简介:【摘要】目的 探究在护理管理中应用质量控制小组管理模式的应用价值。方法:2021年1月~6月期间于我院护理部门实施常规护理管理模式,选取20名护理人员作为对照组,2021年7月~12月期间于我院护理部门实施质量控制小组管理模式,选取20名护理人员作为观察组,比较两组护理管理评分。结果:药品物品管理、消毒隔离管理、护理文书记录、核心制度落实、病房质量管理评分观察组高于对照组(P<0.05)。结论:采用质量控制小组管理模式应用于护理管理中的作用效果突出,可提升护理管理水平,建议临床推广应用。
简介:摘要:随着科技的快速发展,人类活动对环境的辐射影响日益显著,辐射环境质量监测技术的重要性也随之凸显。本文旨在探讨辐射监测技术的最新进展,以及这些技术在环境保护中的实际应用和潜在价值。通过深入分析,我们希望能为辐射环境保护提供科学依据和技术支持。
简介:摘要目的利用人工智能深度学习技术预测医师资格考试试题的难度,准确控制试卷难度。方法利用构建属性模型与语义模型进行试题难度的预估,并将预估结果和专家预估结果与实测难度分别进行相关分析和重复测量方差分析,以评价采用模型进行医学试题难度预估的可行性和有效性。结果对于某年整卷试题难度预估,属性模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.266,略低于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356,2个系数置信区间有交叉,差异无统计学意义(P>0.05);语义模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.512,高于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356,2个系数置信区间无交叉,差异具有统计学意义(P<0.05)。重复测量方差分析发现,仅语义模型预估难度与实测难度的差异无统计学意义(P>0.05)。结论使用语义模型预估的试题难度比专家预估的难度更接近实测难度,可以尝试将该方法在考前应用于试题难度预估,结合专家预估的结果共同指导组卷,从而更加客观、准确地把握试卷难度。