行政法学方法论之比较——以行政决策作为分析对象

"行政行为形式论"在分析行政决策时并不成功,行政决策很难予以"型式化"。①"行政过程论"对行政决策的分析更加符合行政决策的实际。"行政过程论"扩展了观察问题的视野,但在解决问题时仍有不足,还需要引入"行政法律关系论"。未来我国行政法学的研究,应当构建"行政行为形式论"、"行政过程论"和"行政法律关系论""三位一体"的方法论体系。

社区慢性病共病药物治疗决策的困境与应对路径

慢性病共病是指个体同时患有2种及以上的慢性疾病。共病患者常联用多种药物治疗,给社区全科医生的科学用药决策带来了挑战。本文分析了社区共病药物治疗决策困境形成的原因与影响因素,并提出了一种动态的综合性决策框架,即共病药物治疗决策框架(MDMF)。该框架由社区全科医生接诊共病患者的5个阶段构成,包括“健康问题回顾”“用药综合评估”“医患共同决策”“药物治疗记录”和“安排随访计划”。MDMF能够促使社区全科医生为共病患者制定个体化的药物治疗方案,但也对其诊疗能力提出了一定要求。因此,建议对社区全科医生开展以MDMF为核心的培训、提供决策辅助支持,并采取合理的激励与监督措施,推动社区医疗机构提供以患者为中心的药物治疗方案,提升药物治疗的安全性和有效性,减轻患者的治疗负担。

共病药物治疗决策--全科医生接诊病案研究

慢性病共病患者常联合使用多种药物,疾病与药物之间潜在的复杂相互作用使全科医生面临着难以合理评估共病药物治疗获益与风险的决策困境。本文以1例在社区卫生服务中心就诊的慢性病共病患者为例,展示和阐述了全科医生运用共病药物治疗决策框架进行科学决策的过程,并基于阿里阿德涅原则为共病管理过程提出的多阶段目标,分析了全科医生在评估、沟通与制定治疗方案等方面的要点和注意事项。希望本文可以为改善社区慢性病共病药物治疗决策的质量提供借鉴。

社区全科医生慢性病共病药物治疗决策能力提升培训需求的定性研究

背景社区全科医生为慢性病共病患者做出药物治疗决策时面临诸多挑战,通过开展培训提升其决策能力是应对挑战的重要方式。然而,目前对于社区全科医生的慢性病共病药物治疗决策培训需求缺乏深入研究。目的了解社区全科医生在开展慢性病共病药物治疗决策时面临的困难,以及其在慢性病共病药物治疗决策能力提升方面的培训需求,为设计相关培训课程提供参考依据。方法于2023-10-05至2023-12-21,采用目的性抽样方法和最大差异原则,招募杭州市、宁波市、嘉兴市、深圳市、上海市社区卫生服务中心的全科医生进行深度访谈,访谈主题围绕社区全科医生在慢性病共病药物治疗决策培训上的内容及形式需求开展。访谈内容由2名研究者独立转录和编码,并对访谈资料进行内容分析。结果共有20名社区全科医生完成访谈,15名为女性,平均年龄为(38.5±3.0)岁。基于社区全科医生当前面临的共病药物治疗决策问题,对其开展的培训内容应涵盖药物治疗评估、药物合理选择、医患沟通与共同决策、用药教育与随访4个方面。在培训形式上,社区全科医生愿意接受灵活多样的授课途径,且更为认可基于案例和结合社区医疗需求的培训方法。结论社区全科医生对慢性病共病用药决策能力存在明确的培训需求,本研究结果可以为培训课程的构建提供理论参照,可助力培训更适应社区全科医生的工作环境与实际需求。

基于韧性理论的突发事件情报决策体系研究

[目的/意义]突发事件为我国带来的危机层出不穷,如何以国家安全与发展需求为目标导向,有效化解国家安全风险是当务之急。然而情报在突发事件的应急决策工作中发挥着重要作用。[方法/过程]以韧性理论为顶层指导,以情报决策相关概念为基础,以政府为决策主体,梳理突发事件研究方向相关文献,构建基于韧性理论的突发事件情报决策体系。从情报流、业务流、决策流三条链路为线索,纵向刻画出体系的管理流程与运行逻辑。[结果/结论]以数据驱动、知识驱动为内在推动力,将韧性、情报注入决策体系,给突发事件的决策赋予了更高层次的智能性、智慧性,完善了突发事件应急管理的体系建设工作,为政府优化政策战略提供参考,使政府治理更具弹性与兼容性。

大学生自杀行为影响因素的分类决策树分析

为了识别大学生自杀行为的风险和保护因素。对在校大学生实施感恩问卷、自我控制双系统量表、自杀问卷及人口学信息调查,获得有效数据11288份,进行分类决策树分析。结果显示:大学生近一年内自杀意念发生率17.1%,近半年内自杀行为发生率3.8%。分类决策树分析发现,自杀意念为根节点,感恩、冲动、控制、家庭阶层、是否独生均为重要的子节点(AUC=0.959)。结论:自杀意念是大学生自杀行为最重要的近端风险因素,冲动为中端风险因素,感恩特质和适度控制分别为远端保护因素;低社会家庭阶层、中高阶层家庭的非独生子女大学生由自杀意念转变自杀行为的风险较高。

基于决策树的川滇地区地震序列类型判定特征重要性研究

基于1966—2021年川滇地区225次5级以上地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,参考以往研究和震后趋势预测实践经验,构建了10个基于地震观测数据的机器学习序列类型判定特征样本数据集。基于地震序列分类定义,设置多震型、主余型、孤立型三类样本“标签”。对样本进行不均衡处理、对特征参数进行缺失处理后,采用决策树模型对特征参数的重要性进行研究。结果显示:不同时间段特征参数重要性类别有一定差异,随着序列数据资料的增加,序列类型判断更倚重动态的序列数据资料;主震震源机制相关参数和主震参数对序列分类有较高的贡献率,序列参数对序列分类贡献率不高。整体而言,模型给出的结果与实际经验性预报方法较为一致。

医患共同决策对患者家属诊疗期望值及满意度的影响

应用病例对照研究方法对拟行冠状动脉旁路移植术的患者进行医患共同决策干预。研究发现,经过医患共同决策干预的患者和家属,沟通后对诊疗结果的期望值明显减低,且沟通诊疗期望值低于传统方式沟通的患者和家属;在满意度测评中,干预组满意度和患者参与满意度调查的比例高于对照组,且干预组患者主导的满意度得分高于对照组和干预组家属主导的满意度得分。积极应用医患共同决策能够合理调控患者及其家属对诊疗行为的期望值,提升患者满意度,值得在国内医疗机构推广。

叙事医学之于外科临床决策的价值思考

癌症的治疗理念和技术发展到微创和精准医学新时代,但临床决策更加复杂化。临床决策是癌症诊疗中重要环节,但传统临床决策模式无法满足癌症患者对高质量诊疗日益增长的需求,而建立在叙事医学基础上的医患共同决策是理想的决策模式。叙事医学让外科医生关注患者的故事、重现真实世界及真实需求等,构建医患信任的合作关系,让医学人文渗透到癌症外科临床决策的全过程。叙事医学融入癌症的临床诊疗过程中,有助于突破医患共同决策困境,实现叙事赋能、赋权,达成基于叙事医学的医患共同决策,但是当前仍需提升外科医生的叙事医学能力和素养,加强叙事医学本土化实践,营造优质叙事医学生态。

临床医生实践医患共同决策的思考

医患共同决策是继家长式决策模式和知情同意模式后,逐渐被大家认可的临床决策模式。在我国经历20多年的发展,逐渐被临床医生所认可并不断引入临床实践,但其发展并不如想象中那么乐观。虽然它可以改善医患关系、减少决策失误,但实际工作中仍存在缺乏政策指引、医患双方互不信任、医生没有实现共情等诸多实际问题,致使医患共同决策的推进并不顺畅。因此,医患共同决策模式作为理想的决策模式,在我国临床工作中仍需要不断探索与完善。

中重度宫腔粘连应用中医临床决策系统效果分析

[目的]探讨中医临床决策系统在治疗中重度宫腔粘连(intrauterine adhesion,IUA)中的应用及效果。[方法]采用随机对照试验进行前瞻性研究,选择2022年1月至12月在杭州市某三级甲等中医院行宫腔镜下子宫粘连松解术的中重度IUA患者,根据是否通过中医优势病种临床决策系统进行辨证论治分为对照组(51例)、决策系统组(53例)、临床医师组(54例),比较3组患者治疗前后月经量改善、美国生育协会(American Fertility Society,AFS)评分、子宫内膜厚度、子宫内膜血流参数、中医伴随症候疗效。[结果]治疗后3组患者月经量比较,决策系统组、临床医师组较对照组均有显著改善,差异有统计学意义(P<0.05),决策系统组与临床医师组差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后3组患者宫腔AFS评分比较,决策系统组、临床医师组较对照组显著下降(P<0.01),决策系统组与临床医师组差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后3组患者子宫内膜厚度显著增加,子宫内膜血流参数显著下降,差异有统计学意义(P<0.01),但治疗前后组间差异均无统计学意义(P>0.05)。治疗后3组患者中医伴随症候疗效比较,临床医师组较对照组、决策系统组明显改善,差异有统计学意义(P<0.05),对照组与决策系统组差异无统计学意义(P>0.05)。[结论]中医临床决策系统用于中重度IUA的治疗可显著改善患者月经量,降低术后AFS评分,防止粘连再发生。

生成式人工智能辅助行政决策的算法隐患及其治理路径

生成式人工智能(Generative AI)作为最新一代的人工智能技术,一经问世便引发各行各业的关注和担忧。就行政决策而言,生成式人工智能能够帮助行政主体实施社会数据采集分析、行为预测、方案演绎,进而辅助行政决策的信息采集、关键问题识别以及决策方案的最优化实现。但是,在生成式人工智能参与行政决策的三个阶段也存在不同程度的隐患:训练数据库的片面性可能会导致信息的不公正、对技术的过度依赖可能会导致安全风险、算法黑箱可能会引发公众对行政决策透明性的质疑。若要最大限度发挥生成式人工智能辅助行政决策的积极作用,应当强化算法歧视治理、明确技术的辅助性地位、增强算法的参与性,以此规范生成式人工智能在行政决策中的作用,促进生成式人工智能与行政决策的深度融合。

基于多模态超声建构胎儿先天性心脏病决策树模型及其应用价值

目的:分析基于多模态超声建构胎儿先天性心脏病决策树模型及其应用价值。方法:随机选取2021年4月-2023年7月在本院产前超声检查孕中期孕妇300例,常规产科超声检查确定胎儿生长程度,核实孕周,采用超声多断面模式方法对胎儿心脏进行多断面检测,包括四腔心断面、三血管断面、主动脉弓断面、左室流出道断面、右室流出道断面。对正常分娩的新生儿进行心脏多断面超声检测。对300例胎儿进行多断面模式超声检测,分析胎儿是否伴有先天性心脏畸形,对比超声检查与随访结果符合情况。结果:超声检出21例先天性心脏畸形胎儿,8例选择引产,余13例正常分娩。超声诊断与随访结果对比,卵圆孔直径增大、法洛四联症、完全型心内膜垫缺损、二尖瓣闭锁、右室发育不良综合征、左室发育不良综合征、大动脉转位、永存动脉干、单心室、三尖瓣下移符合率均为100%,超声诊断室间隔缺损7例,随访发现室间隔诊断5例,诊断符合率71.4%。279例超声诊断无先天性心脏畸形胎儿出生后经超声诊断发现有1例卵圆孔未闭、3例室间隔缺损,共4例漏诊患儿,漏诊率0.54%。四腔心断面、三血管断面、主动脉弓断面、左室流出道断面、右室流出道断面诊断胎儿畸形率分别为3.95%、0.63%、2.76%、3.27%、3.25%。由决策树模型可得,产前超声检查发现胎儿心脏可疑异常、高龄孕妇、孕妇接受药物治疗或射线暴露、孕妇有先天性心脏病家族史是胎儿存在先天性心脏病的独立危险因素,其中产前超声检查发现胎儿心脏可疑异常的影响最为显著。结论:孕中期胎儿产前超声多断面模式筛查胎儿先天性心脏病,能够对多数胎儿先天性心脏病进行诊断。

劳动生产率异质性如何影响劳动者退休时间决策?

基于人口老化与财务平衡推定提高退休年龄是劳动生产率同质假设的静态逻辑。理论上,最优退休时间取决于劳动者退休后消费水平与休闲收益的权衡。劳动生产率是能够同时影响消费水平与休闲收益的本质性变量,对劳动者退休时间决策具有双重效应。劳动生产率异质性使不同劳动者、不同时期的退休时间决策具有明显的异质特征;国家与社会有必要对异质性劳动生产率导致的异质性的劳动者最优退休时间作出回应,从而适时优化现行退休时间政策。模拟分析表明,劳动生产率异质性决定了最优退休时间的异质特征,两者之间存在显著的反向关系;在基准情境下我国劳动者的最优退休时间约为63.16岁;若要维持60岁的法定退休年龄,则必须保持9%的劳动生产率增长率。因此,摒弃劳动生产率同质假设并重视通过劳动生产率路径缓解养老金压力、实施激励相容的弹性退休计划、不断提高劳动者与社会的劳动生产率等有助于改进我国退休政策的有效性和可持续性。

引力理论框架下基于综合竞争力的自动驾驶拟人换道决策模型

为有效刻画城市快速路中自动驾驶环境下的车辆换道决策机理,考虑主车与周边车辆的位置属性、驾驶风格属性及车辆运动属性对主车换道行为的影响,建立基于综合竞争力的拟人换道决策模型。首先,以邻近前车间距、邻近前车速度差及驾驶风格这3种因素作为自动驾驶车辆的拟人化换道意愿属性,量化表征主车的换道意愿;然后,基于人类决策中的悲观主义准则,分析换道过程中周边车辆与主车可能产生的竞争行为,利用车头间距比和驾驶风格差异提出潜在竞争强度概念;其次,考虑环境稳定性对驾驶舒适性的影响,提出“速度伪距”“加速度伪距”概念,衡量换道后的环境稳定性;最后,结合引力理论建立以车辆横向速度为求解目标的综合竞争力换道决策模型。在模型标定中,筛选Ubiquitous Traffic Eyes开源数据集,得到非强制换道片段数据,利用蚁群算法标定模型参数。采用随机排列交叉验证方法进行验证,以正确率为模型精度和泛化能力的评价指标,并将其与传统模型进行对比。结果表明,将训练与验证比设置为72%∶28%、65%∶35%、57%∶43%和50%∶50%时,平均正确率区间为87.67%~90.34%,说明该模型具有较强的鲁棒性和可行性,相比于传统模型,本文模型具有更高的预测精度,可为自动驾驶环境下车辆的车道选择提供依据。

风险二重性:现代风险认知的转向及其决策意涵

近代以来,受实证主义思潮和主客二分范式的影响,学界围绕风险研究的整体图景基本是沿袭风险一元论或风险二元论所展开的。然而,随着现代风险治理复杂化与学科研究融合性趋势日益加深,以往风险研究传统的不适应性时常引致多重决策危机。本研究从风险学术史的发展脉络出发,以新的风险认知视野--风险二重性,即将现代风险视为社会建构风险和客观实在风险有机耦合的产物,以此来揭示现代风险认知的转向及其决策意涵。风险二重性的提出,是对风险一元论的彻底否定和对风险二元论的融合发展,推动着风险认知的二元关系从过去的互斥和互补转向融合,暗含着人与风险的关系从强调主客二分转向互主体性的哲学逻辑,意味着一种新的理解风险本体和结构特征的风险认知路径及决策范式的产生。同时,风险二重性对于现代风险决策体系的认知结构、基本范式以及方法体系都具有重塑与变革意义。在未来,基于风险二重性进一步总结与提炼中国开放式框架下的风险决策话语体系及实践经验是风险研究共同体的努力方向。

基于效果定价模式的网络直播广告定价决策研究

网络直播广告作为一种新型营销方式快速发展,优化直播广告运营主体努力水平及定价策略是一项值得深入研究的课题。本文基于广告投放效果的两种定价模式,构建了包含两个广告商和一个主播的网络直播广告定价决策模型,探索广告商与主播的最优努力水平选择及广告定价策略。研究发现:CPW(cost per watch)定价模式下,广告商承担了消费者是否购买的不确定性风险,当消费者敏感性系数偏低时,广告商会提交较低的出价,且B/D两类广告商赢得竞拍的概率相等;对比CPW模式,在CPA(cost per action)定价模式下广告商的努力水平更低,且CPA定价模式中B型(品牌型)广告商赢得竞拍的概率更大,但赢得竞拍的广告商边际利润往往较低;与广告商相反,主播在CPA定价模式下的收益大于CPW,且随消费者敏感性系数的增加,两种定价模式下的收益差逐渐增大;CPW定价模式下预期观看直播的用户量和购买率均高于CPA,网络直播市场倾向于从CPW广告定价合同中获得较大收益。

管理会计报告设计、呈现与功效——以怎样的信息产品支持决策和管理?

缺少支持决策和管理需求的、成体系的信息产品,是管理会计的关键短板之一。长久以来专业界规范和教育界教材几乎不言及管理会计报告,导致在财务管理实践中,管理会计报告尚属“新生事物”。文章聚焦管理会计报告的设计和呈现,界定其功能在于支持管理决策。在经营管理实践中,管理会计信息产品如何助力管理决策和战略规划,首先必须了解决策者和管理者(Board、CEO、VPs)对管理会计信息的决策需求,其次设计、加工和提供结构化的管理会计报告。面对企业运营管理中的海量数据,以CFO为首的企业会计和财务团队,应当特别关注“非准则财务信息、非会计信息”,依靠SSP共享服务平台的有效支撑和强力支持,实现数据结构化处理,并生成具有高度相关性的管理会计报告。

电力系统混合整数线性规划问题的运筹决策关键技术综述与展望

机组组合、检修计划、拓扑运行优化、电力系统规划等电力系统混合整数线性规划(MILP)问题旨在实现电力资源的最佳配置,应用广泛,其精准性与高效性直接影响了电力系统的安全性与经济性。随着“双碳”目标的提出,新型电力系统MILP问题模型复杂度更高、计算效率要求更严格,对当前运筹决策技术提出了更严峻的挑战。然而,现有依赖于国外进口求解器的电力系统运筹决策技术面临“组合爆炸”,且求解器依赖进口面临“卡脖子”困境,亟须实现技术突破。为此,该文系统地梳理了电力系统MILP问题的运筹决策技术,以及近年来通用MILP问题的最新进展,并展望了电力系统MILP问题运筹决策关键技术未来的研究方向,旨在为我国相关研究工作提供参考和思路。