卫生统计学教研室
- 作品数：204 被引量：780H指数：12
- 相关作者：贺佳吴骋伍亚舟刘岭姜建辉更多>>
- 相关机构：同济大学第二军医大学同济大学附属东方医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金上海市公共卫生体系建设三年行动计划更多>>
- 相关领域：医药卫生文化科学自动化与计算机技术哲学宗教更多>>
- 考勤管理系统对提高首台手术准时率分析被引量：3
- 2019年
- 目的评价考勤管理系统在提高首台手术准时率方面的效果。方法对比某军队医院手术室考勤管理系统上线前后的同期首台手术准时率,选取上线前的2017年10—12月2318例首台手术为对照组,上线后的2018年10—12月2442例首台手术为观察组。结果观察组与对照组的手术科室构成差异无统计学意义(χ^2=12.34,P=0.195)。观察组首台手术准时率为61%,对照组首台手术准时率为37%,观察组较高(χ^2=263.25,P<0.01)。各个科室结果相同。结论考勤管理系统的应用可帮助提升首台手术准时率,为接台手术的有序开展提高医疗质量奠定基础。
- 施佳王志勇黄跃兴吴骋
- 关键词：考勤管理系统
- 重庆市沙坪坝区东部城乡居民的就医行为与卫生服务利用情况研究被引量：11
- 2008年
- 目的初步了解重庆市沙坪坝区东部居民患普通疾病时就医意向和对卫生服务的评价,为制定卫生规划提供参考。方法采用分层随机抽样的方法,对沙坪坝区东部6个街道2个镇的城乡居民230人作了调查。结果回收合格问卷共226份。78.32%的居民患病时不去医院就医而自己采取处理措施,其中88.14%到"药房买药吃",其主要原因是怕医疗费贵,占49.15%,居民有病不就医的比例显著增加;当居民患病就医时,56.19%居民选择到社区卫生服务中心(站),主要原因是"离家近"。50.44%的居民对社区卫生服务的需求是能够治疗常见病;52.94%的居民认为药品费最贵。结论居民就医行为已经发生较大改变,患病时,选择以社区卫生服务中心(站)为主,或到药房买药等自行处理方式,并且低收入居民医疗服务利用率最低,其需求主要为基本的医疗卫生服务。
- 刘虹宏张玲刘芳刘岭易东
- 关键词：就医行为卫生服务城乡
- "医学统计学"课程教学中课前预习指导方式的应用效果
- 2022年
- 目的调查“医学统计学”课程教学中运用知识要点型和知识提纲型课前预习指导方式时学生的反馈情况。方法将2018级临床医学五年制学生共126人,按宿舍号随机分配进两组。课前通过“雨课堂”分别给两组学生分发知识要点型和知识提纲型预习指导资料辅助其课前预习。采集预习指导材料利用情况,问卷调查学生对所接受预习指导方式的评价。本研究采用SAS9.4统计软件进行Wilcoxon秩和检验和卡方检验。结果知识要点型组的课前预习材料总体完成率低于知识提纲型组(62.78%vs.80.30%,P<0.001)。知识要点型和知识提纲型两组学生满意度评分中位数分别为89.50和90.00,组间差异无统计学意义(P=0.252)。总体上,61.90%(78/126)的学生非常喜欢或喜欢接受课前预习指导,75.40%(95/126)的学生认为指导对课堂学习有帮助或很有帮助,62.70%(79/126)的学生认为指导对课前预习效率的提升效果很高或较高,两组学生在此3方面的等级评价结果相近。结论两种课前预习指导方式均可行、有效,知识提纲型组学生的预习完成率优于知识要点型组,教学中可考虑优先使用知识提纲型预习指导方式。
- 秦宇辰秦婴逸
- 关键词：教学效果
- 哈尔滨市初中生家庭性健康教育现况调查被引量：1
- 2007年
- 【目的】了解哈尔滨市初中生家庭性健康教育现状,为满足家长和学生对现代性健康知识技能的需求、实施有效的干预提供科学依据。【方法】采用分层抽样的方法,对哈尔滨市及周围3个城镇的464名家人进行了初中生特有的性教育内容调查。【结果】80.9%家人认真观察儿童身体发育和变化,男生家人在青春期前讲过有关遗精问题仅为29.9%,远远低于女生月经问题(65.9%);36.3%女生家人能与儿童就性问题顺利沟通,高于男生的25.2%;哈市90.0%家人对女生“讲过月经是女性成熟的标志”,城镇只有65.8%;中等文化程度的父母对子女生理卫生知识指导最高、初中以下文化对异性交往态度最宽容;哈市肯定回答率高于城镇。【结论】急需加强城镇、男生家庭的现代性健康教育指导力度,促进初中生身心健康发展。
- 王琪王丽敏隋虹袁丽丽赵振军
- 关键词：初中生家庭性健康教育干预
- 预测重症缺血性脑卒中死亡风险的模型:基于内在可解释性机器学习方法
- 2023年
- 目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试集(20%),构建可解释提升机模型评估疾病预后。通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来衡量预测效果,使用校准曲线及布里尔分数(Brier score)评价模型的校准程度,并绘制决策曲线反映临床净收益。结果本研究所构建的可解释提升机具有良好的区分度、校准度和净收益率,其中模型预测重症缺血性脑卒中预后不良的AUC为0.857[95%CI(0.831,0.887)];校准曲线分析结果显示,可解释提升机模型的校准曲线最接近于理想曲线;决策曲线分析结果显示,当该模型预测概率阈值为0.10~0.80时,其预测净获益率最大。基于可解释提升机模型的前5个独立预测变量为年龄、SOFA评分、平均心率、机械通气、平均呼吸频率,其重要性得分从0.179~0.370。结论建立了一个可解释提升机模型,该模型应用于预测重症缺血性脑卒中患者一年内死亡风险具有良好的表现,通过模型可解释性能帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。
- 罗枭程义吴骋贺佳
- 新兵骨干战现场急救训练现状调查分析被引量：1
- 2019年
- 目的了解空军新兵骨干战现场急救训练的现状,为提高普通官兵战现场急救水平进行探讨。方法对某集训基地910名新兵骨干进行"战现场急救训练现状"问卷调查。结果调查对象均为男性战士,高中及以上文化程度占95.84%,以一期士官和二期士官为主,占83.73%,自测题合格率41.33%。自测题成绩在不同了解程度、不同学习方式、不同器材来源、不同教材种类得分间差异均具有统计学意义(P<0.05)。了解程度、训练时间与自测题分数呈正相关关系(P<0.05)。结论普通官兵对于战现场急救技术掌握水平有待提高,应通过加深认识程度、增加训练时长、提升教员能力、编写配套教材、保障训练器材等方面提高战现场急救水平。
- 高成张昊李开荣
- “十三五”期间上海全科医生人员发展预测被引量：4
- 2019年
- 目的预测并分析上海市“十三五”期间全科医生发展趋势。方法基于2012—2016年上海市全科医生发展情况,利用Matlab8.3软件建立全科医生各部分GM(1,1)模型及残差修正模型。结果三个模型精度优秀,一个模型精度不合格,不合格模型经过残差修正两次后精度优秀;上海市全科医生增长速度快,预测人员总数量能达到目标值;全科医生合格人员增长速度慢,培训质量有待提高。结论重视全科医生人员培养质量,提高全科医生执业技能与综合素质,培养更多具有合格证书的全科医生。
- 袁磊康萬林杜茂林杨伟鹏王胤丞胡建辉金志超
- 关键词：全科医生
- 不同作业环境对工人健康的影响被引量：1
- 2010年
- 综合阐述产生粉尘、化学毒物、物理因素等的作业环境对工人健康的影响,为预防控制职业病提供理论依据。
- 张战赛赵艳芳俞晓红汤宇斌何晓燕王玉琪
- 关键词：作业环境职业病
- 微波高温作用骨组织被引量：8
- 1999年
- 目的：确定微波（2450MHz）灭活犬骨的需要温度和时间．方法：采用本地健康犬．分为即时，2wk组．即时组采用不同功率时间辐射犬骨自辐射点向外等距测温．分别于即时和2wk后收获标本分别进行光镜，AgNO3染色，电镜，骨组织碱性磷酸酶组化检查．结果：①功率越大，时间越长，辐射距离越长．②50℃10min即可使骨坏死，而42℃～50℃使骨不同程度损伤．结论：①临床对正常骨的加热应低于50℃．②选用合适的功率和时间作用骨组织．
- 郑联合范清宇裘秀春马保安蒋维中曹秀堂
- 关键词：微波高温骨坏死骨肿瘤
- 不同机器学习模型预测严重创伤患者院内不良结局的效能比较
- 2023年
- 目的比较不同机器学习模型利用院前数据对严重创伤患者院内不良结局的预测效能。方法采用回顾性队列研究分析2017年1月至2018年12月美国国家创伤数据库(NTDB)中100135例严重创伤患者的临床资料,其中男69644例,女30480例(性别变量缺失11例);年龄16~89岁[(50.1±21.1)岁]。临床特征包括人口学信息(性别、年龄)、创伤类型(钝性伤或穿透伤)、院前时间[急救医疗服务(EMS)反应时间、EMS现场时间和EMS转运时间]、院前生命体征(收缩压、脉率、呼吸频率和血氧饱和度)、创伤评分[格拉斯哥昏迷评分(GCS)、损伤严重度评分(ISS)]。将原始数据按入院年份分为训练集(2017年)和测试集(2018年)。其中训练集50429例,测试集49706例,按有无发生不良结局将患者分为无不良事件发生组(94526例)和不良事件发生组(5609例)。训练集中不良事件组为2808例,测试集中不良事件组为2801例。所有模型均基于训练集构建,采用神经网络(NNET)、朴素贝叶斯(NB)、梯度提升树(GBM)、自适应增强机(Ada)、随机森林(RF)、袋装树(BT)、分类增强机(CatBoost)和极度梯度提升(XGB)8种机器学习算法根据患者临床特征构建严重创伤患者临床结局的预测模型。根据预测模型的灵敏度、特异度、受试者工作特征(ROC)的曲线下面积(AUC)和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价模型预测效能。结果NNET、NB、GBM、Ada、RF、BT、CatBoost和XGB模型在测试集中的灵敏度分别0.84,0.83,0.27,0.79,0.83,0.81,0.62,0.78;特异度分别为0.79,0.76,0.81,0.79,0.79,0.74,0.83,0.79;AUC分别为0.89(95%CI 0.88,0.90),0.86(95%CI 0.85,0.87),0.54(95%CI 0.53,0.55),0.86(95%CI 0.85,0.87),0.88(95%CI 0.88,0.90),0.83(95%CI 0.82,0.85),0.77(95%CI 0.76,0.79),0.86(95%CI 0.85,0.87),其中NNET模型的区分度最佳。NNET模型和NB模型的校准度也表现出良好的性能,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P值>0.05。结论NNET模型对严重创伤患者院内不良结局的预�
- 彭驰杨帆高翔许硕贵金志超
- 关键词：急救医疗服务
