简介:摘要:本文围绕“医院服务成本结构的优化模型研究”展开,首先分析了当前医疗行业中服务成本上升、资源分配不均等问题的严峻性及其对医院运营效率和患者负担的影响。通过深入剖析医院服务成本的构成与现状,识别出成本结构中的关键要素及其存在的问题。随后,基于成本效益分析、线性规划与非线性规划等理论,构建了医院服务成本结构的优化模型,旨在通过科学的决策支持系统,实现医院服务成本的有效降低和运营效率的显著提升。模型构建过程中,明确了目标函数、约束条件,并选择了合适的求解算法进行仿真模拟与结果预测。通过选取典型案例医院进行实证分析,验证了优化模型在改善医院服务成本结构、提升运营效率方面的有效性。最后,本文提出了基于研究结果的医院成本管理策略建议,为医院管理者和政策制定者提供了有价值的参考,同时展望了未来研究方向与实践应用的广阔前景。
简介:摘要目的探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病(CVD)死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。方法使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据,构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵,以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵,分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。结果使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义,全局 Moran’s I统计量在一阶Rook矩阵(0.406)、一阶Queen矩阵(0.406)、5个空间单元K最近邻矩阵(0.409)以及距离阈值100 km(0.358)时达到最大。同时,我国CVD死亡呈现局部聚集性分布,不同空间权重矩阵在探测CVD死亡 “高-高”“低-低”“高-低”“低-高”空间聚集性方面存在一定差异。结论我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性。结合不同的空间权重矩阵进行综合分析,有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征,为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据。
简介:摘要目的探讨接触噪声工人听阈变化规律,建立基于个体的听力损失预警模型,以期精准化和差异化管理接触噪声工人的健康。方法于2019年9月,收集某企业561名接触噪声工人自入职以来所有体检资料,收集较好耳高频平均听阈值、较好耳4 000 Hz平均听阈值和较好耳语频平均听阈值指标,利用广义估计方程(GEE)调整性别和年龄,建立各指标的预警模型,根据ROC曲线面积(AUC)和约登指数筛选敏感指标和预警模型。结果561名接触噪声工人中,有26人出现听力损失(4.6%);敏感指标为较好耳语频平均听阈值≥20 dB、较好耳高频平均听阈值≥30 dB和较好耳4 000 Hz听阈值≥25 dB,各指标AUC分别为0.602、0.794和0.804,约登指数分别为0.204、0.588和0.608;GEE听力损失预警模型中较好耳高频平均听阈值≥20 dB和较好耳4 000 Hz平均听阈值≥25 dB为最优模型,AUC均为0.862。结论个体水平的听力损失预警模型可较为准确评估接触噪声工人个体听力损失的发生风险。
简介:摘要目的构建手术室麻醉护士能力素质模型,并根据模型设计相应培训课程,旨在提高手术室麻醉护士护理服务质量。方法2018年8~12月,应用随机分层抽样法选取10所综合性医院手术室麻醉护士360例,通过查阅文献、横断面问卷调查、描述性统计等方法初步构建手术室麻醉护士能力素质调查问卷。采用目的抽样法选取15名护理麻醉专家为咨询对象,由专家对问卷结构进行整理及分析,最终形成具有较高信效度的手术室麻醉护士能力素质问卷。结果手术室麻醉护士能力素质包括5个一级指标(麻醉处置能力、应急处理能力、团队协作能力、交流沟通能力、教育与指导能力),28个二级指标。权重排名第一的为麻醉处置能力。在能力素质模型理财上,初步制定了手术室麻醉护士护理专业课程体系,包括5大培训模块(基础护理课程、麻醉理论知识课程、麻醉操作技能课程、护理人文课程、临床实践课程)。结论手术室麻醉护士能力素质模型的构建可为麻醉科护士选拔、岗位职责制订、科室绩效管理、课程设置、综合能力评价提供依据,对麻醉科护士培养具有一定的参考价值。
简介:摘要目的系统评价脑卒中后抑郁(PSD)风险预测模型。方法计算机检索Web of Science、The Cochrane Library、PubMed、Embase、CINAHL、知网、中国生物医学文献服务系统、万方和维普数据库中建库至2022年6月1日收录的PSD风险预测模型相关文献,采用预测模型构建研究数据提取和质量评价清单(CHARMS)对纳入文献中的模型进行质量评价,并对纳入模型中具有共性的预测因子的预测价值采用RevMan 5.3软件进行Meta分析。结果共纳入9篇文献,包含11个PSD风险预测模型,所有模型的建模时受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.726~0.854,其中7个模型的AUC≥0.8,预测效能较高,但仍存在偏倚风险,主要原因包括未报告缺失数据的处理、模型效果评价不完整以及未对模型进行内外部验证。Meta分析结果显示抑郁或其他精神疾病病史(OR=6.73,95%CI:3.87~11.73)、艾森克人格问卷(EPO)评分(OR=1.13,95%CI:1.03~1.23)、高血压(OR=0.47,95%CI:0.30~0.74)、Barthel指数(OR=0.98,95%CI:0.98~0.99)均是PSD的有效预测因子。结论PSD风险预测模型整体预测性能良好,但也仍存在一定的偏倚风险,未来应对建模方法进行改进;PSD风险预测模型的建立可重点关注抑郁或其他精神疾病病史、EPQ评分、高血压、Barthel指数等预测因子。
简介:摘要卵巢储备功能下降(decreased ovarian reserve,DOR)损害女性身心健康。因伦理原因,难以对人体卵巢组织进行研究,构建DOR动物模型是解决这一难题的办法。构造DOR动物模型有助于研究其病理生理及探索治疗措施。目前构建小鼠DOR模型的方法主要有:使用药物(化疗药物、干扰代谢类药物、免疫调节剂等)、射线照射、基因工程、环境毒物损伤等,这些造模方法各具特点,其中注射化疗药物环磷酰胺是建立DOR小鼠模型的一种较好的方法,具有操作简单、经济、周期快、效果确切、易重复、卵巢损伤程度可控的优点。本文对DOR小鼠常用建模方法的原理及特点进行综述。
简介:摘要不同抑郁症患者的最优治疗方案一般需通过长期、低效率的试错过程来逐步确定。为实现抑郁症的精准治疗,有必要通过特异性生物标志物来选择有效的治疗方法。深度学习是机器学习的一个分支,该技术能处理大量高维、复杂的数据,适用于自动提取和学习临床、基因组学和神经影像数据的特征。近年来,研究人员正在使用深度学习技术开发抑郁症治疗反应的预测模型,有利于指导临床医生为患者选择最佳治疗方案以及在全球范围内推进更为高效的个体化精准医疗方案。本文从人口学、临床症状数据、基因组学数据和功能磁共振成像数据三个方面,对深度学习预测抑郁症疗效方面的相关研究进行综述,并对未来的深度学习研究方向尤其是多组学数据结合深度学习的应用进行展望。