简介:目的探讨KANO分析模型在医院门诊管理及服务质量改进中的应用效果。方法选取2014年1—6月医院门诊患者为调研对象,采用基于KANO分析模型调查问卷,对门诊服务指标进行归类分析。2014年7—12月对必备指标进行改善、优化,魅力和期望指标提高后,比较2015年、2014年门诊患者的满意度情况。结果门诊服务经优化改善后,门诊就医环境、门诊标识,医师和护士的工作,患者等候时间,工作人员态度,门诊费用,共6项服务指标的满意度情况均高于2014年,差异具有统计学意义(P〈0.05)。结论KANO分析模型运用于门诊服务的调研,有助于门诊管理提高基本质量,完善一维质量,创建魅力质量,提高患者满意度。
简介:目的建立稳定、可靠的大鼠大脑中动脉阻塞(MCAO)改良模型。方法将60只SD雄性大鼠随机分为实验组和对照组,每组30只。实验组采用改良方法制作MCAO模型;对照组采用Longa传统方法制作模型。比较两组模型制作的成功率、脑梗死体积及模型稳定性。结果改良后的大鼠MCAO模型制作成功率和脑梗死体积分别为82.8%、(46±7)%,与对照组的89.3%、(48±7)%比较,差异无显著性(P〉0.05)。实验组脑梗死体积变异系数为15.94%,对照组为16.21%,两组的模型稳定性相近。结论改良的大鼠MCAO模型是一种稳定性好、成功率高的脑缺血一再灌注模型。
简介:目的为了对电损伤进行深入系统的研究,建立一个以非热为主、高压电损伤组织进行性坏死的模型。方法自行设计电击系统一套,新西兰大白兔75只,45只用于极板大小、击伤时间、间隔时间和损伤程度筛选,其余30只建立动物模型。方法采用临床解剖探查、烧伤指数(IDBI)分型和^99Tc^m-MDP同位素扫描γ照相等进行研究。结果模型条件为损伤场强17000V/m,电流强度554mA,平均电流密度小极板下137mA/cm^2,大极板下21mA/cm^2。组织温度平均仅升高1.73℃,排除了热性损伤。产生了轻、中、重、特重和毁损5种不同程度的损伤模型。早期没有肉眼可见的皮肤坏死。重度以上3个模型分别在伤后12、7、5d伤肢丧失。结论非热因素是该组模型电损伤的主要原因,并具有典型的临床特征。
简介:目的基于前列腺特异性抗原(PSA)等指标,建立能够预测前列腺穿刺活检结果的数学模型。方法收集2009年7月至2015年3月在解放军总医院进行前列腺穿刺活检患者的年龄、前列腺体积、游离PSA(fPSA)和总PSA(tPSA)等临床资料。所有研究对象中随机选择80%为建模组,其余20%为验证组。在建模组中利用单因素和多因素Logistic分析筛选出预测前列腺癌的独立性影响因素,构建回归方程,并以此为基础建立预测前列腺穿刺结果的数学模型。利用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线评估该模型对前列腺癌的诊断价值,并与临床常用的PSA及其相关参数比较诊断价值的差异。结果选取资料完整且tPSA100ng/ml以下的患者纳入研究,共958例。其中建模组767例(tPSA4~20ng/ml者587例),验证组191例。在建模组中,将所有指标纳入单因素和多因素Logistic回归分析,发现年龄、tPSA和前列腺体积是前列腺癌独立的预测因素。将所有指标(包括fPSA)纳入回归方程,构建数学模型Y=-4.765+0.074×(年龄)4-0.057×(tPSA)+0.052×(fPSA)-0.029×(前列腺体积)。在建模组和验证组中,ROC曲线分析显示该模型预测前列腺癌的ROC曲线下面积高于tPSA、f/tPSA和PSA密度。取Y=-0.076,即约登指数最大值作为本模型最佳临界值,预测前列腺癌的灵敏度为76.2%、特异度为76.6%、阳性预测值76.5%、阴性预测值76.3%。结论本预测模型与单独应用PSA及其相关参数相比具有更高的诊断价值,并且可以在不增加患者检查项目的前提下提高预测前列腺癌的能力。
简介:【摘 要】:目的 分析骨科护士心理状态,了解相关影响因素,并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象,以症状自评量表(SCL-90)调查骨科护士心理状态,经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子,基于机器学习应用支持向量机(RBF-SVM)、Logistic回归、线性判别式分析(LDA)三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型,比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分(125.43±24.19)分,其中67例筛选为阳性,存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素(P<0.05)。基于机器学习,应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高,优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多,护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素,基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。
简介:摘要:科学开展风险评估是实施药用辅料风险管理的前提,由于辅料的特殊性和复杂性,目前缺乏具体的评估方法。本文在欧盟辅料风险评估指南的基础上,提出一种基于辅料属性参数的风险指数评分系统,用于总体评估辅料安全性、功能性和质量属性等与制剂质量相关的风险水平。该方法经过验证,具有普遍适用性,可为药品上市许可持有人有效开展辅料风险评估工作提供借鉴和参考。
简介:【摘 要】目的:分析SHEL护理模型在小儿门诊输液中的应用效果。方法:以2021年1月-2022年6月为研究时间,并择取期间内在我院小儿门诊输液的患儿中的120例作为临床研究目标,依照患者就诊时间顺序予以分组,采用常规护理方法的对照组(60例)、采用SHEL护理模型的观察组(60例),根据研究数据对比临床护理效果(从首次穿刺成功率、针头脱落率、渗液率、依从性、穿刺成功时间、不良事件发生率、护理满意度展开数据研究)。结果:统计研究表明,通过SHEL护理模型的观察组患儿首次穿刺成功率、依从性、护理满意度明显高于对照组,针头脱落率、渗液率、穿刺成功时间、不良事件发生率明显更低,数据差异,P<0.05,存在对比意义。结论:将SHEL护理模型应用到小儿门诊输液的护理中,可有效提升护理质量,减少不良事件发生率,提高护理满意度,促进医患关系和谐,建议临床中广泛应用。