简介：摘要目的探讨基于随身课堂的平台移动教学模式下，护生自主学习能力、评判性思维能力的培养效果。方法在2015级护理大专班中随机抽取两个班，分别为对照组（58人）和实验组（61人）。对照组采取常规教学模式，实验组增加了基于随身课堂平台的移动教学模式。采用自主学习能力问卷、中文版评判性思维能力测量表评价效果，数据比较采用SPSS 19.0进行t检验。结果干预后，实验组的自主学习能力量表中各个维度及总分均高于对照组，差异具有统计学意义（P<0.05)；实验组的评判性思维能力问卷各维度及总分均高于对照组，差异具有统计学意义（P<0.05)。结论基于随身课堂平台的移动教学模式，能提高护生的自主学习能力及评判性思维能力。

简介：摘要目的探究临床医学研究生对二级学科领域专业课程学习满意度，分析存在的问题并提出改进建议。方法采用自编问卷，对四川大学华西临床医学院的1 342名临床医学研究生，进行专业课程学习满意度调查；回收有效问卷1 330份。数据比较采用SPSS 19.0进行卡方检验。结果四川大学临床医学研究生对专业课程设置的合理性、授课内容和授课效果3个方面的满意率均高于全国研究生水平（P<0.01），其中对专业课程计划执行效果满意度最高（86.7%），对专业课程设置的合理性评价最低（79.3%）；博士研究生对专业课程设置的合理性、执行效果、授课方式、授课内容、授课效果和学习资源的满意度高于硕士研究生（P<0.01）；学术学位研究生对专业课程设置的合理性满意度高于专业学位研究生（P<0.01）。结论四川大学临床医学研究生对二级学科领域专业课程满意率高于全国研究生的平均水平，但还需要根据不同学位类型和学历层次的需求进一步调整优化。

简介：摘要目的探讨基于案例学习(case-based learning，CBL)的教学方法在心理健康教育课程教学中的应用效果。方法2015年3月至2018年6月，选取山东大学2014级～2018级17个专业的413名本科生为研究对象，根据随机数字法将其分为试验组208人和对照组205人。试验组采用CBL教学方法，对照组采用传统教学方法，通过对两组学生发放调查问卷进行教学效果评价。结果试验组和对照组学生在开设课程的必要性[很有必要55.3%(115/208)比39.5%(81/205)]、对心理健康的理解[全面理解60.1%(125/208)比38.5%(79/205)]、对所学知识的应用程度[全部能够应用56.7%(118/208)比40%(82/205)]等方面的差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论学生对CBL教学方法认可程度较高，CBL教学方法提高了学生对心理健康知识的理解和应用程度，提高了学生对心理健康知识学习的积极性。

简介：摘要：目的：探讨换位学习法应用于手术室护理带教中的效果与价值。方法：选择医院2018年1月—2019年6月接收的手术室实习护士30名为对象，随机将30名实习护士分成两组，每组15名。对照组使用常规教学法带教，观察组使用换位学习法带教，比较两组实习护士的实习成绩和对教学效果的评价、护理能力。结果：观察组的实习护士理论成绩和操作技能、自我评价均比对照组优，对教学效果的评价均比对照组高，护理能力比对照组高，P＜0.05。结论：手术室护理带教中采用换位学习法的效果明显，能显著提高实习护士的理论成绩，加强其操作技能与技巧，并能提高其对每项带教工作的满意度，不断的提高其护理能力，从而为患者提供科学有效的护理服务。

简介：无

简介：摘要志愿服务作为一种有效载体，在医学生综合素质培养过程中发挥着非常重要的作用。本文详述了在服务学习理论的指导下，通过对医疗卫生机构志愿服务活动进行科学深入的调研，合理的岗位设置以及项目化的管理，组织医学生参加了一系列实践，有助于培养他们良好的医德和坚定的职业信心，提升了他们在管理、沟通、人文素养等方面的综合素质，实现了学校、医院、医学生和患者多方共赢的目标。

简介：摘要目的探讨采用基于卷积神经网络(CNN)构建的人工智能辅助诊断模型对乳腺肿块四分类进行超声鉴别诊断的应用价值。方法利用CNN构建辅助诊断模型，收集2016年1月至2018年1月首都医科大学附属北京天坛医院的2 098例乳腺肿块患者(其中良性肿瘤1 132例，恶性肿瘤779例，炎症32例，腺病155例)的10 490张超声图像，将其分为训练集和测试集，对人工智能辅助诊断模型进行训练及测试。并将分别使用二维成像(two-dimensional imaging，2D)和二维彩色多普勒成像(two dimensional color Doppler flow imaging，2D-CDFI)的两组数据训练模型进行比较。分析乳腺良性肿瘤、恶性肿瘤、炎症、腺病患者的ROC曲线，计算ROC曲线下面积(AUC)。结果使用2D-CDFI数据训练的模型比使用2D数据训练的模型对良性肿瘤和炎症的训练集和验证集的准确性有显著提高。①对于良性肿瘤的诊断，使用2D图片训练集的敏感性92%，特异性95%，AUC 0.93；使用2D-CDFI图片训练集的敏感性93%，特异性95%，AUC 0.93；使用2D图片测试集的敏感性91%，特异性96%，AUC 0.94；使用2D-CDFI图片测试集的敏感性93%，特异性94%，AUC 0.94。②对于恶性肿瘤的诊断，使用2D图片训练集的敏感性93%，特异性97%，AUC 0.94；使用2D-CDFI图片训练集的敏感性93%，特异性96%，AUC 0.94；使用2D图片测试集的敏感性93%，特异性96%，AUC 0.94；使用2D-CDFI图片测试集的敏感性93%，特异性96%，AUC 0.94。③对于炎症的诊断，使用2D图片训练集的敏感性81%，特异性99%，AUC 0.91；使用2D-CDFI图片训练集的敏感性86%，特异性99%，AUC 0.89；使用2D图片测试集的敏感性100%，特异性98%，AUC 0.98；使用2D-CDFI图片测试集的敏感性100%，特异性99%，AUC 0.96。④对于腺病的诊断，使用2D图片训练集的敏感性88%，特异性97%，AUC 0.94；使用2D-CDFI图片训练集的敏感性93%，特异性98%，AUC 0.94；使用2D图片测试集的敏感性94%，特异性98%，AUC 0.93；使用2D-CDFI图片测试集的敏感性88%，特异性99%，AUC 0.90。即使肿瘤的最大径<1 cm，也不影响准确性。结论基于CNN构建的人工智能深度学习可以对乳腺肿块进行更细致的分类，提高诊断率，对乳腺肿瘤患者的治疗具有较好的指导作用。

简介：摘要：目的观察建构主义学习理论在儿科护理临床带教中的临床效果。方法选取 2019 年 5 月－ 2020 年 5 月某 医科大学附属医院儿科新进护理实习生 64名，采用红蓝双色球法分为观察组和对照组各 32名。对照组采用常规教学法带教，观察组采用建构主义学习理论实施带教。出科时比较 2组实习生的考核成绩及教学反馈结果。结果观察组实习生理论成绩、实践成绩均明显高于对照组 (P均＜ 0． 01);观察组教学反馈评分优良率为 93.75%明显高于对照组的 71． 88%(χ2=5． 379， P＜ 0． 05)。结论应用建构主义学习理论展开儿科护理临床带教可有效提高实习生学习成绩，提高教学质量，为儿科实习生营造更加满意的教学环境。

简介：摘要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。

简介：【摘要】在国家提出的培养有责任感、有创新精神、有实践能力新型高素质人才的号召下，提高医学生素质是不仅是高等医学院校的责任，也是临床医学教育工作中亟需解决的问题和探索的方向。职业责任感是医学生个人素质的重要组成部分，加强职业责任感的培养对于医学生素质的全面提升有着非常重要的意义。医学生只有在实践学习中才能体恤患者 ,爱护患者 ,塑造现代医务人员理想形象。利用心理学、社会学以及教育学的成果，在教学中引入实践机制，在实践中突出教学方向，以规范化的课程设置，以操作性更强的实践活动来强化医学生职业责任感的培养，医学生职业责任感的培养才见成效 [1]。

简介：摘要：目的：观察人参皂苷对苯丙酮尿症模型大鼠学习记忆能力的影响。方法：采用 dl- 对氯苯丙氨酸 +l- 苯丙氨酸诱导苯丙酮尿症模型大鼠，通过水迷宫空间分辨能力测试，研究人参皂苷对苯丙酮尿症（ PKU ）模型大鼠学习记忆的影响。结果：结论：人参皂苷明显改善苯丙酮尿症模型大鼠学习记忆障碍的作用。

简介：摘要

简介：摘要：目的 ：研究基于学习通网络平台的翻转课堂教学在护理礼仪教学中的应用价值。 方法 ：选取学校 2019 级 护理专业 的 124 例学生并随机分为人数相同的两组（ n=62 ），一组进行传统的授课模式（对照组），另一组采用基于学系统网络平台的翻转课堂教学（研究组），对比两组教学效果。 结果 ：研究组考核成绩高于对照组， P<0.05 ，且研究组教学满意度高于对照组， P<0.05 。 结论 ：基于学习网络平台的翻转课堂教学在护理礼仪教学中有着良好的应用效果，可以激发学生的学习主动性，帮助学生更好的掌握护理礼仪相关知识，提升学生学习满意度，值得大力推广和引用。

简介：摘要

简介：摘要： 目前，我国的医学科技发展十分迅速， 医疗数据中有 90% 来自于医学影像，并且医学影像数据还在逐年增长，然而放射科医生的增长速度和工作效率不足以应对这样的数据增长趋势。今天的放射科医生每天都被大量的影像数据所困扰，面临巨大的压力。影像成像设备和技术的发展也推动了影像学的进步，其进步包括获取更高分辨率图像的能力，使更小的解剖结构和异常可视化。更高分辨率图像是以增加每位患者的平均图像数量而获得的。随着影像图像数量的大量增加，而放射科医生未见大量增加，因而需要增加更多的工作量来解读这些图像，一方面，这些图像复杂、数量庞大，远可能超过放射科医生解释它们的能力；另一方面，目前大部分医学影像数据仍然需要人工分析，疲劳、分心、图像质量、病变细微且复杂等都会影响到放射医生对疾病的诊断。

简介：【摘要】主要探索并了解上海市高中生在此次新冠肺炎疫情（ NCP）中的心理健康程度 ,以及对学习的影响。研究发现 ,焦虑以及抑郁人数多于在非疫情期间其他的心理情况调查结果。数据显示有高达 35%的人有焦虑倾向 ,以及 39%的人有抑郁倾向。学习方面有 59.15% - 72.53%的人认为线上学习效率低下或是在此期间成绩下滑。因此在面对类似的突发公共卫生事件时 ,自我调节或是通过正规渠道获得心理干预是很有必要的。

简介：摘要目的探讨基于团队学习(team-based learning，TBL)教学方法对临床护士静脉治疗护理安全培训效果的影响。方法采用实验对照方法。2018年5月，从西宁市登记在册的16所医疗机构中抽取8所，随机分为试验组和对照组，试验组119名护士采取TBL教学方法，对照组120名护士采取传统教学方法，培训前后，分别对两组护士静脉治疗素养情况，护士对培训效果的评价进行问卷调查。结果培训后，试验组护士静脉治疗素养评分[55(49，58)]分，对照组护士静脉治疗素养评分[45(41，53)]分，其差异具有统计学意义(P<0.01)。试验组中96.6%(115/119)的护士认为TBL教学方法可以提高思考积极性和能力，90.8%(108/119)的护士认为TBL教学方法可以提高团队协作的精神和能力，89.1%(106/119)的护士认为TBL教学方法可以明显改善解决临床问题能力，98.3%(117/119)的护士对培训教师表示满意，94.1%(112/119)的护士对培训形式表示满意。试验组护士上述5个方面调查结果均优于对照组护士，其差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论TBL教学可以提高临床护士静脉治疗素养水平，可以提高思考积极性和能力，增强团队精神，改善护士解决临床问题能力及培训满意度，适合在临床护士培训中推广应用。

简介：【摘要】 目的：探讨基于团队学习教学方法在临床护士静脉治疗护理安全培训中的应用价值。 方法： 2019 年 6 月至 2020 年 6 月，本院骨科有 92 名护士参与静脉治疗护理安全培训，按照奇偶数法将护士分为两组，对照组 46 例实施常规培训方法，观察组 46 例实施团队学习教学方法，获取两组教学效果，并进行比较。 结果： 观察组护士的考试成绩（静脉导管穿刺、静脉治疗、静脉治疗维护、并发症处理）均高于对照组 （ P<0.05 ）。 观察组护士的培训满意度大于 对照组 （ P<0.05 ）。 结论： 在临床护士静脉治疗护理安全培训中应用团队学习教学方法，可有效提高教学效果与培训满意度，值得推广。

简介：摘要目的：采用深度学习模型对彩色眼底图像中的玻璃膜疣进行自动判读，并进一步探讨屈光不正与玻璃膜疣的相关关系。方法：病例对照研究。选取2017年1─12月在宁波市医疗中心李惠利医院行健康体检且年龄大于50岁的参与者，共1 035例（2 055眼）的彩色眼底图像，使用DeepSeeNet深度学习模型对彩色眼底图像进行自动分析判读，按玻璃膜疣大小进行分组。同时随机选择392张（19.1%）彩色眼底图像采用人工阅片方法对玻璃膜疣大小进行判读，采用Cohen's Kappa检验比较2种判读方法的一致性。根据电脑验光数据计算等效球镜度（SE），并分为中重度远视（>+3.0 D）、轻度远视（+0.51～+3.0 D）、正视（-0.5～+0.5 D）、轻度近视（-3.0～-0.51 D）、中重度近视（<-3.0 D）。应用Logistic回归模型进行屈光不正与玻璃膜疣的相关性分析。结果：深度学习模型对玻璃膜疣大小判读与人工阅片结果具有高度一致性（κ＝0.67，P<0.001）。在矫正性别、年龄等因素后，SE向正方向增加与大玻璃膜疣发生风险相关（OR=1.03，95%CI：1.01～1.04，P<0.001）。中高度近视为玻璃膜疣的保护因素，与正视者相比，中重度近视者发生大玻璃膜疣的风险为0.89（95%CI：0.82～0.97）；相反，中高度远视为危险因素，与正视者相比其发生大玻璃膜疣的风险为1.20（95%CI：1.03～1.39）。结论：屈光不正与玻璃膜疣的发生相关。深度学习作为一种新型技术，除了可以增强医师临床诊断的速度和精准性，同样可以为年龄相关性黄斑变性相关的科研提供线索。

简介：摘要目的探讨专业承诺在本科护生领悟社会支持与学习投入间的中介作用。方法采用方便抽样法，于2019年4月选取安徽省4所医学院校本科护生768名为研究对象。采用一般资料调查表、领悟社会支持量表、大学生专业承诺量表、大学生学习投入问卷对其进行调查。采用SPSS 23.0和AMOS 24.0软件进行数据分析，单因素分析采用t检验、方差分析及Pearson相关分析，变量间关系模型采用结构方程模型进行验证。结果本研究共发放问卷768份，回收有效问卷720份，有效回收率为93.75%。720名本科护生学习投入问卷总分（3.31±0.49）分。不同性别（t=-2.210）、年级（F=6.822）、是否为学生干部（t=3.595）、就读意愿（F=3.243）的本科护生学习投入总分比较差异有统计学意义（P<0.05）。领悟社会支持对专业承诺（β=0.40，P<0.01）和学习投入（β=0.13，P<0.01）均具有正向预测作用；专业承诺对学习投入有正向预测作用（β=0.71，P<0.01），专业承诺在领悟社会支持与学习投入间有部分中介作用。结论本科护生领悟社会支持可以通过专业承诺间接影响学习投入，护理教育工作者应采取多种方式加强护生社会支持，提高专业承诺水平，促进护生学习投入。