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20 个结果
  • 简介:摘要方书的体例自秦汉时期确立以来不断发展完善,至两宋方书体例的创新达到一个高潮。《普济本事方》在方剂的基础上,增加了许叔微的临床医案及其"所得新意",因此以"本事"为名。从《普济本事方》编撰伤寒内容的体例出发,以方剂、医案、医论3种要素的编排体例为研究对象,探讨其学术重点的表达与著作体例结构变化之间的内在关系。全书以方为纲,通过医案、医论对方剂进行解释说明,并勾连方剂之间的关系,扩展相关内容,将方、案、论合为一体,结合临床实际与理论分析,进一步解释、证明所载方剂的疗效,并结合历代方书体例的变迁,阐述案论结合佐证方剂有效性是方书类编撰体例的重要特征。

  • 标签: 许叔微 《普济本事方》 编撰体例 方剂疗效
  • 简介:探讨宋元时期药物剂量,认为宋元使用的单位剂量名称从传统的铢分两进位制,改为钱两的十进位制。东汉与宋元的剂量换算比例为3∶1。宋元时期的具体量值是1斤合今640克,1两为40克,1钱为4克,1字约合1克。量值已经较东汉增长了两倍,但每服用量却比东汉所用药物剂量明显减小。宋元时期由于使用了煮散的方法,是历史上中药剂量最小时期。现代研究证明,中药煮散的方法仍然值得推广使用。

  • 标签: 药物剂量 宋元时期 东汉时期 煮散
  • 作者: 蒲成铭
  • 学科: 医药卫生 > 放射医学
  • 创建时间:2022-09-07
  • 出处:《医师在线》2022年第11期
  • 机构:云阳县中医院放射科,重庆400000
  • 简介:到医院体检或看病就诊,常常需要做X光检查。为了使患者在检查中受到最小的射线影响,同时又保证我们的检查结果更加准确有效,在此为您归纳放射科常见的X线、CT、磁共振(MR)检查中的注意事项。在这三大项中,有辐射的检查是X线及CT检查,且辐射剂量CT检查大于X线检查,无辐射的是MR检查。

  • 标签: 放射检查;注意事项
  • 简介:人们会觉得,新生的小宝贝什么也不知道,只能睁着天真无邪的眼睛傻傻地看,却不知他们在看什么,他们什么能力也没有。这些看法实在是低估了这些可爱的小家伙们,其实,新生小宝贝一出生便具有很多“了不起”的本事,家长们来对他们进行一下考察,这样不仅能知道小宝贝是否发育正常,而且还能懂得在新生儿时期怎样对小宝贝进行训练。

  • 标签: 新生儿 视觉 听觉 味觉 嗅觉 神经反射
  • 简介:中国医学具有十分悠久的历史,内容博大精深。秦汉医学是中医理论体系的形成时期;晋唐是中医学发展史上承先启后的重要时期;宋金元则是我国医学发展的重要转折时期,各家纷起,使祖国医学面貌为之一新。

  • 标签: 秦汉医学 晋唐医学 宋金元医学 中医学发展史
  • 简介:摘要:本文探讨了文本挖掘技术在药品安全性研究中的现状、问题及应用,通过分析社交媒体数据与医学文献的特性,揭示了文本挖掘技术在提取药物不良反应信号和构建知识库中的优势。研究指出,文本挖掘能够高效处理非结构化数据,实现自动化的不良反应信号检测,提升药品安全性监测的效率。然而,数据质量参差不齐、语义理解复杂性以及对长尾事件的识别能力不足等问题限制了其发展潜力。同时也讨论了优化深度学习模型与构建结构化知识库的技术路径,以期推动药品安全性研究的智能化和系统化发展。

  • 标签: 文本挖掘 药品安全性 不良反应信号 知识库
  • 简介:摘要目的分析医院职工原创的医学人文文章,凝练职工感知的医院文化核心要素,为多院区同质化建设提供建议。方法收集2013年1月至2019年12月北京市某三级甲等医院微信订阅号、网站、各类自制书籍上刊登的职工原创医学人文类文章。采用Python 3.7进行文本挖掘;通过Bert和腾讯开源800万中文词数据集做实体识别训练数据集;采用K-Means聚类分析选择拟合度较高的聚类结果;利用TextRank筛选聚类后每类的关键词,最终根据筛选后的关键词总结分类含义。结果共收集文章341篇,其前10高频词包括工作、医院、患者、病人、发展、医学、医疗、医生、门诊和临床。采用Bert数据集的文本聚类将各关键词分为过程回忆、工作属性、工作职责、诊疗行为、成长经历、团队协作、职业精神、管理创新、医患沟通和其他10类。结论医院员工文化感知研究有助于探寻医院文化的内涵。在多院区同质化建设中应培养员工对医院的认同感和归属感,提升其获得感和幸福感,强化以患者为中心的科学管理体系。

  • 标签: 医院文化 文本挖掘 聚类分析 同质化建设
  • 简介:摘要目的利用文本挖掘技术探索肝纤维化证治方药规律。方法检索中国生物医学文献服务系统,收集有关肝纤维化文献数据,采用基于敏感关键词频数统计的数据分层算法,探索肝纤维化中医证候、治法、方药、中药规律。结果肝纤维化证型涉及到虚、实两端,且虚实夹杂,其中以肝郁脾虚证为多,涉及到的病理因素主要有气郁、血瘀、湿热。治法方面涉及到补虚与泄实二大类,其中以活血化瘀法为多,其常与疏肝健脾等其它治法配合使用。方药以活血化瘀、疏肝健脾等功效为主。中药以活血化瘀、补气养血等功效为主。结论文本挖掘能够比较客观地总结疾病用药规律,为临床应用提供有益的探索和参考。

  • 标签: 文本挖掘 肝纤维化 证治方药
  • 简介:病媒生物防治招投标文本是政府或机构病媒生物防治服务招标采购项目的重要文件,招投标文书在政府或机构招投标活动中具备相应的法律效力。本文系统阐述了病媒生物防治招投标文本的基本框架、投标人准备的商务部分撰写要点,有助于病媒生物防治企业开展相关的业务,提升企业竞争实力。

  • 标签: 病媒生物 防治 招投标文本
  • 简介:摘要医学教育政策是我国医学教育事业发展的行动准则,医学教育政策工具的选择与运用直接影响着政策的执行效果。本文以2003年1月1日至2020年9月30日国家层面的医学教育政策文件为研究对象,采用内容分析和扎根理论的方法,按照"构建分析框架、样本选择、文本单元编码、归类和数据分析"的逻辑,从政策发布时间和数量、政策工具和政策价值特性等方面,对我国医学教育政策进行整体分析。结果表明,医学教育政策颁发部门较多、文件法律效力不高、政策工具的运用表现为主辅搭配、政策的价值特性分布不均。为此提出建议:明晰政策内容主体,以创新的理念健全医学教育政策体系,灵活运用政策工具,推进医学教育政策价值特性均衡发展。

  • 标签: 医学教育 政策工具 政策文本 内容分析法
  • 简介:摘要目的挖掘专利中中医药治疗慢性胃炎的相关数据信息,为临床用药和科研提供新的思路和方向。方法通过检索国家知识产权局、中国知网、万方数据库,检索慢性胃炎与中医药相关的专利信息,利用R语言提取专利中提及的中药名称,利用Python和Excel针对专利分布及其涉及的中药进行词频统计和药物组合情况分析,了解治疗慢性胃炎中药使用频次及其组合情况,生成词云图、药物功效分类图、药物归经图,利用Vosviewer进行中药的聚类分析,了解每一类中的典型中药及其规律。结果经过筛选纳入有效专利信息1 639条,共涉及421味中药并将频次出现前40味进行归纳总结;按照功效分类主要以补虚、行气药为主;药物归经以脾经、胃经为主,兼顾肝经、肺经。药物聚类分析将所有中药主要归结为补中益气类、疏肝理气类、健脾消食类、化痰行气类4个大类。结论慢性胃炎与脾、胃、肝、肺等脏腑关系最为密切,多选用具有补虚、行气功效的药物,充分揭示了专利数据库中中医药对慢性胃炎的用药规律及组方特点,为临床及科研提供新的思路及参考。

  • 标签: 慢性胃炎 专利 中药 计量分析
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  • 简介:摘要随着我国社会主义市场经济向高质量发展模式转型,电力企业在发展过程中所面临的竞争环境和困难挑战日益严峻。在这样的情况下,企业要想获得稳定的发展,实现自身发展的战略目标,除了要依赖技术方面的创新和突破以外,还要注重企业员工积极性的发挥。精神文明建设作为企业挖掘和发挥员工工作激情的重要方式,是企业提升自身发展内聚力的关键,而在精神文明建设工作开展过程中,企业只有通过深入贯彻以人为本的理念,将员工作为企业重要的资源来珍惜和培养,才能够实现企业的长远良性发展。本文在明确电力企业开展精神文明建设重要性的基础上,对如何将以人为本理念贯彻到精神文明建设工作中提出相关的建议。

  • 标签: 精神文明建设 以人为本 理念 应用
  • 简介:活动形式:沙龙活动主持人:林云琴参加对象:金坛市实验幼儿园语言组教师旁听人员:幼儿园领导、骨干教师活动准备:1:语言组以小组教研和个人教研的形式,主要就文学作品的选择、有效解读、合理挖掘等方面开展了关于各体裁文本的语言课例实践与研究活动。

  • 标签: 幼儿园 语言 文本 价值 教学 骨干教师
  • 简介:

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  • 简介:摘要目的从政策体系角度出发,对国家卫生城市创建的政策优化提出建议。方法以卫生城市、卫生城镇、卫生创建、创卫为关键词,通过关键词检索万方数据知识服务平台下的法规数据库,同时访问国家政府网站及与卫生城市创建相关的部委网站,选取与卫生城市创建相关政策文本,采用内容分析和定量分析的方法,根据政策工具的理论和视角,以卫生城市创建政策的二维分析框架为基础,对纳入的政策文本进行研究。结果161个政策文本编码中,供给型、环境型、需求型政策工具分别占6.83%(11/161)、83.85%(135/161)、9.32%(15/161);政策规划、政策实施、政策监督、政策评价工具分别占了10.56%(17/161)、63.35%(102/161)、21.74%(35/161)、4.35%(7/161)。结论政府应减少对环境型政策工具尤其是策略性措施工具的依赖,重视供给型政策工具和需求型政策工具的使用,同时应该重视在政策评价过程中制定更加切合实际的政策工具。

  • 标签: 城市卫生 卫生政策 政策工具
  • 简介:摘要目的通过文本挖掘厘清我国科研诚信政策的变迁特征及演变规律,为医学科研诚信治理政策制定和实施提供参考依据。方法运用COST-CM6和SPSS软件,采用共词分析、社会语义网络和聚类分析方法,对2002—2021年国家颁布的297份科研诚信政策文本进行数据挖掘。结果我国科研诚信政策经历了学术道德建设期(2002—2008年)、科研诚信建设期(2009—2015年)和学术环境优化期(2016—2021年)3个发展阶段,政策数量和质量均得到快速发展,科研诚信案件调查处理规则逐步明晰,追责机制不断完善,失信惩戒措施更加有力。科研诚信建设已形成以国家行政机关为主体、多部门协同治理的合力格局;科研失信事件和公众关注加速了科研诚信政策体系的完善;坚持"无禁区、全覆盖、零容忍"成为科研诚信治理的工作指南。结论应通过强化医学诚信教育、增强自律意识;完善监督机制、强化过程管理与医学成果查重;"严惩"与"善治"双管齐下等措施,不断提升医学科研诚信治理效能。

  • 标签: 科研诚信 政策变迁 数据挖掘 医学伦理治理
  • 简介:摘要目的分析2000—2020年中国疾病预防控制体系相关政策文本,为未来疾病预防控制体系的政策优化提供依据。方法以“疾病预防控制”“疾控机构”“疾控体系”“防疫”为关键词检索国务院、国家卫生健康委员会、国家发展和改革委员会、人力资源和社会保障部和财政部官方网站,并基于政策工具法,对纳入政策文本进行主题框架分析和内容分析。结果共纳入37份政策文件,以单一政策工具类型应用最为常见(81.1%),其中,以能力建设类工具为最多(32.4%),其次为命令性工具(21.6%)和激励性工具(13.5%),系统变革工具(8.1%)和象征与劝告工具应用较少(5.4%)。政策主题以人事制度(15.2%)和体系建设主题内容最多(15.2%),人才建设次之(13.0%),信息化建设最少(2.2%)。结论在未来疾病预防控制体系建设相关政策制定中,政府应注意加强激励性工具、象征与劝告工具等多种政策工具的应用,以进一步激发疾病预防控制机构的内在发展动力。

  • 标签: 疾病预防控制 政策工具 政策分析
  • 简介:摘要目的基于新型冠状病毒肺炎疫情防控期间的新闻,了解特殊背景下的医师职业精神内涵。方法撷取2020年1月23日至4月8日中国新闻网上的疫情新闻,人工标记医师职业精神词库。采用专家咨询法对词库进行划分以获得疫情期间医师职业精神的框架。通过统计相关新闻数量和主题词频次获得医师职业精神新闻主题的时间演变特征。结果医师职业精神框架的划分结果为敬佑生命、救死扶伤、甘于奉献、大爱无疆、团结合作、使命担当、自信坚定和果敢无畏8个维度。结论自信坚定和果敢无畏2个维度是在疫情防控背景下中国医师职业精神的特有体现,体现了举国同心共同抗击疫情的信心以及挺身而出前往疫情一线的英雄本色。可以在培育已有医师职业精神框架内容的过程中,加入突发公共卫生事件中体现的新内涵。

  • 标签: 新型冠状病毒肺炎 医师职业精神 文本分析 突发公共卫生事件
  • 简介:摘要目的分析国家针对青少年艾滋病防治投放的核心知识宣传信息与“百度知道”文本挖掘词频差异。方法采用网络数据采集方法(即数据爬虫),采集并整理截至2018年6月11日“百度知道”上在线查询者关于艾滋病提问的相关信息;国家针对青少年艾滋病投放的核心宣传信息(简称核心知识宣传信息)由《大众人群艾滋病知识知晓率问卷》和《青年学生人群艾滋病知识知晓率问卷》,及14条针对青年学生艾滋病防治宣传教育核心知识构成。根据官方分类将所有数据分为预防,检测和治疗,危险性认识、症状和传播,法律法规、歧视与政策4类。利用中文文本分词、词频统计、对比分析和词频可视化呈现等文本挖掘方法比较去除无用词后以上两方面信息的差异。结果“百度知道”信息中,预防,检测和治疗,危险性认识、症状和传播,法律法规、歧视与政策类词频数量分别为18 942、43 140、73 437和33 859个;核心知识宣传信息中,4类词频数量分别为371、241、208和136个。核心知识宣传信息的语义相关词词频中,占总词频比例最高的为预防类(32.3%,162个),最低的为法律法规类(14.1%,71个);“百度知道”信息的语义相关词词频中,最高的为检测与治疗类(51.7%,51 264个),最低的为预防类(11.4%,11 272个)。两方面信息完全重复词占核心知识宣传信息词频比例为59.3%~63.9%;完全重复词占“百度知道”信息4类词频比例相对较低,预防类、检测与治疗类均大于45%,症状和传播类为34.3%(14 781个),法律法规类最低,仅为17.0%(5 744个)。结论对比官方投放和“百度知道”,法律法规类和预防类词频对比差异较大,建议在核心知识宣传中结合青少年需求和兴趣增补和改进相关内容。

  • 标签: 获得性免疫缺陷综合征 HIV 知识宣传 百度知道 文本挖掘