党的二十大报告提出“办好人民满意的教育,加快建设高质量教育体系,促进教育公平”。芬兰针对教育公平与质量所采取的一系列措施进一步巩固了其国际声誉,面对近年来教育遇到的现实困境,芬兰的学习权方案(Right to Learn Programme,简称R...党的二十大报告提出“办好人民满意的教育,加快建设高质量教育体系,促进教育公平”。芬兰针对教育公平与质量所采取的一系列措施进一步巩固了其国际声誉,面对近年来教育遇到的现实困境,芬兰的学习权方案(Right to Learn Programme,简称RTLP)寻求通过多种举措以提高基础教育质量和实现教育公平。对我国基础教育发展的启示在于:结合我国国情,推进国家教育治理现代化;均衡教育资源,调整学校布局;完善教师保障体系,留住乡村教师任教;实现“学有优教”,达成教育“惠及全民”。展开更多
目的:探讨表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)鉴别诊断脑膜瘤组织病理学分级的价值及其与Ki-67增殖指数的关系。方法:回顾并分析经术后病理学检查证实为脑膜瘤的51例患者资料,根据世界卫生组织(World Health Organizatio...目的:探讨表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)鉴别诊断脑膜瘤组织病理学分级的价值及其与Ki-67增殖指数的关系。方法:回顾并分析经术后病理学检查证实为脑膜瘤的51例患者资料,根据世界卫生组织(World Health Organization,WHO)病理学分级分为低级别脑膜瘤(low-grade meningioma,LGM)组45例和高级别脑膜瘤(high-grade meningioma,HGM)组6例,计算平均ADC(ADC_(mean))、最小ADC(ADC_(min)),以及两者相对值(rADC_(mean)、rADC_(min))。比较两组ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)、rADC_(min)的差异。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估ADC各参数的鉴别诊断效能,并采用DeLong检验比较ROC曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)的差异。采用Spearman相关分析评估ADC各参数与Ki-67增殖指数之间的相关性。结果:LGM组的ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)及rADC_(min)均高于HGM组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。4种ADC参数均有较好的诊断效能,DeLong检验显示AUC两两比较差异均无统计学意义(P>0.05),其中ADC_(min)的鉴别诊断效能最高,其最佳截断值为0.657×10^(-3)mm^(2)/s,灵敏度为66.67%,特异度为95.56%。ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)及rADC_(min)均与Ki-67增殖指数呈负相关(P<0.05)。结论:ADC有助于术前预测脑膜瘤的病理学分级及Ki-67增殖指数,可为临床诊疗提供支持。展开更多
文摘党的二十大报告提出“办好人民满意的教育,加快建设高质量教育体系,促进教育公平”。芬兰针对教育公平与质量所采取的一系列措施进一步巩固了其国际声誉,面对近年来教育遇到的现实困境,芬兰的学习权方案(Right to Learn Programme,简称RTLP)寻求通过多种举措以提高基础教育质量和实现教育公平。对我国基础教育发展的启示在于:结合我国国情,推进国家教育治理现代化;均衡教育资源,调整学校布局;完善教师保障体系,留住乡村教师任教;实现“学有优教”,达成教育“惠及全民”。
文摘目的:探讨表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)鉴别诊断脑膜瘤组织病理学分级的价值及其与Ki-67增殖指数的关系。方法:回顾并分析经术后病理学检查证实为脑膜瘤的51例患者资料,根据世界卫生组织(World Health Organization,WHO)病理学分级分为低级别脑膜瘤(low-grade meningioma,LGM)组45例和高级别脑膜瘤(high-grade meningioma,HGM)组6例,计算平均ADC(ADC_(mean))、最小ADC(ADC_(min)),以及两者相对值(rADC_(mean)、rADC_(min))。比较两组ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)、rADC_(min)的差异。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估ADC各参数的鉴别诊断效能,并采用DeLong检验比较ROC曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)的差异。采用Spearman相关分析评估ADC各参数与Ki-67增殖指数之间的相关性。结果:LGM组的ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)及rADC_(min)均高于HGM组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。4种ADC参数均有较好的诊断效能,DeLong检验显示AUC两两比较差异均无统计学意义(P>0.05),其中ADC_(min)的鉴别诊断效能最高,其最佳截断值为0.657×10^(-3)mm^(2)/s,灵敏度为66.67%,特异度为95.56%。ADC_(mean)、ADC_(min)、rADC_(mean)及rADC_(min)均与Ki-67增殖指数呈负相关(P<0.05)。结论:ADC有助于术前预测脑膜瘤的病理学分级及Ki-67增殖指数,可为临床诊疗提供支持。