目的:探究影响年轻患者在互联网平台发表医疗电子口碑行为的促进与抑制因素，以期为医疗服务质量改善提供参考。方法:2022年5月，采用便利抽样选取271位浙江省高校本科在读学生，以自行设计的问卷对其在互联网平台发表电子口碑的动机进行调查，采用多元回归方法分析不同动机因素对年轻患者发表电子口碑行为意愿的影响。结果:只有16名受访者(5.9%)曾有发表医疗电子口碑的经历。利己动机、利他动机、就医体验、评论习惯是促进年轻患者发表电子口碑的显著因素，其中利己动机影响最大( β＝0.212， P<0.001)，评论习惯影响最小( β＝0.139， P＝0.003);不信任、低自我效能与涉入、感知难用性及感知无用性是抑制年轻患者发表电子口碑的显著因素，不信任( β＝－0.161， P<0.001)和感知难用性( β＝－0.161， P＝0.001)的抑制影响最大，低自我效能与涉入的抑制影响最小( β＝－0.134， P＝0.003)。 结论:为提升年轻患者发表医疗电子口碑的积极性，应重视其个人获益、提供优质就医体验，增强患者对平台的信任，降低操作障碍，通过教育和宣传加强年轻患者对电子口碑重要性和影响力的认知。

目的:从患方视角探究医院门诊服务的痛点，为服务质量优化管理提供新思路。方法:选取10家国内顶级医院，采集2017年1月1日至2019年12月31日患者在大众点评网发表的针对这10家医院的门诊服务差评文本。引入用户痛点分析模型，根据词频构建痛点指标词合集，结合情感值量化分析痛点指标，通过概念化标注对指标词进行内容分析。结果:对1 259条门诊服务差评文本的分析显示，患者对门诊服务质量的差评主要集中在人际交互、流程因素、人机交互、环境因素4个方面，人际交互中的医护人员态度不佳以及流程因素中的排队时间长和就诊时间短问题最为突出。结论:在线患者评论分析适用于医院门诊服务痛点的识别和感知，有助于院方选择服务改进的方向和项目。

目的/意义 阐述在线医疗评论的内容特征及其对患者在线问诊服务利用的影响,为在线医疗平台信息管理提供参考.方法/过程 构建基于TF-IDF的LDA主题模型,采用基于情感词典的语义分析方法,挖掘在线医疗评论的内容特征,应用主成分分析法对其进行分类探索,并利用二元logistic进行回归分析.结果/结论 将在线医疗评论内容特征分为3大类别,包括9个指标,其中评论者属性、时效性、问诊流程、服务态度和平台操作反馈对患者高效在线问诊服务利用存在显著影响,建议通过优化在线医疗平台评论板块相关服务提高患者对在线问诊服务的利用水平.

2023年8月28日,浙江大学医学院许志宏研究员、王福俤教授、徐鹏飞研究员团队合作在《国家科学评论》(National Science Review)在线发表了最新研究成果"YTHDF2-mediated regulations bifurcate BHPF-induced programmed cell deaths"(DOI:10.1093/nsr/nwad227).

目的 探讨体像满意度在大学生社交网站自拍与自我客体化之间的中介关系,帮助大学生了解在社交网站自拍的使用过程中可能对体像满意度有何不良影响,引导大学生正确对待自拍行为,降低自拍行为可能带来的不利影响.方法 2021年9月-2022年1月,采用一般资料调查问卷、社交网站自拍问卷、自我客体化问卷与体像满意度量表对368名安徽医科大学大学生进行在线调查,并对数据进行分析.结果 社交网站自拍在性别、学习压力、平素性格、同学关系、自拍频率、自拍时间、关注点赞评论方面比较,差异均有统计学意义(均P＜0.01);体像满意度在年级、家庭人均收入、学习压力、平素性格、同学关系、关注点赞评论方面比较,差异均有统计学意义(均P＜0.05);自我客体化在家庭关系和自拍时间方面比较,差异均有统计学意义(均P＜0.05).相关分析结果表明,社交网站自拍与体像满意度、自我客体化之间均呈正相关(均P＜0.01),体像满意度与自我客体化之间呈负相关(P＜0.01).体像满意度的中介效应模型表明,社交网站自拍通过体像满意度对自我客体化的间接影响显著,起完全中介作用,中介效应占总效应的97.18％.结论 社交网站自拍能显著正向预测自我客体化,且体像满意度在社交网站自拍对自我客体化的正向预测中起完全中介作用.大学生应正确看待社交网站自拍问题,尤其是其涉及的体像满意度问题,要对自我有清晰的认识.高等教育机构也要不断完善教育内容,引导学生树立正确的道德观、人生观和价值观.

目的 探究影响年轻患者在互联网平台发表医疗电子口碑行为的促进与抑制因素,以期为医疗服务质量改善提供参考.方法 2022年5月,采用便利抽样选取271位浙江省高校本科在读学生,以自行设计的问卷对其在互联网平台发表电子口碑的动机进行调查,采用多元回归方法分析不同动机因素对年轻患者发表电子口碑行为意愿的影响.结果 只有16名受访者(5.9％)曾有发表医疗电子口碑的经历.利己动机、利他动机、就医体验、评论习惯是促进年轻患者发表电子口碑的显著因素,其中利己动机影响最大(β=0.212,P＜0.001),评论习惯影响最小(β=0.139,P=0.003);不信任、低自我效能与涉入、感知难用性及感知无用性是抑制年轻患者发表电子口碑的显著因素,不信任(β=-0.161,P＜0.001)和感知难用性(β=-0.161,P=0.001)的抑制影响最大,低自我效能与涉入的抑制影响最小(β=-0.134,P=0.003).结论 为提升年轻患者发表医疗电子口碑的积极性,应重视其个人获益、提供优质就医体验,增强患者对平台的信任,降低操作障碍,通过教育和宣传加强年轻患者对电子口碑重要性和影响力的认知.

目的:探索深度神经网络在情感分类方面的应用.方法:采用长短型记忆神经网络构造在线消费评论情感的分类器,对收集的消费评论进行二分类的情感分析.结果:LSTM模型的准确率为89.29％,优于实验对照SVM模型的86.10％,深度神经网络模型在本文的情感分类中的准确率较高.结论:使用深度神经网络对消费评论的情感进行分类,可减少人工特征的干预,提高在线消费评论情感分类的效率.

针对医院评价领域缺少大规模观点-情感语料库的情况,阐述国内外在线医疗社区知识共享以及基于特征的观点挖掘与分析研究现状,采用特征规则方法,基于补充情感词典,对在线医疗社区中用户关于医院的就医评价内容进行观点挖掘与情感分析并开展实证分析,结果显示该方法具有较好的挖掘效果.

分析全国60家三级口腔医院的社交媒体使用现状,以期为口腔医院的运营管理和建设发展提供参考.方法 利用网络爬虫技术获取60家口腔医院的规模信息(治疗椅数、职工数和年就诊人次),微信公众号信息(建立时间,菜单栏功能和原创文章数量)和清博大数据中微信公众号信息(WCI值、文章总阅读量、点赞数和十大高频词),新浪微博信息(建立时间、最新发文时间、微博总数、关注数、粉丝数、转发数、评论数、点赞数和微博文本)和好大夫在线信息(总访问次数、服务患者数和开通个人网页的医生数),对其进行描述性和推断性分析.结果 98.3% (59/60)的医院拥有一个或多个社交媒体账户,微信公众号(58/60, 96.7% )和好大夫在线(56/60, 93.3% )的使用率明显高于新浪微博(26/60, 43.3% ),且存在地区差异.预约挂号为微信公众号菜单栏主要功能;新浪微博的运营差异明显,仅13家医院发布新动态; 好大夫在线和其他两大平台存在较强关联性.结论 医院规模对社交媒体的使用有影响;口腔医院应结合自身情况突显特色,注重运营管理,提高使用率,关注各个平台之间的关联性.

1 黎明前的黑暗在精神病学和心理卫生备受关注的今天,汪向东等与众不同地把眼光投向精神病学研究发展中不如人意的若干侧面.精神医学的发展与社会进步和医学科技的总体进程同步,研究与大众的需求和期待密切结合,应该是我们整个学科和每个研究人员的追求目标.《自然》杂志于2011年7月7日在线发表评论文章《全球精神卫生面对的巨大挑战》(“Grand Challenges in Global Mental Health”)[1],这篇文章一经发表,就吸引了国内外社会和媒体的广泛关注,它将全球对于精神健康问题的关注度提高到前所未有的程度.本人是参与该文章撰写的唯一亚洲专家.这篇评论文章对全球60个国家的422位学者做了2轮问卷调查和筛选,覆盖了构成精神、神经和物质使用障碍的全部疾病,最终确定了目前有关精神、神经和物质使用障碍的前40位巨大挑战.