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新发重大传染病背景下基于疫情防控视角的社会损失指标体系构建
编辑人员丨1周前
目的:从国家、医院、和个体3个层面构建新发重大传染病背景下基于疫情防控视角的社会损失指标体系,为公立综合医院制定新发重大传染病防控措施提供决策依据。方法:以"新发重大传染病""突发公共卫生事件""社会损失""新冠疫情""评价"等和"infectious diseases""public health emergency""social loss""COVID-19""evaluate"等为检索词,于中国知网(CNKI)、万方、维普、Web of Science, Google Scholar检索截至2020年12月23日发表的文献。通过文献分析和专家咨询法,从国家、医院和个体3个层面初步构建新发重大传染病背景下的公立综合医院社会损失指标体系。根据初步构建的社会损失指标体系,分别针对国家、医院和个体3种主体设计调查问卷,于2021年12月25日至2022年5月20日进行问卷调查。采用因子分析法分析问卷数据以优化社会损失指标体系并确定各指标的权重。结果:公立综合医院社会损失指标体系包括14个一级指标和60个二级指标,国家层面的一级指标为政府治理能力、国家直接经济损失、社会保障、网络舆情、间接经济损失和国际合作;医院层面为医院人力、物力及信息资源,医院服务和医院运行情况;个体层面为生理健康、心理社会健康和外在环境。各层面权重最高的一级指标分别为社会保障,人力、物力和信息资源以及生理健康;权重最高二级指标分别为高额医疗费用支出、非医护人员过劳和医疗保险。结论:本研究构建的新发重大传染病背景下的社会损失指标体系具有较好的科学性和合理性,可为公立综合医院防控措施的制定提供依据。
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编辑人员丨1周前
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网络学习环境对护理本科生评判性思维能力的影响
编辑人员丨1周前
目的:探讨网络学习环境对护理本科生评判性思维能力的影响。方法:采用便利抽样法,于2021年9月—2022年1月,选取哈尔滨医科大学护理学院三年级84名护理本科生为研究对象。采用网络学习环境量表和中文版评判性思维能力量表进行调查。结果:84名护理本科生网络学习环境量表总分为(63.21±15.29)分,中文版评判性思维能力量表总分为(248.71±36.35)分。护理本科生网络学习环境量表总分与中文版评判性思维能力总分呈正相关( P<0.01)。多重线性回归分析结果显示,护理本科生评判性思维能力的影响因素包括家庭经济情况、是否能接收到学校免费网络数据库资源和网络学习环境( P<0.05)。 结论:护理本科生的网络学习环境处于中等水平,建议护理教育者应优化网络学习内容及形式,提供针对性学习支持资源,从而提升护理本科生的评判性思维能力。
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编辑人员丨1周前
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政策工具视角下我国医疗卫生行业监管政策文本的量化研究
编辑人员丨1周前
目的:分析2003年至2021年我国国家层面医疗卫生行业监管政策的演变,探讨不同阶段政策工具使用特点和规律,为政策优化提供参考。方法:以"医疗""监管"和"卫生""监管"为关键词,在国务院政策文件库中检索2003年至2021年中央政府层面发布的医疗卫生行业监管相关政策文件。基于"制定主体-执行主体-政策工具"分析框架,采用内容分析、社会网络分析和政策工具分析方法分析政策文件,对数据进行描述性分析。结果:共纳入236份政策文件。根据时间进展来看,2003年至2008年,共发文27份,制定主体以国务院为主(77.78%,21/27),主要的执行主体为政府(100.00%,27/27),使用政策工具191种,供给型、需求型和环境型政策工具的构成比分别为21.46%(41/191)、30.37%(58/191)和48.17%(92/191)。2009年至2017年,共发文48份,制定主体仍以国务院为主(93.75%,45/48),执行主体仍以政府为主(100.00%,48/48),但机构(25.00%,12/48),行业组织(43.75%,21/48)和社会(37.50%,18/48)的占比有所提高,使用政策工具500种,供给型、需求型和环境型政策工具的构成比分别为17.40%(87/500)、32.00%(160/500)和50.60%(253/500)。2018年至2021年,共发文161份,制定主体以多部门为主(38.51%,62/161),国务院的发文占比降至22.36%(36/161),157份(97.52%)的执行主体为政府,使用政策工具1 140种,供给型、需求型和环境型政策工具占比分别为18.42%(210/1 140)、34.74%(396/1 140)和46.84%(534/1 140)。结论:2003年至2021年,我国医疗卫生行业监管领域政策的发文数量呈上升趋势,制定主体和执行主体呈现多样化,但不同类型的政策工具的使用存在不均衡问题。
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编辑人员丨1周前
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血液透析导管血栓预防的最佳证据总结
编辑人员丨1周前
目的:检索、评价和整合血液透析导管血栓预防的最佳证据,为血液透析患者导管血栓预防提供循证依据。方法:系统检索国际指南协作网、苏格兰学院间指南网络、美国国立指南库、加拿大安大略注册护士协会、英国国家卫生与临床优化研究所、UpToDate、BMJ Best Practice、澳大利亚乔安娜布里格斯研究所循证卫生保健中心数据库、欧洲肾脏学会、美国肾脏病基金会、英国肾脏病协会、加拿大肾脏病学会、日本透析治疗学会、医脉通、Cochrane Library、PubMed、Embase、中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库中关于血液透析导管血栓预防的相关研究,包括指南、临床决策、证据总结、系统评价和专家共识等。检索时限为建库至2023年3月31日。由研究者分别进行质量评价,根据主题对证据进行提取和汇总。结果:共纳入16篇文献,包括临床决策5篇、临床指南4篇、证据总结2篇、专家共识5篇,最终形成15条最佳证据,包括透析导管留置、抗凝策略、冲封管技术、日常管理4个主题。结论:护理人员应结合临床情境选择血液透析导管血栓预防的最佳证据,降低导管血栓的发生,延长导管使用寿命,改善患者结局。
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编辑人员丨1周前
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混合式教学在护理本科教育领域应用的可视化分析
编辑人员丨1周前
目的:探讨混合式教学模式在国内外护理本科教育中的应用现状、研究热点与前沿,为相关研究提供参考。方法:中文以中国知网、万方数据库、维普网,英文以Web of Science数据库作为检索源,采用CiteSpace对检索到的2008—2022年发表的文献进行计量分析。结果:共检索到中文文献43篇,英文文献83篇,发文量整体呈增长趋势。国内的研究热点集中在教育改革、在线学习和课程体系评估,研究前沿为网络授课、德育教育和人文关怀等。国外的研究热点集中在教育模式选择、强调互动性,研究前沿为开展有创新性的混合式教学、注重护生的学习体验和学习环境构建。结论:未来混合式教学应注重开展创新性研究、学生满意度的动态评估反馈,尤其需加强护理教师混合式教学胜任力培养,旨在促进护理学生的知识技能,进而不断优化和创新混合式教学在护理本科教育领域的应用。
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编辑人员丨1周前
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癌症患者癌因性疲乏运动管理的最佳证据总结
编辑人员丨1周前
目的:评价并整合癌症患者癌因性疲乏运动管理的最佳证据。方法:采用PIPOST模式明确循证问题,确定检索策略以及纳入和排除标准。根据"6S"证据模型,检索UpToDate、BMJ Best Practice、澳大利亚乔安娜布里格斯循证卫生保健中心数据库、Cochrane Library、英国国家卫生与临床优化研究所指南库、美国国立综合癌症网络、国际指南协作网、加拿大医学会临床实践指南信息库、PubMed、Web of Science、Embase、CINAHL、中国知网、万方、维普网、中国生物医学文献数据库及专业协会平台关于癌症患者癌因性疲乏运动管理的临床决策、最佳临床实践、指南、系统评价及专家共识等。检索时限为建库至2022年1月31日。由3名研究者对文献进行质量评价以及证据的整理、评价、整合。结果:共纳入20篇文献,其中临床决策1篇、指南4篇、证据总结2篇、系统评价10篇、专家共识3篇。从运动安全性和有效性、运动时机、运动评估、运动原则、运动方式、运动强度和持续时间、运动依从性、运动风险管理8个方面汇总了25条最佳证据。结论:总结了有关癌症患者癌因性疲乏运动管理的最佳证据,为临床规范开展运动干预提供了循证证据支持和参考意见,建议医护人员在证据转化过程中根据临床具体情境和患者个体差异选择最佳证据,制订个性化的运动管理方案,以降低患者癌因性疲乏的水平。
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编辑人员丨1周前
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白血病患儿癌因性疲乏管理的最佳证据总结
编辑人员丨1周前
目的:评价总结白血病患儿癌因性疲乏管理相关的最佳证据,为临床实践提供循证依据。方法:运用循证护理学方法计算机检索UpToDate、JBI循证卫生保健中心、Cochrane Library、加拿大安大略护理学会、国际指南网、英国国家卫生与临床优化研究所、美国国立指南库、医脉通指南网、美国国立综合癌症网络、PubMed、CINAHL、荷兰医学文摘数据库、中国知网、万方、中国生物医学文献数据库。检索时限为2012年1月1日至2022年5月1日,由2名研究者采用统一评价标准进行独立评价文献质量并提取最佳证据。结果:共纳入文献13篇,其中临床指南3篇,证据总结2篇,系统评价8篇,最终形成包括环境管理、癌因性疲乏评估、运动管理、冒险疗法、睡眠管理和心理社会干预共6个方面22条最佳证据。结论:最佳证据可用于白血病患儿癌因性疲乏管理,应用时需结合环境、患儿的年龄、体能、病情、心理接受能力等制订个体化的症状管理方案,提高护理质量及患儿生命质量。
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编辑人员丨1周前
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体外膜肺氧合支持下急性肾损伤的研究进展
编辑人员丨1周前
体外膜肺氧合(extracorporeal membrane oxygenation, ECMO)被越来越多地用于严重心肺功能衰竭患者,成为一种挽救性治疗的手段。这类患者往往伴有多器官功能障碍,肾脏是最容易受累的器官。急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)的分级诊断标准(the risk/injury/failure/loss of kidney function/end-stage kidney disease,RIFLE)和急性肾损伤网络工作组(AKI network,AKIN)已被广泛使用 [1,2]。这些定义已并入改善全球肾脏病预后组织(kidney disease: improving global outcomes,KDIGO)临床实践指南中。RIFLE和AKIN已在各种人群环境中得到验证,包括ECMO患者 [3,4]。ECMO辅助下AKI具有高发生率、高病死率的特点。据报道,ECMO支持下AKI发生率达70%~85% [5,6],需要持续性肾脏替代治疗(continuous renal replacement therapy,CRRT)治疗的患者病死率高达80% [7,8,9,10]。AKI的发生大大增加了机械通气的时间和ECMO持续的时间。与静脉静脉体外膜氧合(venovenous ECMO,VV ECMO)相比,静脉动脉体外膜氧合(venoarterial ECMO,VA ECMO)期间AKI更常见 [11,12],且发生AKI的患者结局更差 [13]。AKI发生的原因很复杂,往往是多因素的,包括患者及ECMO相关因素。而AKI尤其是重度AKI一旦发生,有效延缓其发展的措施有限,目前的治疗以综合治疗为主,肾脏替代治疗(renal replacement therapy,RRT)是主要的支持手段,优化RRT治疗可能改善ECMO合并AKI患者的预后。在临床工作中,了解ECMO期间AKI发生的原因,ECMO联合RRT治疗,对未来预防AKI,管理此类高风险患者,降低病死率至关重要。
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编辑人员丨1周前
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权衡协同视角下城市边缘区生态系统服务优化研究
编辑人员丨3周前
城市边缘区是城乡之间的过渡区域,具有人地关系复杂、城乡冲突尖锐的特征,其生态系统服务(Ecosystem Services,ESs)功能呈现权衡或协同的复杂相互作用.研究城市边缘区ESs的相互关系、基于功能协调目的对其进行优化,对于缓解人地关系矛盾、实现乡村振兴和促进区域可持续发展具有重要意义.以苏州市为例,在识别城市边缘区基础上,选取粮食供给、产水量、碳储存、土壤保持、生境质量、水质净化、文化服务7种关键ESs进行评估,结合Spearman相关性分析和自组织网络方法探究ESs权衡协同关系及其时空演变特征,最后对城市边缘区进行分类及提出优化策略.结果表明:1)苏州市918个村庄被识别为城市边缘区;2)生境质量与粮食供给存在极显著的权衡关系(R(xy)=-0.77),生境质量与文化服务存在极显著的协同关系(R(xy)=0.95),2010-2022年间ESs间的关系以权衡效应为主,协同效应较少,整体权衡关系呈减弱趋势;3)根据聚类分析结果,可将研究区分为5类生态系统服务簇,分别为生态服务协调簇、生态服务失调簇、生态保育簇、生态游憩休闲簇以及生态风险加剧簇;4)提出了促进城市边缘区ESs协调,有助于自然-经济-社会复合生态系统可持续发展的优化策略.
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编辑人员丨3周前
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基于卷积神经网络实现结直肠息肉的实时检测与自动NICE分型(附视频)
编辑人员丨2024/8/10
目的 本研究旨在开发一个能够自动定位息肉并按NICE分型的深度学习目标检测模型,以促进更有效的诊断和治疗规划.方法 收集2018年1月至2023年6月来自苏州大学附属常熟医院、常熟市中医院和常熟市辛庄人民医院的4个结肠息肉数据集,包括静态图像和视频.所有样本经病理学证实并按NICE分型分类.图像使用LabelMe工具进行标注,随后转换成MSCOCO格式以适配深度学习模型训练.采用预训练的Faster R-CNN模型,结合实时数据增强和多种图像处理技术,通过迁移学习策略进行模型训练.模型的性能评估遵循COCO标准,关注交并比(IoU)、平均精度(AP)和召回率.此外,对模型在NICE分型中的识别能力进行了详细评估.结果 分析1 835例患者的2 248个结直肠息肉,所有息肉经病理学证实,并按NICE分型分类,具体为NICE 1型575例,NICE 2型1 143例,和NICE 3型530例.通过迁移学习技术,开发了基于ResNet-50和ResNet-101骨干网络的Faster R-CNN模型,其中以ResNet-101为基础的版本被命名为Faster R-CNN-NICE.性能分析显示,虽然Faster R-CNN-NICE模型在处理速度上略有下降(减少1.72帧/秒),但在边界框平均精度(bbox_mAP达0.542)和息肉分类综合平均精度(mAP为0.830)上显著提升.与内镜医生相比,此模型在大部分情况下展示了更高的置信度和准确性,特别是在NICE 2型息肉的预测中,其性能与医生的预测结果的差异存在统计学意义(x2=4.30,P<0.05).模型转换为ONNX格式后,在不同硬件环境下显示了优化的执行效率,并在视频实时检测中有效地实现了息肉的快速定位和精确分类.结论 本研究根据NICE分型系统构建了一个结肠息肉图像数据集,并开发出Faster R-CNN-NICE深度学习模型,有效地实现了结肠息肉的即时定位与精确鉴别.这项技术预期将为内镜医生的临床工作提供支持,显著提升诊断的效率和准确度.
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编辑人员丨2024/8/10