简介:【摘要】目的:探究同伴支持教育模式在心衰中重度失能患者照顾者中的应用效果。方法:选取2022年1月-2022年12月期间在我院接受治疗的中重度心衰患者及其主要照顾者100例为研究对象,随机分组为对照组(50例,照顾者接受常规健康教育)和实验组(50例,在对照组的基础上,对照顾者进行同伴支持教育)。出院前对比两组照顾者准备度,出院1、3、6个月后对比两组照顾者生活质量、患者生活质量以及患者日常生活能力。结果:出院前实验组照顾者准备度明显高于对照组,差异具有统计学意义(p<0.05);出院1、3、6个月后,实验组的照顾者生活质量、患者生活质量和患者日常生活能力明显优于对照组,差异具有统计学意义(p<0.05)。结论:同伴支持教育模式在心衰中重度失能患者照顾者中应用有较好的效果,值得临床实践应用。
简介:【摘要】 目的:构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者,其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后,通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量,基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标,评估三种模型的预测性能。结果:Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值,分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论:基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中,ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。
简介:摘要:家庭经济困难学生资助工作是当前高校辅导员工作的一项重要任务。辅导员工作在全力做好贫困生经济资助的同时,还需要注意把“育人”行动这条思想主线牢牢贯穿到资助实施工作的全过程,把树立社会主义核心价值观紧紧融入学校对每位受助学生开展的日常教育管理之中,更好地促进家庭经济困难学生健康成长和全面发展。
简介:摘要:社会资助作为高校资助体系的重要组成部分,它不仅能够有效缓解学生经济压力,而且还能帮助高校拓宽育人途径,实现学生、资助方、学校的三方共赢,如何提高社会资助的有效性有着重要意义。随着高等教育的普及,经济社会的快速发展,社会资助在高校资助体系中的地位愈发重要。因此,本文结合某高校的社会资助项目,探究提高社会资助有效性的路径,充分发挥社会资助的作用。
简介:摘要:随着医疗保障体系的不断完善,医疗保险基金在国民生活中的地位日益重要。医疗保险基金绩效评估作为衡量医保基金管理效果的重要手段,对于提高医保基金使用效率和保障群众医疗保障权益具有重要意义。然而,医保基金会计在医疗保险基金绩效评估中发挥着至关重要的作用,却往往被忽视。因此,旨在分析医保基金会计对医疗保险基金绩效评估的影响,以期提高人们对医保基金会计的认识和重视。
简介:摘要:近年来国家对学生资助工作投入力度逐步增大,资助政策越来越全面。同时,随着大数据时代的到来,资助系统的使用得到深度推进,利用信息化手段提高学校资助育人工作质量,已成为中职学校发展的新抓手。学校应当紧抓机遇,充分利用资助系统精准化的优势,以数据信息的真实全面和工作过程的公平公正为原则,强化数据采集、校验、分析,形成一套“大数据+精准资助”的资助系统应用模式,推进资助育人工作的高质量开展。
简介: 摘 要 :贫困生问题不仅是一个经济问题,更是一个发展问题由经济困难引发的学生思想、心理、学习、能力等方面的问题日益突显,给高校思想政治教育带来巨大挑战。党和国家敏锐地把握高等教育的这一时代特征,建立以“奖、勤、助、贷、免、补 ”及新生“绿色通道”为一体的多元混合资助体系,为解决贫困生实际问题提供强大支撑,也为开展大学生思想政治教育提供了坚实的实践基础与良好的实践平台。充分挖掘并有效利用高校贫困生资助的育人功能,体现了思想政治教育的本质要求,有助于促进贫困生群体的全面发展,也有助于促进全体大学生的成长成才,还有助于促进高校资助育人活动的科学化进程,进而切实加强育人针对性与实效性,不断推进高等教育目标的实现 。