞死,其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面,急性冠心症的主要診斷工具為心電圖,心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖,醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型,進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器,在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷,在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷,這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成,效率較為低落,若使用科技輔助,將能大幅減少時間成本,達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來,由於深度學習方法迅速進展,特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題,因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果,然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下,分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現,包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像,最後再透過不同的CNN模型,判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中,我們僅使用602張圖片,分別在多個CNN模型中進行訓練、測試,包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率,證實影像前處理之重要性。