目的 探讨医联体背景下"互联网+"教学模式在医学检验技术人才培训中所取得的效果.方法 选取北京中医医院市属中医医联体基层医院检验科共43名员工作为研究对象,采用"互联网+"授课模式对其进行临床基础检验相关内容的培训,并在培训后进行问卷调查,了解受培训者对"互联网+"教学模式的满意度,同时通过问卷星生成试卷进行考核,使用SPSS 26.0统计软件对比培训前后受培训者临床基础检验知识的测试成绩,以评价培训效果.结果 "互联网+"教学模式应用于医联体基层单位临床检验的培训,培训后总测评成绩比培训前显著提高.超过85％的受培训者表示"互联网+"培训可以更好地激发学习兴趣、提高参与意识、更好地消化培训内容以及理论与临床的结合.86％的检验人员更愿意接受"互联网+"培训模式,同时95.3％的基层检验人员表示希望定期举办此类培训.结论 医联体背景下对基层医院医学检验人员进行定期的临床基础检验培训是必要的,同时"互联网+"教学模式在基层培训中值得推广.

本文以重庆医科大学妇产科BOPPPS[导入（bridge in）、学习目标（objective）、前测（pre-assessment）、参与式学习（participatory learning）、后测（post-assessment）、总结（summary）]模型与超星网络教学平台相结合实验教学为例，详细介绍了该混合型教学模式遵循的导入、学习目标、前测、参与式学习、后测、总结6大教学模块，结合“过程性评价+奖励性评价+终结性评价”三合一考核方式，全面综合评价学生学习效果。实践证明，该模式可以提高学生的学习自主性，锻炼沟通能力，培养团队精神，促进临床思维建设，提高教学效果和课堂教学质量。

目的:探讨在线教学模式在"内分泌系统"整合课程教学中的应用效果。方法:2020年3至6月选取上海交通大学医学院2016级、2017级八年制临床医学专业298名学生作为研究对象。将2017级156名学生作为试验组，应用超星学习通平台、云视频会议系统、微信等开展"内分泌系统"在线教学。以开展常规线下教学的2016级142名学生作为对照组。通过在线学习数据分析、课程成绩比较、问卷调查等方法进行教学效果评价。组间数据比较采用独立样本 t检验。 结果:试验组所有学生均完整观看了课程视频，完成了课后作业；平台发帖数225个。试验组和对照组学生课程总评成绩差异具有统计学意义[(83.36±8.54)分比(81.10±7.01)分， P＝0.010]，课程期末考试成绩差异无统计学意义[(76.46±13.76)分比(78.45±10.74)分， P＝0.163]。40名教师中32人(80.0%)认为在线教学总体效果与传统线下教学相似或更好。106名(76.8%)试验组学生对线上教学总体满意。 结论:在线教学模式在"内分泌系统"整合课程教学中的应用效果良好，基本能够与传统线下教学模式同质等效。

目的:探索线上教学在护理实验课中的应用效果。方法:2017级护理本科4个班级共615名学生(以下简称"护生")在超星学习通平台(以下简称"超星")完成示教片、通知及测试等学习任务,在Zoom视频会议系统(以下简称"Zoom")进行线上直播学习、互动讨论等,线上填写问卷反馈课堂教学效果。采用SPSS 25.0软件进行统计分析。结果:研究对象共580名,护生对实验课内容评价得分高于16分及以上的有445人(76.72%);540人(93.11%)觉得"课程内容完整性"好;439人(75.70%)觉得"有足够的时间去理解重难点知识"。在授课方式评价方面,有432人(74.48%)觉得"这种学习方式很有趣";有181人(31.21%)认为"与传统方式相比,更喜欢这种授课方式",认为线上授课有效提升了居家学习的积极性;有185人(31.90%)不认同,原因在于网络不稳定影响了上课体验感、居家因无实践操作器材及无临床情景而影响角色带入感、没书本不方便做笔记等。结论:"超星+Zoom"教学法应用于护理实验教学中取得较好的应用效果,但仍需辅助线下练习巩固操作知识、技能。在疫情时期,此教学方法值得推广应用。

口腔修复学是口腔医学的重要专业课程，完全依靠线上教学方式进行理论授课，对授课教师来说是一项前所未有的挑战。西安医学院口腔医学院经过几个月的线上教学尝试和总结，利用腾讯会议直播、超星学习通平台、微信群等线上教学工具，形成了完整的口腔修复学"课前—课中—课后"闭环式教学，建立了全方位的反馈和考核机制。此线上教学在保证教学质量的同时，推动了口腔修复学课程信息化教学的探索和改革。

目的:为解决医学院校学生高等数学学习难度大、学时紧、学生学习兴趣差、接受程度低等困扰高等数学学习的问题，积极开展线上线下混合式教学模式。方法:选取2022级临床医学专业、生物医学工程专业、信息管理与信息系统专业共6个班级243名学生作为研究对象（试验组），采用自制线上学习资源与中国大学MOOC教学资源结合的线上线下混合式教学模式。课前根据教学内容设置教学目标、上传教学资源，利用超星学习通平台发布课前学习任务，帮助学生课前预习。课中教师面授，并在学习通平台发布课堂提问、随堂测验等，检验课上学习效果，方便教师掌握学生学习情况，及时进行教学调整，帮助学生顺利完成课上学习。课后在超星学习通平台上发布课上授课视频及课后习题讲解等，辅助学生巩固课上学习。并分班建立课程QQ群，方便课后与学生沟通、辅导答疑。采用SPSS 20.0软件进行 t检验。 结果:线上线下混合式教学有效提高了学生课上的参与度，极大地调动了学生的学习热情，课上平均师生互动由每节6次提高到10次；课上出勤率由原来的93.93%（232/247）提高到97.94%（238/243）；作业按时提交率由原来的92.71%（229/247）提高到96.71%（235/243）。课程教学完成以后，学生的期末综合成绩由（81.27±4.56）分提高到（89.52±3.42），差异有统计学意义（ t=8.25， P<0.001）。 结论:线上线下混合式教学的采用，不仅对学生学习成绩有良性作用，而且更大程度地激发了学生学习高等数学的热情。后续期待学生应用数学解决实际问题的能力进一步提高。

为适应医学教育发展，对病理生理学教学进行以培养"临床能力"为导向、以"学生为中心"的改革，势在必行。主要举措包括：对教学内容进行重新编排，以临床现象为主线推动课堂教学；利用毕博网络、微信公众号及超星学习通虚拟课堂等新媒体手段辅助学生学习；鼓励学生利用课余时间进行文献检索和阅读，对自己感兴趣的文献自制多媒体展示课件，在翻转课堂中向全体学生汇报。实践表明，相关教改已取得一定成效。

目的:探究口腔医学专业课程线上教学效果，剖析线上教学存在的问题，为提高线上教学质量提供参考。方法:本研究采用资料分析方法，选取北京大学医学部2015级和2016级口腔医学专业学生大学四年级第二学期的8门专业课程成绩以及2016级学生的学习任务完成情况等资料为研究对象，2016级学生采用基于超星学习通平台的线上教学方式，2015级学生采用传统课堂教学方式。结果:8门课程中，除了6门实践操作较少的课程之外，实践操作较多的口腔修复学和牙周病学课程，2016级学生成绩低于2015级学生成绩[(77.69±11.28)分比(82.02±4.42)分]和[(75.76±10.95)分比(83.17±5.94)分]，其差异均具有统计学意义(均 P<0.05)。2016级学生前四周学习任务的完成率为44.3%(27/61)，经过教师反馈督促，到第八周时达到100.0%(61/61)。 结论:对于实践操作较多的课程，线上教学效果不如传统线下教学，线上学习教师需要对学生进行及时反馈和督促。

目的:探讨基于"理-虚-实"一体化的高职《护理学基础》课程教学改革效果，为其他课程开展相关研究提供借鉴。方法:2023年1—6月，采用便利抽样方法选取广西卫生职业技术学院护理学院2022级6个高职护理班护生为研究对象，通过类实验研究方法利用智慧仿真虚拟教室开展"理-虚-实"一体化的《护理学基础》课程教学，利用超星学习通教学平台发布教学资源及课前、课中、课后的任务，在智慧仿真虚拟教室进行理论-实训教学，借助在线虚拟仿真实训系统完成在线虚拟操作训练，进一步熟悉流程，掌握操作重、难点，构建实训虚拟场景，通过组建小组运用实体模具完成评估、计划、实施、评价，课中利用直播投屏来展示护生操作细节，利用超星学习通教学平台开展小组讨论、答题、测试等互动，完成"理-虚-实"一体化教学。干预前后选取中文版批判性思维能力测量表及护士胜任力量表对护生的批判性思维能力及护士胜任力进行评价，采用模拟教学设计量表调查护生对教学的赞同率。结果:本研究共纳入650名护生，其中男89名，女561名，年龄（18.00 ± 1.20）岁。干预前批判性思维能力总分（247.17 ± 33.63）分，与干预后（294.16 ± 33.63）分比较，差异有统计学意义（ t=-10 182.33， P<0.05）；干预前护理胜任力总分（485.09 ± 147.68）分，与干预后（507.09 ± 147.68）分比较，差异有统计学意义（ t=-7 154.72， P<0.05）。模拟教学设计量表各条目赞同率在87%以上，每个维度总赞同率在95%以上。 结论:基于"理-虚-实"一体化的高职《护理学基础》课程教学改革有助于提高护生体验感和互动性，提高护生批判性思维能力和护理胜任力，满意度较高，值得推广。

目的:探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法:采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料；男235例，女42例；年龄为(56±10)岁，年龄范围为33～80岁。患者术前均行磁共振成像检查。227例肝细胞癌患者通过计算机产生随机数方法以7∶3比例分为训练集193例和验证集84例。应用逻辑回归列线图，支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习算法构建MVI术前预测模型。观察指标：(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较。正态分布的计量资料以 ± s表示，组间比较采用配对 t检验。计数资料以绝对数表示，组间比较采用 χ2检验。单因素和多因素分析采用Logistic回归模型。 结果:(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析：训练集和验证集患者性别(男，女)分别为157、36例和78、6例，两组比较，差异有统计学意义( χ2＝6.028， P<0.05)。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析：训练集193例患者中，MVI阳性108例，MVI阴性85例。单因素分析结果显示：年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)和纤维蛋白原水平是影响肿瘤MVI的相关因素(比值比＝0.971，2.449，1.368，4.050，2.956，4.083，2.532，1.996，95%可信区间为0.943～1.000，1.169～5.130，1.180～1.585，1.316～12.465，1.310～6.670，2.214～7.532，1.016～6.311，1.323～3.012， P<0.05)。多因素分析结果显示：AFP>20 μg/L、肿瘤多发、肿瘤直径越大、肿瘤边界不光滑是影响肿瘤MVI的独立危险因素(比值比＝3.680，3.100，1.438，3.628，95%可信区间为1.842～7.351，1.334～7.203，1.201～1.721，1.438～9.150, P<0.05)，而年龄越大，MVI发生风险越低(比值比＝0.958，95%可信区间为0.923～0.994， P<0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较：①应用多因素分析结果筛选指标，包括年龄、AFP、肿瘤数目、肿瘤直径、肿瘤边界，构建逻辑回归列线图，SVM、RF、ANN及LightGBM机器学习算法预测模型，一致性分析结果显示逻辑回归列线图预测模型稳定性较好。逻辑回归列线图、SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集曲线下面积(AUC)分别为0.812、0.794、0.807、0.814、0.810和0.784、0.793、0.783、0.803、0.815，SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法AUC分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.731～0.849，0.744～0.860，0.752～0.867，0.747～ 0.862，Z＝0.995，0.245，0.130，0.102， P>0.05)和(95%可信区间为0.690～0.873，0.679～0.865，0.702～0.882，0.715～ 0.891，Z＝0.325，0.026，0.744，0.803， P>0.05)]。②应用RF、LightGBM机器学习算法自行筛选临床病理因素指标构建预测模型。根据指标对预测模型重要度排序，选择重要度>0.01的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、白细胞(WBC)、血小板、总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶、γ－谷氨酰转移酶、ALP和纤维蛋白原，构建RF机器学习算法预测模型；挑选重要度>5.0的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、WBC、ALP和纤维蛋白原，构建LightGBM机器学习算法预测模型；由于ANN及SVM机器学习算法不具备筛选指标能力，应用单因素分析结果筛选指标，包括年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、AFP、ALP和纤维蛋白原水平，构建SVM、ANN机器学习算法预测模型。SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集AUC分别为0.803、0.838、0.793、0.847和0.810、0.802、0.802、0.836，分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.740～0.857，0.779～0.887，0.729～0.848，0.789～0.895，Z＝0.421，0.119，0.689，1.517， P>0.05)和(95%可信区间为0.710～0.888，0.700～0.881，0.701～0.881，0.740～0.908，Z＝0.856，0.458，0.532，1.306， P>0.05)]。 结论:机器学习算法可用于术前预测肝细胞癌MVI，但其应用价值尚需多中心大样本数据进一步验证。