简介:【摘要】大数据时代,利用信息技术来打造信息化、智能化教学环境,实现智慧教学,促进学生符合个性化成长规律的智慧发展,是当今高校英语教学发展的必然趋势。本文以《新视野大学英语读写教程》第三册第二单元《Audrey Hepburn -A True Angel in the World》的课文教学为例,探讨在大学英语课堂教学中立足大学生的个性特点和个性化差异,利用智慧教学平台和技术,创设智慧教学空间,促进学生个性化、智慧化能力发展。
简介:摘要目的探讨老年肿瘤患者接受放疗治疗后开展个性化护理的效果。方法回顾分析我院2013年6月~2015年6月收治的行放射治疗的100例老年肿瘤患者临床资料,随机将患者分为观察组(n=50例)与对照组(n=50例),对照组实施常规护理方法,观察组开展个性化护理,比较两组患者临床护理效果。结果观察组(100%)与对照组(82%)患者对护理工作满意度存在显著性差异,且观察组护理后SDS、SAS评分改善效果优于对照组,两组数据对比差异显著(P<0.05)。结论老年肿瘤患者行放射治疗后使用个性化护理方法,能有效改善老年患者存在的抑郁、焦虑情况,提升患者对护理工作的满意度,值得在临床上大力推广应用。
简介:【摘要】随着教育部启动教育信息化2.0行动,推进“互联网+教育”的具体实施,充分发挥大数据、人工智能、区块链等信息技术在新时代教育中的独特优势,构建大数据时代的智慧教育,已成为我国大学英语教育的新境界、新诉求、新趋势。智能环境不仅改变了教与学的方式,对教学评价也提出了新要求。如何挖掘和利用教学管理平台和学习平台产生的大数据,对学生的学习行为进行评价,建立多元评价体系,引导学生不断自我完善和提高,形成以评促教、以教促学的良性循环,是大学英语教育工作者应该认真探讨的问题。
简介:【摘要】目的:探讨强化护理联合细节护理对产后深静脉血栓发生的应用效果。方法:以我院收治84例产后深静脉血栓患者作为研究对象,按照随机表法分为对照组和观察组,对照组42例给予常规护理,观察组42例给予强化护理联合细节护理。结果:护理后,观察组在下肢股静脉内血流速度及下肢深静脉血栓评分上明显高于对照组,统计学有意义(P
简介:【摘要】 本论文旨在探讨如何基于信息技术构建大学英语智慧教学模式,为学生营造良好的智慧学习环境,以提升教学效果和学习体验。通过综合分析智慧教学的界定,探讨了基于信息技术的大学英语智慧教学模式的步骤,实施路径以及可能的挑战,并展望了智慧教学模式在大学英语教育中的未来发展方向。
简介:【摘要】目的:探究细节优化护理对初产妇产后母乳喂养康复及抑郁的护理效果。方法:将2019年11月至2022年2月我院收治的228例初产妇,采用随机数字表法分为两组,即观察组(n=114例)和对照组(n=114例)。对照组实施常规护理模式。观察组在实施常规护理模式的基础上实施细节优化护理。结果:在围生期护理满意度比较方面,观察组护理满意度为97.36%,对照组护理满意度为86.84%,观察组护理满意度明显高于对照组,有统计学意义(P<0.05)。结论:实施常规护理模式的基础上实施细节优化护理在初产妇的产后护理中,可以明显的降低产妇术后抑郁情况的发生,且术后康复效果更好,产妇护理满意度更高,值得参考。
简介:【摘要】目的:探究细节优化护理对初产妇产后母乳喂养康复及抑郁的护理效果。方法:将2019年11月至2022年2月我院收治的228例初产妇,采用随机数字表法分为两组,即观察组(n=114例)和对照组(n=114例)。对照组实施常规护理模式。观察组在实施常规护理模式的基础上实施细节优化护理。结果:在围生期护理满意度比较方面,观察组护理满意度为97.36%,对照组护理满意度为86.84%,观察组护理满意度明显高于对照组,有统计学意义(P<0.05)。结论:实施常规护理模式的基础上实施细节优化护理在初产妇的产后护理中,可以明显的降低产妇术后抑郁情况的发生,且术后康复效果更好,产妇护理满意度更高,值得参考。
简介:[摘要]园本教研活动的开展是促进教师的专业水平的重要途径,但是当前我园园本教研存在对教研主体认识不足、不以问题为导向、教研活动不够系统化等问题,很难真正促进教师专业发展。为此我们提出应该开展有效教研,针对教师“共性问题”和“现场问题”进行分析梳理,开展有效且多元化教研活动,以此促进本园保教质量和教师专业发展。
简介:摘要目的应用深度学习算法建立基于纸质版12导联体表心电图的人工智能模型,评估并比较其与心律失常专科医生对流出道室性心律失常起源部位定位的效能。方法收集2011年5月1日至2020年12月31日在首都医科大学附属北京朝阳医院、温州医科大学附属第二医院、浙江大学医学院附属邵逸夫医院、北京大学第三医院经射频消融术成功治疗的527例流出道室性心律失常患者的861份纸质版室性心律失常心电图。以术中成功消融靶点作为金标准,对以深度学习为基础的人工智能模型进行训练、验证及测试。两位心律失常专科医生根据经典定位流程图及临床经验对测试集心电图进行靶点判断。对比深度学习算法与人工判读的敏感性、特异性和准确性等。结果基于纸质版常规12导联体表心电图的扫描图像建立的人工智能模型的灵敏度、特异度、准确率、受试者工作特征曲线下面积、F1指数分别为94.0%、83.3%、93.0%、0.93和0.96。针对测试集,专科医生判读的平均灵敏度、特异度和准确率分别为95.7%、83.3%和94.6%。结论在流出道室性心律失常起源定位方面,基于纸质版心电图的深度学习算法表现出较高性能,与心律失常专科医生的判断水平相当。
简介:摘要:安全管理的内业资料是施工中安全管理中保证安全生产及 规避安全风险的重要工作。笔者在本文中介绍了施工安全资料标 准化建设的重要性及标准化实施过程中的重点内容,希望对同行 在安全管理中有所帮助,从而达到安全管理规范化、系统化、标 准化、精细化、专业化的目的。
简介:摘要目的分析心房颤动(房颤)患者肠道菌群脂多糖合成功能的变化特点及其可能的作用。方法本研究为前瞻性、横断面研究。选取2016年3月至2018年12月在首都医科大学附属北京朝阳医院住院的非瓣膜性房颤患者作为房颤组,并选取同期遗传背景匹配的体检者作为对照。收集所有研究对象的临床基线资料及粪便样本,提取肠道细菌DNA,采用Illumina novaseq进行宏基因组学测序。基于宏基因组学测序数据,分析脂多糖合成过程中的同源基因簇(KEGG orthology,KO)、合成酶的编码基因及含有这些酶基因的细菌的丰度。基于LASSO分析,筛选与房颤相关的参与脂多糖合成的关键因子,并采用受试者工作特征(ROC)曲线分析、中介分析和logistic回归分析评价其在房颤发病中可能的作用。结果房颤组50例,年龄66.0(57.0,71.3)岁,男性32例(64%)。对照组50名,年龄55.0(50.5,57.5)岁,男性41例(82%)。有20个参与脂多糖合成的KO、7个脂多糖合成酶的编码基因和89个同时可编码9个脂多糖合成酶的肠道细菌在对照组与房颤组间存在差异。LASSO回归分析显示,有5个KO、3个酶基因及9个种层级物种被筛选为关键因子,其中富集在房颤组的因子包括:2个KO(K02851和K00972),3个酶基因(LpxH、LpxC和LpxK),7个种层级物种(Intestinibacterbartlettii、Ruminococcussp. JC304、Coprococcuscatus、unculturedEubacteriumsp.、Eubacteriumsp. CAG:251、Anaerostipeshadrus、Dorealongicatena)。基于上述关键因子构建回归模型,ROC曲线分析示:KO、酶基因、物种分值识别房颤的曲线下面积(AUC)和95%CI分别为0.957(0.918~0.995)、0.940(0.889~0.991)和0.972(0.948~0.997)。中介分析的结果显示,参与脂多糖合成的肠道细菌的变化可影响房颤发病,其中有35.17%是通过富集相应的KO所介导。多因素logistic回归分析结果显示,KO分值绝对值增大,房颤的发生风险增加(OR值<0.001,95%CI:<0.001~0.021,P<0.001)。结论房颤患者肠道内富集了参与脂多糖合成的细菌,其通过编码脂多糖合成酶基因,使得房颤患者脂多糖合成功能有所上调。