简介：摘要：生理学是临床医学的一门重要基础课程，医学生只有学好生理学，才能为后期学习医学专业课程奠定良好的基础，本文对生理学学习方法及学习技巧进行了总结探讨。

简介：摘 要：目的 分析建设学习型儿科护理团队的对策。方法 设施建设、组织建设和管理者的自主学习、有效带动；充分利用晨会、例会的契机，选择合适的方法、确定科学的目标，保证理论和技能学习的实效性；建立和完善外部学习机制，充分利用外部资源支持科室开展教育活动；建立配套的激励机制，激活护理工作者的学习热情。结果 通过组织学习活动和推动科室管理，护理团队综合素质有所提升，但整体来说知识更新要提速，科研和创新管理能力亟待提升。结论 学习型儿科护理团队建设必须坚持以人为本的理念，积极构建和落实人性化管理制度，形成常态化学习机制，保障学习活动和管理活动的效果。

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简介：摘要目的对比线性回归模型与四种机器学习算法对临床医学研究生学习行为的预测效能，探讨不同预测模型的优缺点和适用性。方法以全国6 922名临床医学研究生的调查数据为例，通过自评学习行为量表获得综合得分；在训练集中，分别利用Lasso线性回归和人工神经网络、决策树、Bootstrap随机森林、提升树四种监督式机器学习算法建立预测模型；对验证集数据进行预测并比较不同模型的预测效能。结果临床医学研究生学习行为综合得分为（3.31±0.54），总体达标率为74.02%。在线性回归模型中，年龄、学校级别、学位类型、学习兴趣、压力和满意度对学习行为的影响差异有统计学意义；在对验证集的预测中，线性回归模型的敏感度为0.484，特异度为0.914，准确率为0.801。四种机器学习算法的各项指标均高于线性回归模型，其中随机森林的提升度最高。结论线性回归模型对研究生学习行为的预测效果良好，机器学习在预测准确性上优于线性回归模型，但传统线性回归模型在计算效率和可解读性上具有一定优势。

简介：AIM:Todescribethedesignandpreliminaryresultsofthehospitalbasedepidemiologicalstudyfordiabeticretinopathy(HBESDR),anongoingepidemiologicalstudytoestimatetheprevalenceofdiabeticretinopathy(DR)andtoelucidatetheclinical,anthropometric,biochemicalandanyotherriskfactorsassociatedwithdiabeticretinopathy.METHODS:Totally2000diabeteswillberecruitedfromtheDiabeteseyeclinicintheFirstAffiliatedHospitalofChinaMedicalUniversity.AllsubjectsunderwentbloodsugarestimationandOralGlucoseToleranceTesttodiagnosediabetes.Alldiabeteswouldundergocompletequestionnaire,acomprehensiveeyeexamination.Bloodandurinewouldbecollectedforbiochemicalinvestigations.AllfundusphotographsforanyDRwillbegraded.Participantswhoneedtreatmentwillbesenttotheophthalmicclinicandfollow-upintervalprogramforallsubjectswillbesuggested.Acomputerizeddatabaseiscreatedfortherecords.RESULTS:Todate,1174diabeteshavebeenrecruited,therewere350(29.81%)DRinalldiabetes,mostofthemwerewithmildnon-proliferativediabeticretinopathy(NPDR)(139,39.71%);71(20.29%)moderateNPDR,66(18.86%)severeNPDR,74(21.14%)proliferativediabeticretinopathy(PDR).Females,longerdurationofdiabetes,familyhistoryofdiabetesandhypertensionhadastatisticallysignificantincreaseinriskofanyDR.CONCLUSION:ThestudyisexpectedtoprovideanestimateoftheoverallprevalenceofDRandtheprevalencewithdifferentdurationofdiabetesandalsoabetterunderstandingoftheriskfactorsassociatedwithDR.

简介：摘要：肺部切片具有数据样本大、切片多、肺结节在图像在位置不同，形态各异的特点。传统医生诊疗使得肺结节检测冗杂，且以人工的方法看图更显得效率低下。而传统分割方法局限性强，人工操作需求大，不满足全自动化的要求。而深度学习可以自动提取特征，减少了人为操作，减少错误判断。本文主要探讨如何使用机器学习进行肺图像的分割与精准的肺结节检测并比较几种深度学习诊断方法。

简介：摘要电离知识的掌握对医学生了解临床化验以及检查等具有重要作用，也是临床教学的难点，如何使学生在学习过程中熟练掌握此方面知识，提高学习效率，是教师以及专业人士关注的焦点。本研究选取本市医学院学生作为研究对象，调查学生对“电离平衡”的整体认识情况，在学习过程中遇到的难点，分析其产生原因，制定切实有效的教学对策，提高学生对“电力平衡”的掌握情况，且有利于对其原理的准确了解，发展学生思维，提高对化学学习的兴趣。

简介：摘要肾上腺碰撞瘤(ACT)指不同病理类型的肿瘤共存于同一肾上腺组织内，但并不相互掺混，此类病例报道较少。本例患者为40岁男性，体检时发现右肾上腺肿瘤，术前实验室检查提示肿瘤无功能；MRI显示右肾上腺区域混杂信号，碰撞瘤可能。遂在全麻下行腹腔镜下右肾上腺肿瘤切除术；术后病理提示肾上腺髓脂肪瘤和节细胞神经瘤的碰撞组合，现对该患者随访一年，病情平稳，无复发及转移。此类ACT发生率低，诊疗方法同一般肾上腺肿瘤，两种病理类型均为良性者，预后良好；发生机制可能与局部激素环境有关；相关研究有待进一步深入。

简介：摘要中职护生是护士后备队伍的中坚力量，但是近年来，中职卫生院校招收的学生基础较差、学习态度及方法不佳、学习质量参差不齐，直接影响着将来的临床质量，因此亟待开展提高护理学习质量的研究，我校针对中职护生学习质量进行了调查分析，找到了问题，并提出了相应的解决方案

简介：幼儿园课改最核心的是要让孩子全面发展，而不只是追求智力、知识方面的成长。这样的例子比比皆是：有些孩子在幼儿园期间，在老师的传授下，识字、算术等成绩都很好：进入小学后，刚开始孩子学习确实很轻松，在班级里的各方面表现也是很突出的，但是慢慢地，他觉得学习却越来越吃力了。不少教师和家长曾因此心有所惑，以前那么聪明，怎么现在就不行了呢？——这就是拔苗助长的结果。

简介：摘要：根据中职学校学生的实际情况来看，他们普遍缺乏学习兴趣、没有清晰的学习目标以及学习习惯等。通过激发学生学习兴趣及其学习动机，有利于培养他们的健康学习心理。基于此，本文分析了中职机械专业学生的学习心理，并提出了相关训练路径，包括激发学生学习动机、激发学生学习兴趣以及利用有效的训练方法。

简介：摘要机器学习作为人工智能的重要分支之一，广泛运用于各个领域。机器学习与经典统计学方法有相似之处，同时又能解决许多传统统计学难以处理的难题，因此是流行病学研究的重要工具之一。本文介绍了几种机器学习的常用算法，并对其特点和在流行病学研究中的应用进行了总结。读者可根据研究目的选择适当的机器学习方法，让机器学习技术更好地为流行病学研究服务。

简介：摘要目的调查上海市医学生学习情况，为改善教育教学质量提供参考。方法采用整群抽样方法，应用学习动机简易评定量表等在内的综合问卷，调查上海市4所医学院校4 054名医学生的学习动机、学习态度、学习成绩及其期望值等学习情况，并进行不同群体的比较。运用SPSS 22.0软件进行数据分析，采用卡方检验比较不同群体各种学习情况的差别。结果上海市医学生总体学习动机强度为中等，占比62.3%（2 525/4 054）；自评的学习态度主要为比较刻苦和一般，占比为41.2%（1 669/4 054）和36.5%（1 478/4 054）；对学习成绩的期望值主要为良好和优秀，占比为34.6%（1 401/4 054）和27.8%（1 126/4 054）；学习成绩为良好和及格，占比为40.1%（1 625/4 054）和37.0%（1 502/4 054）；除不同性别的医学生的学习动机强度差异没有统计学意义外，上述指标不同群体之间比较差异均有统计学意义。不同动机、态度、学习期望值的医学生的学习成绩比较差异均有统计学意义。结论上海市医学生总体学习动机水平适中、态度比较刻苦，学习成绩及期望良好。对不同群体的细化分析，为比较不同院校教学水平、学生的学习情况提供了依据。

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简介：摘要不同抑郁症患者的最优治疗方案一般需通过长期、低效率的试错过程来逐步确定。为实现抑郁症的精准治疗，有必要通过特异性生物标志物来选择有效的治疗方法。深度学习是机器学习的一个分支，该技术能处理大量高维、复杂的数据，适用于自动提取和学习临床、基因组学和神经影像数据的特征。近年来，研究人员正在使用深度学习技术开发抑郁症治疗反应的预测模型，有利于指导临床医生为患者选择最佳治疗方案以及在全球范围内推进更为高效的个体化精准医疗方案。本文从人口学、临床症状数据、基因组学数据和功能磁共振成像数据三个方面，对深度学习预测抑郁症疗效方面的相关研究进行综述，并对未来的深度学习研究方向尤其是多组学数据结合深度学习的应用进行展望。

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