新医科背景下以学生发展为中心的医学生理学教学模式实践

新医科建设背景下医学教育目标是以理论知识与实践能力为基础,着重培养创新能力,提升学生综合素质,培养复合型、创新型卓越医师。该研究以学生发展为中心,通过首次创新的IPA教学模式、注重教学中的课程思政教育、逻辑思维能力培养、情景教学运用及课程多元化评价等教学新探索,构建医学生理学教学模式的创新与实践,经过5年的探索和实践,以创新教学模式促学、促教、促建,进一步提高教学质量,培养一流医学人才。

基于OBE理念的医学教育教学研究文献计量学分析

目的分析成果导向教育(outcome-based education,OBE)理念在中国医学教育教学领域的应用现状,为探索医学教学模式的新路径提供文献支持。方法通过中国知网(CNKI)数据知识服务平台,检索OBE理念应用于医学教育领域的相关文章,运用VOSviewer version 1.6.19、R-4.3.1 Bibliometrix、Excel 2019软件对纳入文献的年发文量、作者分布、机构分布、来源期刊、关键词等进行文献计量学与可视化分析。结果纳入文献总数为554篇,年度刊出量呈明显上升的趋势。其中480篇合作撰写,合作度为3.52,合著率为86.64%;刊发于198种期刊,文献被引率较低;研究机构以医学院校为主;共提取有效关键词90个,其中高频关键词27个;研究热点主要集中于课程思政与教学设计、混合式教学、实践教学的教学改革等方面。结论OBE理念已开始广泛应用于医学教育领域,但仍存在文献合作度低、被引频次低等问题,医学教育工作者应加强合作,拓展OBE理念下教学实践研究的广度和深度,不断提高医学教学质量。

黑龙江与俄远东地区对外经贸合作现状分析

黑龙江省与俄罗斯远东地区开展经贸合作有着天然的区位优势,目前两地的对外经贸合作现状呈现经贸合作依赖于中俄两国政府推动、主要以一般贸易和边境小额贸易方式为主、双方投资合作进程缓慢等特点;可以通过建立沟通机制、加强俄语经贸人才的培养等措施,以进一步加强两地经贸的合作。

论党内法规规范性的三重来源

党内法规规范性的来源是解答“党员为什么遵守党内法规”的前提。立足于党内法规的历史可溯性特点,以党的百年发展为脉络探究党内法规规范性内涵的变化,可有效发掘党内法规规范性的多重来源。具体而言,考察党内法规的历史演变,其规范性有三重来源:一是党员内心认为“应当”的内生来源,即党内法规自诞生时就已经存在于党员心中的“党性”;二是基于党员与人民群众的认同,并在百年实践中不断增强的实践来源;三是以党内法规体系自身的制度正当性为核心,维持党内法规规范性稳定的制度来源。明确党内法规规范性来源,既可以推动党内法规学的发展,又可以在思想层面、制度层面与实践层面为党内法规规范性的强化指明思路,进而为完善党内法规制度体系,激发党内法规的制度活力,增强党内法规权威性和执行力打下坚实基础。

中国共产党党内问责制度的发展脉络与变迁逻辑——基于历史制度主义的分析视角

作为中国共产党管党治党、全面从严治党的重要方式,党内问责制度先后经历了初步发展期、曲折发展期、恢复发展期、全面发展期的百年求索之路。从历史制度主义的视角来看,党内问责制度的变迁是宏观环境、政治变量、关键节点和路径依赖相互作用的结果。制度环境的变化引发了党内问责制度的变迁,从严治党的政策理念等政治变量推动着党内问责制度的完善,关键节点决定了党内问责制度的走向,路径依赖使得党内问责制度不断强化。总体而言,党内问责制度的演变呈现出体系化、法治化的鲜明特征,展现了以坚持党的领导为根本、以抓住“关键少数”为指引、以全覆盖监督为途径的历史经验,是中国共产党党内法规制度体系不断发展完善的缩影。

樟树枝枯病病原菌生物学特性及杀菌剂室内筛选

为了掌握樟树枝枯病病原生物学特性,筛选出林间防治有效的杀菌剂,于2020—2021年在福建农林大学森林保护研究所,以强致病力病原菌株可可毛色二孢(Lasiodiplodia theobromae)JY-6菌株为研究对象,进行病原生物学特性和杀菌药剂室内抑菌效果测定。结果表明,JY-6菌株菌丝以PDA培养基(pH 5.0)、30℃全光照恒温培养生长最快,最适碳、氮源分别为蔗糖、硝酸铵;菌株分生孢子以PDA培养基(pH 6.0~7.0)、30℃恒温培养萌发率最高,最适碳、氮源分别为葡萄糖、硝酸铵,萌发率的高低与相对湿度呈正相关,水滴中培养6 h萌发率高达92.63%,但受光照条件的影响不显著;筛选出精甲·咯菌腈、多菌灵、吡醚·甲硫灵、氟硅唑和戊唑醇等室内抑菌效果较好的杀菌剂,EC50、EC90分别介于0~0.1、0~5 mg·L^(-1)之间,尤以精甲·咯菌腈(EC50、EC90分别为0.008、0.058 mg·L^(-1))抑菌效果最佳。研究结果可为樟树枝枯病的病害野外监测和防治筛选提供参考。

海洋环境下BFRP筋增强珊瑚混凝土柱抗侵蚀性能

为探究海洋环境下玄武岩纤维(Basalt fiber reinforced polymer,BFRP)筋的劣化机理、评估BFRP筋增强珊瑚混凝土柱抗侵蚀性的退化程度,对海水环境下BFRP筋、珊瑚混凝土进行受压性能试验。基于材性试验,对12根BFRP筋增强珊瑚混凝土柱进行轴心受压试验,并采用扫描电子显微镜(SEM)对试件破坏后其内部BFRP筋材进行微观试验,检测分析玄武岩纤维、纤维-树脂界面处的化学成分。结果表明:干湿循环条件对BFRP筋的极限承载力影响强于浸泡环境;珊瑚混凝土轴压柱破坏后,其内部筋材均发生了一定程度的腐蚀劣化,构件的承载性能很大程度取决于内部钢筋的锈蚀程度。最后,基于试验结果,分析不同海水腐蚀类别、不同腐蚀周期对构件内部BFRP筋、珊瑚混凝土微观成分的变化规律,探讨不同因素对构件耐久性能的影响机理。

尾丝蛋白在噬菌体吸附鸭疫里默氏菌中的作用

【目的】以鸭疫里默氏菌(Riemerella anatipestifer)噬菌体CRP2为对象,研究尾丝蛋白(Tail fiber protein,TFP)对噬菌体吸附功能的影响。【方法】克隆ORF70假定的TFP基因,构建重组表达载体pET28a(+)-TFP,在大肠杆菌E.Coli BL21(DE3)中诱导表达,通过Ni-NTA亲和层析纯化。酶联免疫吸附试验(ELISA)测定重组蛋白与CRP2噬菌体的宿主菌外膜蛋白(Outer membrane protein,OMP)的结合作用。竞争吸附试验测定重组蛋白对CRP2噬菌体吸附率的影响。【结果】构建了pET28a(+)-TFP重组表达质粒,在大肠杆菌中得到了可溶性表达。纯化的重组蛋白可以与宿主菌的OMP结合,也可以抑制CRP2对其宿主菌的吸附。【结论】ORF70编码的TFP是噬菌体CRP2的一种受体结合蛋白,其对应的受体是宿主菌的OMP。

一株基因Ⅱ型鹅星状病毒的分离鉴定及培养特性

【目的】明确鹅星状病毒(Goose astrovirus,GAstV)的致病性和体外培养特性。【方法】对广东某鹅场表现为内脏和关节痛风的发病鹅组织样品进行病原学检测、病毒分离鉴定、病毒基因序列测定与分析、病毒培养特性及致病性研究。【结果】从中分离到1株鹅星状病毒,命名为GD2208株;ORF2基因核苷酸序列比对分析显示,该毒株与基因Ⅱ型鹅星状病毒(GAstV-Ⅱ)参考株同源性最高,为97.4%~99.1%;进化树分析显示该毒株与GAstV-Ⅱ参考株处于同一进化分支。动物回归试验显示,以该毒株感染3日龄雏鹅后致死率为20%,感染鹅临床症状、剖检病变及病理组织学变化与自然发病鹅相似。禽胚及细胞适应性研究结果显示,该毒株能在鹅胚中稳定增殖,但盲传4代后仍无法适应SPF鸡胚和番鸭胚;病毒在GEK和LMH细胞中均能稳定增殖且可见明显细胞病变,在DF-1上可稳定繁殖,但盲传至8代后仍未见细胞病变。【结论】本研究自表现痛风症状雏鹅中分离到1株GAstV-Ⅱ毒株,该毒株感染3日龄雏鹅可发生典型痛风症状,对鹅胚、GEK、LMH和DF-1细胞均有一定适应性,以上结果为进一步开展GAstV的致病机制、疫苗和药物研发奠定了基础。

气道打开体位自动调节器在非紧急气管插管中的临床应用研究

目的:探索气道打开体位自动调节器在非紧急气管插管中的临床应用效果。方法:选取2022年6月至2023年4月在重庆医科大学附属第一医院手术室行择期全麻手术的非紧急气管插管患者312例,并按随机对照原则将患者分为人工对照组和仪器试验组(体位夹角90°组、体位夹角95°组和体位夹角100°组)。比较4组间首次插管成功率、声门视野暴露情况、暴露声门时间、插管时间、尝试插管次数、插管困难量表评分(intubation difficulty scales,IDS评分)以及插管并发症和不良反应发生率的差异。结果:仪器体位夹角100°组的首次插管成功率、声门视野暴露分级(cormack-lehane grade,CL分级)、声门开口百分比评分(the percentage of glottic opening score,POGO评分)、尝试插管次数、暴露声门时间和插管时间均明显优于人工对照组(校正后P<0.05);仪器体位夹角90°组和95°组与人工对照组之间、3组仪器试验组之间的差异无统计学意义(校正后P>0.05);仪器体位夹角95°组和100°组的IDS评分显著低于人工对照组(校正后P<0.05),其他组两两之间的差异无统计学意义(校正后P>0.05);4组在插管并发症的发生率上没有明显差异(P>0.05)。结论:气道打开体位自动调节器在体位夹角90°~100°时均能代替人工方法安全有效地打开非紧急气管插管患者的气道,在体位夹角为100°时能够提高首次插管成功率、改善声门视野暴露、减少尝试插管次数并缩短暴露声门时间和插管时间,在体位夹角95°和100°时能够降低气管插管的困难程度。

融入时间信息的预训练序列推荐方法

序列推荐旨在根据用户与项目的历史交互序列,学习用户动态偏好,为用户推荐后续可能感兴趣的项目。基于预训练模型在适应下游任务方面具有优势,预训练机制在序列推荐中备受关注。现有序列推荐预训练方法忽略了现实中时间对用户交互行为的影响,为了更好地捕获用户与项目交互的时间语义,提出了融入时间信息的预训练序列推荐模型TPTS-Rec(Time-aware Pre-Training method for Sequence Recommendation)。首先,在嵌入层引入时间嵌入矩阵以获取用户交互项目与时间的关联信息。然后,在自注意力层采用同一时间点采样的方法以学习项目间的时间关联信息。最后,在微调阶段从时间维度扩增用户交互序列长度以缓解数据稀疏性问题。在真实数据集上的对比实验结果表明,与基线模型相比,所提模型TPTS-Rec的推荐效果有显著提升。

现代中药调剂产业发展路线思考

中药调剂是较基础的中医临床药学工作。近年来在传统中药调剂九项关键技术的基础上,中药调剂产业迎来较大发展,出现创新的中药调剂信息系统和智能调剂装备。本文梳理中药调剂产业的现状并展望其发展路线。研究结果表明,在采购验收、调配复核、中药煎煮、发药交代等关键技术环节,新技术与新设备的引入提高了调剂服务质量、保障了用药质量和安全。现代中药调剂产业发展,在调剂技术规范化方面,需完善质量控制标准体系、服务标准体系、核心设备标准体系;在调剂专业人才培养方面,需注重构建新的教育模式以培养医工交叉的新医科人才;在信息化、智能化方面,需发展更符合中药特点的智能装备,进一步推广完善基层“共享中药房”模式。通过完善中医临床药学服务内容、发展中药调剂新技术与新装备、提升调剂服务与教育水平,有望逐步实现中药调剂现代产业的标准化、信息化、智能化发展。

基于条形卷积和上下文感知的近海水产养殖提取方法

利用中等分辨率遥感影像,针对近海养殖区边界模糊、筏式和网箱养殖存在类间干扰等现象,以ResUnet模型为基础,提出一种带有条形卷积模块和上下文感知单元的MSUResUnet模型,以提高模型的特征提取能力,改善近海水产养殖提取任务中出现的漏提和粘连等问题.模型中利用条形池化模块增强编码层与解码层信息的交互,引入条形卷积模块增强对水产养殖线性特征的捕捉能力,通过增加上下文感知单元获取水产养殖区丰富的多尺度上下文信息.在Sentinel-2 MSI数据上的实验结果表明,参与比对的6个模型中,MSUResUnet模型精度最优,其Kappa系数、 MIoU、 OA和F1分数分别达到了89.17%、 84.33%、 96.38%和91.19%;MSUResUnet在养殖较密集的兴化湾、三沙湾和罗源湾附近海域均获得较高精度,具有较强的特征提取和抗干扰能力,能够满足高精度的大范围中等分辨率影像近海水产养殖信息提取需求.

困难样本采样联合对比增强的深度图聚类

针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点,目前算法存在的主要问题有:对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制;采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本;忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题,提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入,根据计算的伪标签、相似度、置信度信息为表示学习设计一种自加权对比损失,统一不同视图下节点对比和困难样本对加权策略。通过调整不同置信区域样本对的权重,损失函数驱动模型关注不同类型的困难样本以学习有区分性的特征,提高簇内表示的一致性和簇间表示的差异性,增强对样本的判别能力。其次,图级表示经聚类网络投影,通过聚类对比损失最大化不同视图下聚类的表示一致性。最后联合两种对比损失,利用自监督训练机制进行迭代优化,完成聚类任务。该算法在5个真实数据集上与9个基准聚类算法对比,在4个权威指标上达到最优,聚类性能出色。消融实验表明两个对比模块的有效性和可迁移性。

血清维生素B_(12)、25(OH)D水平对老年抑郁症患者预后的影响及与病情程度的相关性

目的观察老年抑郁症患者血清维生素B_(12)和25羟维生素D[25-hydroxy vitamin D,25(OH)D]水平,并分析二者对患者预后的影响及与病情程度的相关性。方法选取2020年3月至2022年10月就诊的110例老年抑郁症患者,全部随访1年,以随访期间病情进展为难治性抑郁症为预后评判标准,分为预后良好组和预后不良组,比较2组基线资料、就诊当日血清维生素B_(12)和25(OH)D水平,分析血清维生素B_(12)、25(OH)D水平对患者预后的影响以及不同病情程度患者血清维生素B_(12)、25(OH)D水平,并采用Pearson相关分析其与患者抑郁状态的相关性。结果随访1年后,110例老年抑郁症患者中,29例病情进展为难治性抑郁症,发生率为26.36%;预后不良组血清维生素B_(12)、25(OH)D水平均低于预后良好组(P<0.01)。多因素Logistic回归分析示,血清维生素B_(12)和25(OH)D是老年抑郁症患者预后不良危险因素(P<0.01)。中度抑郁症患者血清维生素B_(12)和25(OH)D低于轻度抑郁症患者(P<0.01)。相关性分析显示,血清维生素B_(12)和25(OH)D水平与汉密尔顿抑郁量表评分呈负相关(r=-0.425、-0.326,P<0.01)。结论血清维生素B_(12)、25(OH)D水平可对老年抑郁症患者预后产生影响,预后越差的患者维生素B_(12)和25(OH)D水平越低,二者水平检测可用于老年抑郁症患者病情的评估。

共情训练对青少年首发抑郁症患者抑郁症状、情感功能的干预效果

目的分析共情训练对青少年首发抑郁症(FED)患者抑郁症状、情感功能的干预效果。方法选择河北省秦皇岛市九龙山医院2020年1月至2022年1月住院的82例青少年FED患者,以随机数字表法将其分为对照组、观察组,每组41例。对照组给予叙事护理干预,观察组在对照组基础上给予共情训练,两组干预4周。比较两组护理前后汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、重复性成套神经心理状态测验(RBANS)、健康调查量表36(SF-36)评分;比较两组的满意度。结果护理后,两组HAMD评分均较护理前降低,且观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。护理后,两组RBANS、SF-36评分均较护理前升高,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组满意度优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论共情训练可减轻青少年FED患者抑郁症状,改善情感功能、认知功能,提高患者满意度。

基于多头注意力动态图卷积网络的交通流预测

【目的】交通流预测对于城市交通系统的有效管理和运行至关重要。交通网络中不同路段或路口的流量随时间动态变化,空间邻近路段或路口的流量也会相互影响。为了更好地从交通流序列中学习不同路段或路口流量的时空相关性,提升交通流短时预测性能,提出基于多头注意力动态图卷积网络(dynamic graph convolution network with multi-head attention,DGCNMA)的交通流预测方法。【方法】DGCNMA模型在Transformer框架中首先引入图卷积网络学习交通流序列的空间嵌入并融入交通流序列,进而采用多头注意力机制从多个角度同时捕捉交通流序列的时间相关性和空间相关性;其次引入交互动态图卷积网络,通过卷积网络和动态图卷积网络交互学习以及交通流奇偶子序列特征交互融合,同时学习交通流序列的局部时空相关性和全局时空相关性。【结果】通过在高速公路交通流数据集(PEMS03、PEMS04、PEMS08)和地铁人群流量数据集(HZME inflow and HZME outflow)上的大量实验,验证了所提出的DGCNMA模型的交通流预测性能优于基线模型。

基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排序算法

有效地挖掘学术大数据,分析论文的学术影响力,有助于科研工作者获取重要的信息。文本内容与学术网络结构的动态变化,会对论文的学术影响力排名结果产生重要的影响。但现有的论文学术影响力排序算法或是缺乏对文本内容的考虑,或是缺乏对学术网络结构的动态变化的考虑。针对该问题,提出了一种学术影响力排序算法,称之为基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排名(TND-Rank)。TND-Rank衡量了论文主题在某一时间对论文的影响,并将其嵌入考虑时间因素的论文影响力排序算法中。TND-Rank通过考虑影响主题声望水平、期刊、作者、时间等多种因素的综合影响来计算论文的动态学术影响力相关排名。在实验中,对AMiner数据集1936-2014年间发表且信息保存完整的文章进行了分析,将所提算法与近年来的4种相关算法进行了比较,采用Spearman相关系数、归一化折损累积增益(NDCG)和分级平均精度(GAP)对算法性能进行了评估。实验结果验证了TND-Rank算法的可行性和有效性,其可以有效地综合各种信息对论文的学术影响力进行排序。

基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法

知识图谱作为一种辅助信息,可以为推荐系统提供更多的上下文信息和语义关联信息,从而提高推荐的准确性和可解释性。通过将项目映射到知识图谱中,推荐系统可以将从知识图谱中学习到的外部知识注入到用户和项目的表示中,进而增强用户和项目的表示。但在学习用户偏好时,基于图神经网络的知识图谱推荐主要通过项目实体利用知识图谱中的属性信息和关系信息等知识信息。由于用户节点并不与知识图谱直接相连,这就导致不同的关系信息和属性信息在语义上和用户偏好方面是独立的,缺乏关联。这表明,基于知识图谱的推荐难以根据知识图谱中的信息来准确捕获用户的细粒度偏好。因此,针对用户细粒度兴趣难以捕捉的问题,提出了一种基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法。该算法利用知识图谱中的关系和属性信息来学习用户的兴趣,并增强用户和项目的嵌入表示。为了充分利用知识图谱中的关系信息,设计了关系兴趣模块以学习用户对不同关系的细粒度兴趣。该模块将每个兴趣表示为知识图谱中关系向量的组合,并利用图卷积神经网络在用户项目图和知识图谱中传递用户兴趣以学习用户和项目的嵌入表示。此外,还设计了属性兴趣模块以学习用户对不同属性的细粒度兴趣。该模块采用切分嵌入的方法为用户和项目匹配与之相似的属性,并使用与关系兴趣模块中相似的方法进行消息传播。最终,在两个基准数据集上进行实验,实验结果验证了该方法的有效性和可行性。

SLA型3D打印技术制备盐酸文拉法辛-盐酸氟西汀多层片

目的 采用立体光刻成型(SLA)3D打印技术制备盐酸文拉法辛-盐酸氟西汀多层片,并进行质量评价和体外释放考察。方法 以盐酸文拉法辛/盐酸氟西汀、光聚合单体PEGDA 400、致孔剂PEG 300、光引发剂TPO和光吸收剂柠檬黄等组成处方,采用SLA型3D打印技术制备外径10 mm、内径5 mm、厚度6 mm的盐酸文拉法辛-盐酸氟西汀多层片,然后对其外观、三维尺寸、重量均匀度、药物含量、内部结构特征以及体外释放特性进行考察。结果 该多层片的打印成型性良好,边缘平滑圆整,大小、厚度均匀,外径、内径、厚度分别为(10.06±0.26)、(4.94±0.06)、(5.80±0.12) mm(RSD分别为2.58%、1.21%、2.07%,n=20);重量差异符合药典要求;两药含量分别为(7.96±0.09)、(11.26±0.46) mg/片。X射线衍射表征和扫描电镜表征结果显示,该多层片中两种药物分子以无定形结构存在,盐酸文拉法辛层溶出后产生明显的孔道结构,而盐酸氟西汀层未出现孔道结构。盐酸文拉法辛层和盐酸氟西汀层在24 h时的累积释放率分别为(91.88±0.94)%、(106.25±1.28)%,符合Rigter-Peppas释放模型。结论 本研究采用SLA型3D打印技术成功制备了盐酸文拉法辛-盐酸氟西汀多层片,该多层片成型性良好,且符合Rigter-Peppas释放模型。