简介:[内容摘要] 三年级是学生习作的起始年级,也是学生由低年级跨向中高年级的转折年级。在学生习作起步阶段,思路不够开阔、语言不够丰富,如果一线语文教师能够高效利用语文主题学习丛书(以下简称丛书),助力学生习作,将会取得事半功倍的效果。
简介:摘要目的用机器学习算法建立IgA肾病与非IgA肾病鉴别诊断模型。方法采用回顾性研究的方法,收集2019至2020年昆明医科大学第一附属医院、云南省第一人民医院和昆明市延安医院肾脏内科经肾脏病理确诊的患者共260例,其中原发性IgA肾病130例,非IgA肾病130例。收集包括性别和年龄等在内的28项临床资料和实验室常规检测结果,IgA肾病组与非IgA肾病组的男女构成比分别为59∶71和 64∶66,年龄分别为37.20(21.89,53.78)、43.30(27.77,59.18)岁。将260例患者随机地分为训练集(70%,182例)和测试集(30%,78例)。分别使用决策树、随机森林、支持向量机、极限梯度提升算法建立原发性IgA肾病与非IgA肾病的鉴别诊断模型。以真阳性率、真阴性率、假阳性率、假阴性率、准确率、受试者特征工作曲线下面积(AUC)、精确率、召回率和F1评分综合评估各模型的效能并选择性能最佳的模型。采用 SPSS 25.0对数据进行分析,P<0.05为差异有统计学意义。结果采用决策树、支持向量机、随机森林和极限梯度提升算法建立鉴别诊断模型的准确度分别为67.95%、70.51%、80.77%和83.33%;AUC值分别0.74、0.76、0.80和0.83;判断为原发性IgA肾病的F1评分分别为0.73、0.72、0.80和0.83。综合以上评价指标极限梯度提升算法模型的效能最高,该模型诊断为IgA肾病的敏感度、特异度分别为89%、79%,其变量重要性由高到低分别为血白蛋白、IgA/C3、血肌酐、年龄、尿总蛋白、尿白蛋比、高密度脂蛋白、尿素。结论成功建立IgA肾病与非IgA肾病的鉴别诊断模型。采用极限梯度提升算法建立的模型临床性能最佳。
简介:[摘要] 肿瘤日益成为威胁居民健康的一大类疾病,其治疗难度大,导致的家庭和社会负担重。为更好的服务肿瘤患者,我们需要不断提升从业人员的职业素养,对于实习生而言,除了基本的理论知识与技能外,我们还要通过加强课程思政教育来全方位提升职业素养。本文将“学习强国”平台与肿瘤科护理教学的课程思政教育相结合,阐述了利用“学习强国”平台应用于肿瘤科护理教学中的课程思政要点及思政与教学融合的路径,为护理教学类的课程思政教学的实施提供借鉴。