循证理论和项目化管理模式在椎管内麻醉镇痛分娩中的应用

目的:探讨循证理论和项目化管理模式在椎管内麻醉镇痛分娩中的应用效果。方法:选取2021年1月1日~12月31日收治的166例椎管内麻醉镇痛分娩产妇作为研究对象,随机分为观察组和对照组各83例,对照组进行椎管内麻醉镇痛及常规护理方法,观察组在此基础上实施循证理论和项目化管理模式;比较两组产妇产程,护理满意度,干预前后焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分,并发症发生率。结果:观察组产妇产程短于对照组(P<0.05),护理满意度高于对照组(P<0.05),并发症发生率低于对照组(P<0.05);观察组干预后SAS、SDS评分低于对照组(P<0.05)。结论:循证理论和项目化管理模式可改善椎管内麻醉镇痛分娩产妇的心理状况,缩短产程,减少并发症,提高护理满意度。

医疗保险能缓解农村居民贫困脆弱性吗?——基于新农合收入支出效应的视角

“后扶贫时代”治理相对贫困的一个重要任务是防止因病返贫,医疗保险作为防范和化解疾病风险的重要手段,其参保状况及待遇水平如何影响因病支出型贫困值得深入研究。本文创新性构建包含收入水平和自付医疗费用的贫困脆弱性指标,运用中国健康营养调查2000—2015年面板数据,研究新农合缓解农村居民贫困脆弱性的效应、路径、异质性及与医保待遇间的关系。结果显示,参加新农合可显著降低贫困脆弱性;男性、无慢性病、年长者以及在新农合推行期,医保缓解脆弱性的效应更加显著;人力资本和物质资本均是通过收入效应影响脆弱性的重要渠道;参加新农合通过减少自付医疗费用缓解贫困脆弱性的支出效应并不显著;参保人群的医保待遇与其贫困脆弱性之间存在“U”形曲线关系,在提高保障待遇的同时,应注重医疗费用控制。

妊娠期糖尿病患者应用PENDER健康促进理论效果观察

目的:探讨PENDER健康促进理论在妊娠期糖尿病(GDM)患者中的应用效果。方法:选取2021年1月1日~12月31日收治的80例GDM患者,按随机数字表法分为观察组和对照组各40例,对照组采取常规护理,观察组在对照组基础上采取Pender健康促进理论。比较两组生活质量水平、妊娠压力、血糖值、母婴结局。结果:干预后,两组生活质量评分均高于干预前(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.05);干预后,两组压力各项目评分均低于干预前(P<0.05),观察组总体压力、确保母子健康和安全评分低于对照组(P<0.05);干预后,两组血糖水平均优于干预前(P<0.05),且观察组优于对照组(P<0.05);观察组母婴并发症发生率低于对照组(P<0.05)。结论:PENDER健康促进理论可有效降低GDM患者血糖水平,缓解妊娠压力,提高生活质量,改善妊娠结局。

妊娠期糖尿病并发先兆子痫的风险预测列线图模型构建与预防

目的分析妊娠期糖尿病(GDM)患者并发先兆子痫的风险因素,并依此构建风险预测列线图模型,同时提出对应预防建议。方法回顾性分析本院2019年3月~2022年3月收治的223例GDM患者临床资料,均随访至分娩结束,根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例,比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素,并基于此采用R3.4.5软件包绘制列线图模型,且绘制受试者工作特征(ROC)曲线对列线图模型的预测效能进行评估,绘制校准度曲线图,并采用Bootstrap法检验预测列线图预测模型的一致性。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy为影响GDM患者并发先兆子痫的独立危险因素(P<0.05)。将上述危险因素作为预测指标,构建GDM患者并发先兆子痫的风险预测列线图模型,ROC曲线分析结果显示,曲线下面积(AUC)为0.830(95%CI为0.736~0.901),灵敏度为73.33%,特异度为82.22%,最大约登指数为0.555,临床应用预测准确率为87.10%;校准曲线图结果显示,预测并发先兆子痫概率与实际并发先兆子痫概率具有较好的一致性,运用Bootstrap法对模型进行验证,一致性指数为0.842。结论年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy均为GDM并发先兆子痫的影响因素,结合上述因素构建列线图模型能够有效预测GDM患者并发先兆子痫的风险,且具有良好的预测效能,可为临床早期识别GDM并发先兆子痫患者提供参考。

大数据环境下嵌入泛在学习过程的信息服务模式研究

大数据时代,应时应景的信息资源推动着泛在学习环境的构建,海量信息资源为学习提供丰富选择的同时,也带来了信息过载和学习迷航。针对学习者动态变化的学习需求,如何从海量资源中挖掘有价值的知识和服务成为当前信息服务面临的主要挑战。深入分析大数据环境下教育信息服务需求,从泛在学习特点和学习认知过程的四个阶段出发,提出嵌入泛在学习过程的信息服务模式及组成要素,剖析嵌入泛在学习过程的信息服务模式特征并探讨其意义。

PST视域下教师社群学习的模式的分析与重构

社群学习是信息技术支持教师专业发展的新型途径,设计有效的教师社群学习模式是提升教师学习质量的关键。通过以PST理论为分析框架,从教学法、社会交互和技术支持三个维度,剖析当前主流的教师社群学习环境及其特点。汲取现有教师社群学习环境优势,将"教学法—社会交互—技术支持"与具体学习情境进行无缝整合,以主讲教师、点评专家和观摩教师为核心参与主体,以视频会议系统为主要交互媒体,设计贯穿课前、课中、课后的"异地视频互动"社群学习模式。弥补了当前教师社群学习环境的不足,促进情境、资源、活动和工具深度融合,增强临场感和互动性,并有效提升教师社群学习的凝聚力和学习质量,同时也为web 3.0时代下其他社群学习模式的构建提供参考。

基于WebGIS地理信息网络发布的技术实现与应用

为解决农业智能系统宏观决策提供技术支撑,利用W ebG IS(W eb Geograph ic Inform ation System),Ar-cIMS(Arc InternetM ap Server),Servlet/JSP(Java Server Pages),动态W eb等软件技术,提出地理信息网络发布的技术路线。通过前后台分割,使传输过程优化,可有效地应用该技术建造一个基于W ebG IS的粮食作物品种动态智能系统,实现了粮食作物区域的信息发布,为农业宏观区域的管理、规划和决策提供了依据。

试论我国医疗保险制度改革与医疗费用增长的有效控制

本文从经济学理论角度对影响医疗费用增长的因素进行剖析,阐明医疗保险制度在其中所发挥的作用。结合我国医疗保险制度改革的现状,我们认为,商业健康保险的迅速发展及其与社会医疗保险的有效衔接,不仅能扩大医疗保险的覆盖面,充分实现分散风险、补偿损失的职能,同时也能抑制医疗卫生资源的过度消费,促进医疗服务机构的体制改革,从而达到商业健康保险、社会医疗保险和医疗服务机构的共同繁荣。

经济增长与环境污染关系剖析——以江苏省为例

我国经济持续高速增长,但环境污染问题日益突出。在此背景下,本文以江苏省为例,基于其1985～2006年六类污染指标的年度数据,估算出反映整体污染水平的综合指标,并在对数据进行严格检验基础上,通过建立由污染和产出组成的联立方程模型,探讨江苏省经济增长与环境污染之间的双向关系。我们的主要结论是,江苏省综合污染指数与人均GDP呈现"N"形曲线特征,即环境污染随着经济增长先出现恶化,之后得到改善,最后又进一步加剧恶化的特征。

大数据环境下基于多维关联分析的学习资源精准推荐

从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者—资源"融合张量,依据多维关联分析原理,采用高阶奇异值分解算法挖掘学习者和资源的关联关系,实现学习者和资源之间的精准匹配。通过9组不同规模数据的对比实验,发现多维关联分析方法的推荐性能均优于在推荐领域成熟应用的协同过滤算法,并且随着数据规模增大,其推荐性能愈优。多维关联分析方法有利于大数据环境下个性化学习资源精准推荐,提升在线教育质量和个性化学习效果。

影响教育资源选择的学习者模型构建

为全面描述学习者特征以满足自适应学习和精准化服务需求,首先,在梳理学习者模型相关文献的基础上,归纳出影响学习者资源选择偏好的候选因素;再采用德尔菲法抽取影响学习者资源选择偏好的核心因素及其相互关系;最后,通过构建邻接矩阵和可达矩阵,利用解释结构模型方法(ISM)对影响学习者资源选择偏好的核心因素进行层级划分,绘制了因素间的ISM逻辑层次关系图。据此构建了包括学习者偏好特征、认知行为、学习情境特征和学习策略及动力特征的学习者模型,进而实现对学习者的多维度、全方位描述。

基于GIS的有限元前处理技术

应用Delaunay算法完成了三角网格的自动生成,网格具有较好的质量.将径向基函数方法应用于地学模拟插值数据的自动生成,提高了插值数据的质量和程序的实用性.利用VC++编程环境及MAPGIS的二次开发接口完成了有限元前处理的程序设计,在GIS环境下实现了有限元前处理工作的自动化和可视化,为有限元前处理工作提供了一个新手段.

头皮静脉采血在新生儿疾病筛查中的应用研究

目的探讨头皮静脉采血在新生儿疾病筛查中的应用效果。方法将行新生儿疾病筛查的200例新生儿按单双月采血分为观察组和对照组各100例,双月采血为对照组,行足改良式足跟采血采集血标本;单月采血为观察组,行头皮静脉采血采集血标本。结果观察组新生儿采血时间、疼痛评分、采血部位瘀血率均低于对照组,一次采集成功率、标本送检合格率和患儿家长满意度均高于对照组(P<0.01或P<0.05)。结论头皮静脉采血应用于新生儿疾病筛查,可提高血标本一次采集成功率及血样本合格率,减轻患儿疼痛,宜在临床中推广应用。

深度学习中的学习者认知网络和动机策略分析——旨向深度学习的U型翻转教学效果研究

深度学习关注学生知识迁移和学习体验,构建旨向深度学习的U型翻转教学模式,旨在通过认知网络分析探究学生的认知差异,继而探索高、中、低分组学生在作品质量、动机策略和自我效能感上的差异。研究发现:(1)在学习效果方面,实验组学生认知网络更丰富复杂,反映实验组认知水平更高、认知结构更广,再结合作品分析发现,高、中分层次实验组明显优于控制组,低分层次实验组高于控制组,但差异不显著;(2)在动机策略方面,高、中、低分层次实验组学生的学习态度、学习动机、合作学习显著优于控制组学生,其中,在自我效能感维度,实验组学生优于控制组学生,但在高、低分层次实验组与控制组不存在显著性差异。研究结果表明:旨向深度学习的U型翻转教学能有效激发学生动机,拓展认知并促进知识迁移,提供良好的学习体验,该学习模式为培养学生深度学习的能力提供借鉴。

融合专家分类与情境语义标注的学习资源表征方法

学习资源特征属性的全面提取与准确表征,是在智能学习环境下提供个性化、情境式学习服务的前提。有效、规范的学习资源表征方法,能涵盖资源的内容特性,标识其适用情境,支持语义关联、内容聚合和情景推荐,适应情境化和协作性的学习需求。构建自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,有利于学习资源特征的准确提取和关系聚合。具体而言,要实现对学习资源特征多视角、多层次的揭示和表征,需要在剖析不同学习资源表征方式的特征基础上,以专家分类元数据为框架,结合用户情境语义协同标注的学习资源表征方式,引入社会网络分析方法,梳理、重构学习资源特征的语义关系和层次结构,形成自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,以达到用户协同和情境融合。实验研究也验证了该方法的有效性。这为探索融合专家、用户多视角对学习资源的内容特征和情境内涵表征,提供了新的思路。

养老模式对老年人主客观健康的影响

构建了老年人健康需求和养老模式需求的理论模型,在此基础上运用CLHLS数据和有序Probit模型,研究三种不同的养老模式对老年人主客观健康的影响。为消除内生性,进一步运用工具变量法建立2SLS模型。研究发现,老人在日常生活自理能力(ADL)较差的情况下,相较于独居,倾向于选择与家人共同居住,家人照护有利于老人ADL能力的恢复,但对老人主观健康不利;老人在自评生活状况较差情况下,相较于独居,倾向于选择养老院居住,养老院照护有利于老年人的主观健康水平和ADL能力的恢复。此外,老年人健康水平还受到经济条件、家庭关系等诸多因素的影响。建议政府能够在进一步提高老年人社会保障水平的同时,为老年人提供更多的养老服务选择。

移动Agent技术在农业智能决策系统中的应用研究

分析了移动Agent技术在农业领域应用的现状,利用移动Agent技术的优势,将其应用于农业智能决策系统中,构造了一个基于移动Agent的农业智能决策系统框架,为移动Agent技术的应用提供了一个新的研究领域。

2005年诺贝尔经济学奖得主——罗伯特·J.奥曼学术思想述评

罗伯特·J.奥曼(Robert J.Aumann)教授是2005年度诺贝尔经济学奖得主之一,其研究领域主要涉及博弈论、预期效用理论和完全竞争经济理论。奥曼教授对这些研究领域内许多理论的构筑和发展都作出了重要贡献。本文对奥曼教授的主要学术思想进行了简要梳理和评论。

废弃物回收利用的循环经济分析——我国废旧轮胎回收利用的政策建议

目前,我国废旧轮胎回收利用存在许多问题,构建经济模型可从理论上研究政府实施什么政策可以减少废旧轮胎,以达到社会福利最大化。由于政府的行为将对我国废旧轮胎回收利用起到至关重要的作用,因此,政府应积极建立废旧轮胎回收系统,健全废旧轮胎回收利用的税收与补偿机制,同时搭建信息网络平台,完善相关政策法律等,为循环经济提供良好的发展环境。

住院待产时间对分娩方式的影响研究

目的探讨待产时间的选择对剖宫产率的影响。方法回顾分析本院产科住院分娩足月初产200例健康待产孕妇的资料,利用统计学方法比较临产与待产入院2组孕妇分娩方式并进行比较,明确2组间剖宫产率的差异是否有统计学意义。结果 2组样本的一般状况无统计学意义,具有可比性,待产组中无明确指征剖宫产率明显高于临产组(P<0.01)。结论长时间住院待产成为剖宫产率上升的独立影响因子之一,应正确把握住院指征,住院期间加强心理护理,提倡自然分娩,从而降低剖宫产率。