简介:北京大学第三医院于2009年5月22日-5月27日举办国家级继续医学教育项目《全国临床药学新进展学习班》,项目编号:2009—13—01-006(国)。结业后授予国家级Ⅰ类学分10分。
简介:摘要目的探索课题组前期研究构建的医学慕课(massive open online course,MOOC)教学设计规范体系的学习体验情况。方法从学情分析、课程内容设计、教学过程设计、教学评价设计四个维度改编了调查问卷。选取某医学院校519名临床医学专业、学习过依据该体系制作的"急性脑梗死的超早期诊疗"等MOOC案例的学生为调查对象。运用SPSS 25.0软件进行统计分析。结果该体系各维度具有较高的认可度,学情分析64.5%、内容设计57.6%、教学设计过程54.5%、教学评价设计59.3%。结论研究发现医学MOOC教学设计体系具有良好的学习体验效果,并依据数据反馈探索出了教学设计实操中应重视学情分析的核心因素、教学内容的适切性等教学设计重点,为医学MOOC教学设计提供了实践依据和方法参考。
简介:【摘 要】:目的 分析骨科护士心理状态,了解相关影响因素,并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象,以症状自评量表(SCL-90)调查骨科护士心理状态,经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子,基于机器学习应用支持向量机(RBF-SVM)、Logistic回归、线性判别式分析(LDA)三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型,比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分(125.43±24.19)分,其中67例筛选为阳性,存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素(P<0.05)。基于机器学习,应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高,优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多,护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素,基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。
简介:摘要:平脉辨证就是以辨别脉象的病理病变化来了解疾病、诊断疾病,尤其是在伤寒类疾病中其诊断价值较高。除急性伤寒类疾病以外的其它外感病,内科慢性病,脉象的诊断并无明显优势,只有辅助性参考价值。中医识病断证之法宝是辨证论治,而不是平脉辨证,这个观点不纠正,会严重影响中医之发展。
简介:[摘要]通过对医院学习型组织理论体系的系统阐述、学习、研究和实践理解,紧密结合现代医院管理及其相关基础理论知识,本文拟以某街道医院社区卫生服务中心(某院)创建学习型组织的全过程为理论模板,系统分析和阐述了街道医院作为“学习型组织”主要运作的能力模式和关键影响因素。
简介:摘要:在传统的中药学专业的教学模式中对于学生来讲,学习中药知识是比较枯燥的,因为大量的中药药材记忆会让学生感觉到疲劳与烦躁,使学生对于中药专业的知识无法提起兴趣,无法将中药学理论知识记录在脑海中,这就导致学生学习中药学知识的被动性,提不起学生学习的兴趣,教学方法比较单一乏味,这便是近几年来中药学拥有优秀人才少的问题所在。所以教师在现在的中药学教学中要改变传统的教学方法,将拓展性的教学方法引入,比如网络教学、户外实践、亲身感受等方法,通过这些多样化的教学方法是学生改变对中药学这门学科的看法,让学生能够更好的了解中药学专业,使学生对中药学专业的理论知识得到充分的掌握。同时提升了学生对中药学学习的兴趣,使中药学教学得到显著的成果。
简介:摘要:随着深度学习技术的发展,医学影像技术也发生了重大变革,从基于图像分割的医学影像处理到基于目标检测与分割的医学影像处理,再到基于深度学习的医学影像分析,其应用范围越来越广泛。深度学习在医学影像领域的应用主要有:①医学影像数据自动标注,可用于临床科研和培训;②高质量、多模态、多层次医学影像数据自动生成;③医疗影像深度学习临床应用,包括临床疾病诊断、病理分型及鉴别诊断、预测治疗效果等。随着深度学习技术的发展,近年来,医疗影像深度学习在医学影像处理与分析方面取得了长足进步。本文将介绍深度学习技术在医学影像数据标注与分析方面的最新进展,以及该技术在医疗领域的应用。