学科分类
/ 1
8 个结果
  • 简介:宝宝天生喜欢模仿。如果他被允许去做“大人”的事'NBI会非常高兴。例如,大部分宝宝都喜欢抱着娃娃,给娃娃穿衣服、喂娃娃“吃饭”等,大人看见宝宝出现这样的行为时,无需制止,这并非什么不好的行为,妈妈甚至还可以跟宝宝一起玩,教宝宝给娃娃穿衣服,喂饭等,这对宝宝各方面发展都是有利的。

  • 标签: 模仿 大智慧 激发 衣服 行为
  • 简介:用筷子吃饭,可以锻炼包括肩部、胳膊、手掌、手指等30多个大小关节和50多条肌肉的能力,这刘正处于精细动作发育中的宝宝来说,不失为最好的锻炼方法。

  • 标签: 筷子 大智慧 激发 锻炼方法 动作发育 小关节
  • 简介:孩子6个月以后可以训练爬行。把孩子放在地毯上,收拾好周围的用品,收起地上的电源插座等危险品。把孩子喜欢的玩具放在他够不着的地方,但不要太远,宝宝想要拿,往前移动就能拿到。

  • 标签: 智慧 孩子 危险品
  • 简介:提高听说动手能力听说能力是学习语言的关键要素,是幼儿时期父母培养训练孩子的重点。家长在教孩子玩拼图时,给他讲拼图上的故事,告诉他们拼图的方法和技巧,之后再让孩子复述故事,要他说出先拼哪块,后拼哪块。在这样的语言交流中,孩子的听说能力自然得到了锻炼和提高。

  • 标签: 孩子 大智慧 动手能力 语言交流 幼儿时期
  • 简介:循证医学强调基于问题的研究,依靠当前可获得的最佳临床研究证据结合临床医生经验和患者期望进行决策和实践,因此系统、全面地获取最佳证据是循证医学研究和实践的基础[1]。在传统的证据分级系统中,系统评价和Meta分析是最高级别的证据[2];而在全球范围卫生研究组织或机构普遍认可的GRADE系统中,研究人员强调了“证据体”的概念[3],即系统评价和Meta分析是证据的最终呈现形式和载体。系统评价数据库的建立将会加快研究人员和证据终端用户查找使用证据的速度,促进循证实践的发展[4]。

  • 标签: 系统评价数据库 临床研究证据 META分析 分级系统 循证医学 研究人员
  • 简介:目的通过多元统计和社会网络分析法中主题词共现的方式,研究儿童心血管学科知识发展、分布,研究学科知识聚类,并预测未来发展趋势.方法于2012年12月以PubMed数据库心血管疾病Mesh主题树下全部主要主题词/副主题词,选取全部心血管专科杂志,影响因子>1的内科综合杂志和儿科学杂志检索文献,同时将研究分为1966至1980年、1981至1990年、1991至2000年和2001至2010年4个时间段,在每个时间段中分别使用书目共现分析系统及EndnoteX6提取主要主题词/副主题词,建立共词矩阵.之后使用SPSS22.0软件对共现矩阵进行转换、降维和聚类分析,并根据聚类分析结果绘制战略坐标图.最后使用Ucinet6.0软件绘制可视化网络.结果共提取文献50200篇.成功建立儿童心血管学科知识发展可视化图谱,直观展示全球范围内儿童心血管学科知识发展.1966至1980年儿童心血管学科以心血管疾病的病理生理学及病因学研究为主,发展方向相对局限,所关注疾病种类较少.1981至1990年先天性心脏病逐步成为研究核心,聚类归纳较好,新兴研究领域发展稍显不足;同时通过超声心动图的广泛应用,在一定程度上推动整个学科发展.1991至2010年先天性心脏病整体治疗及保护性策略研究成为核心,并伴随多种治疗手段如导管治疗、心脏移植等的逐步应用,各个聚类间发展更为平衡,知识更新快速,学科研究所关注疾病种类进一步增多.结论目前儿童心血管学科发展良好,研究热点与时代发展相联系.新型诊断技术及治疗手段对于学科发展推动力显著,儿童心血管学科知识网络逐渐完善,先天性心脏病已成为儿童心血管学科的核心问题.

  • 标签: 儿童心血管学科 多元统计 社会网络分析 知识图谱 可视化
  • 简介:目的本研究旨在比较和分析复旦大学附属儿科医院(我院)分子诊断中心(本中心)2015年建立的高通量测序数据分析和临床诊断流程(复旦流程1.0)及其升级后的流程(复旦流程2.0)的临床应用效果。方法以复旦流程1.0和2.0对本中心新生儿重症监护病房送检行二代测序分子诊断的连续样本,进行初步数据分析结果、流程用时和准确性的比较和分析,并以典型病例具体说明复旦流程2.0的主要特点。结果2017年11月7-14日取得家属的知情同意的、行临床外显子检测的112例进入本文分析,初步数据分析结果的比较,进入人工数据审核的变异数量,复旦流程1.0平均210个,复旦流程2.0平均25个;完成112例从样本送达测序完成到初步报告形成时间,复旦流程1.0为78.8h,复旦流程2.0为19.8h;与人工审核后阳性结果判读符合率为63.6%(7/11),阴性结果判读符合率为84.2%(85/101)。结论复旦流程2.0可以更加快速、准确和自动地进行大样本量的数据分析,可以用于临床大样本量的高通量数据分析及解读。

  • 标签: 高通量数据分析及解读 全外显子组序列分析 临床外显子组序列分析 表型基因型关联性