简介：摘要：当在混乱的临床中工作时，优先考虑的是相互竞争的事务。一种有组织的，有效的临床教学方法有助于将教学重点放在学习者当时的需求上，结合定期的反馈意见，使科室保持正常运转，并防止教学过度。在繁忙的环境中进行有效的临床教学是教师发展的一项重要技能。

简介：摘要：目的：在对糖尿病前期患者所实施的护理管理中引入互联网健康管理模式，并分析以互联网健康管理模式在其中的实际应用效果，为医护人员真正做好对糖尿病前期患者的管理工作提供经验支撑。方法：选择入我院实施健康体检的并明确诊断为糖尿病前期的患者375例，并通过以随机抽样的方式对患者实施分组，其中A组患者一共187例，实施常规护理管理工作，而B组患者一共188例，护理人员必须要在前者的基础上引入互联网健康管理的这一模式，为患者科普如何在日常生活中建立健康的生活习惯，控制糖尿病的发展。结果：研究论证发现，B组患者的整体护理情况明显更好，表现在B组患者血糖水平更低，与A组差异较大，P

简介：摘要：背景问题基于问题的学习（PBL）已在医学课程中广泛用于早期培训，但尚未广泛探索其在临床依恋中的应用。目的本研究旨在评估一种新的模型“基于临床问题的学习”（CPBL），以促进临床基础过程中的学习技能，态度和知识。CPBL模型采用PBL原理，并将其应用于临床基础过程中的学习。真实的患者遭遇会以一系列广泛定义的病例类型为指导，以确保课程覆盖。通过在差异诊断和问题列表中讨论历史记录和检查，学生可以建立与临床技能，疾病机制和临床管理有关的学习目标。在临床实习中，基于临床问题的学习受到了好评。关键要素是学习频率。

简介：摘要《难经?十四难》言“损其肺者益其气”，阐述了肺脏虚损的治疗原则，治疗肺脏虚损应培土生金，脾有生肺之能，土旺而金生。在临床应用中，培土生金之法可以用在脾病及肺，又可用在肺病及脾，广泛被使用于肺虚损疾病中。因此以“损其肺者益其气”为基础，治疗肺虚的方剂为研究对象，探讨培土生金法的应用范围和方药配伍规律，有助于指导临床处方用药。

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

简介：摘要目的观察在健康体检者静脉采血中应用护理干预预防晕厥的效果评价。方法选取2018年1月-2018年8月在本院行静脉采血的60例健康体检者作为研究对象，将所有体检者随机分成研究组、参照组，每组30例。为参照组体检者实施常规护理模式；为研究组体检者在常规护理的基础实施预防护理，观察两组体检者的晕厥率及护理满意度，并对其进行比较分析。结果研究组体检者的晕厥率明显少于参照组，差异具有统计学意义（P<0.05）；研究组的护理满意度明显好于参照组，差异具有统计学意义（P<0.05）。结论将预防护理应用于健康体检者静脉采血中取得的预防效果非常显著，不仅能够有效的控制晕厥现场的出现，还能够促使体检者对护理工作更加的信任、依从。

简介：摘要：目的：观察在健康体检者静脉采血中应用护理干预预防晕厥的效果评价。方法：选取 2018年 1月 -2018年 8月在本院行静脉采血的 60例健康体检者作为研究对象，将所有体检者随机分成研究组、参照组，每组 30例。为参照组体检者实施常规护理模式；为研究组体检者在常规护理的基础实施预防护理，观察两组体检者的晕厥率及护理满意度，并对其进行比较分析。结果：研究组体检者的晕厥率明显少于参照组，差异具有统计学意义（ P<0.05）；研究组的护理满意度明显好于参照组，差异具有统计学意义（ P<0.05）。结论：将预防护理应用于健康体检者静脉采血中取得的预防效果非常显著，不仅能够有效的控制晕厥现场的出现，还能够促使体检者对护理工作更加的信任、依从。

简介：摘要：传统上，国内高等教育课程文件是依靠在院校教学大纲完成的，即将踏入临床护生所学内容与临床活动内容往往存在巨大差异。随着护理学科的发展，同时，对护理人员也提出了更高的要求，实习护士如何做好自身准备也成为我们一直探讨的问题。传统背景下，护生该如何找到突破口，提高实习质量，护生面临更大挑战，菲律宾圣托马斯大学理学硕士提出高等教育的质量推动转向OBL学习方法，即护生带着“wish list{1}进入临床活动，根据自身能力制定学习计划，是护生主动将所学的理论知识与实践相结合并巩固加深的重要环节，使护生在学校学习的理论知识应用于临床实践，培养和提高临床思维分析和独立自主解决问题的能力。

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：

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简介：摘要：为提高数据分析的准确度以及速度，引入卷积神经网络DL算法，开展对数据识别方法设计研究。分析对比实验结果得出，设计方法的识别结果相似度更高，识别误差更小，可以实现对数据识别准确度的提升。基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。

简介：摘要：为提高数据分析的准确度以及速度，引入卷积神经网络DL算法，开展对数据识别方法设计研究。分析对比实验结果得出，设计方法的识别结果相似度更高，识别误差更小，可以实现对数据识别准确度的提升。基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。

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简介：摘要手足心热是临床常见症状，可见于多种疾病。一般认为，多为阴虚所致，而我的导师，长安米氏内科流派传承人路波主任医师认为手足心热常见于阴虚，但绝不是阴虚所独有。他始终以“谨守病机，各司其属，有者求之，无者求之”为原则，在该症状的改善及其相关疾病的治疗上取得了不错的疗效，现将老师经验粗浅收集如下，以期为临床治疗有所裨益。

简介：摘要：亲子关系的确认不仅在法律和医学领域具有重要意义，更是社会稳定与家庭幸福的基石，传统的亲子鉴定方法存在着许多瓶颈，包括时间成本高、流程繁琐以及准确性不足等问题，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用大数据和智能算法进行亲子鉴定逐渐成为可能。本文旨在研究基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化，以应对传统方法的局限性。

简介：

简介：【摘要】 目的：构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法：回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者，其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后，通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量，基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标，评估三种模型的预测性能。结果：Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值，分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论：基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中，ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。