241例体外诊断类和临床检验类医疗器械不良事件分析

收集了2020年10月至2023年10月厦门市医疗机构上报在国家医疗器械不良事件监测信息系统上的241例体外诊断类和临床检验类医疗器械可疑不良事件报告,分析了医疗器械的品种、分类及不良事件产生的原因,总结了医疗器械不良事件的特点,提出了加强相关产品上市后不良事件的风险控制、加强相关产品的使用质量管理以及主动挖掘风险信号并督促整改落实等建议,为上市许可持有人、医疗机构和监测监管部门提升监测能力、降低不良事件发生率以及保障用械安全提供了参考。

实验室诊断类医疗服务项目定价国际经验及启示

实验室诊断类项目定价是理顺整个医疗服务项目价格关系的一个重要部分。本文通过检索国内外文献和回顾政策文件,总结归纳了国际实验室诊断类项目定价策略和方法,简要介绍了基于资源消耗的相对价值参数法(RBRVS)、成本定价法、卫生技术评估法以及区域价格比较法,并在回顾梳理2000年至今我国医疗服务价格改革关键政策和重要节点的基础上,总结分析了我国目前实验室诊断类项目定价的原则和依据。此外,本文就实验室诊断类项目较其他医疗服务项目的特殊性进行了讨论,分析了我国现行医疗服务定价和调价机制上的问题和操作上的困难,提出了进一步开展实验室诊断类项目成本和价格相关研究、探索适合我国国情的定价体系等建议。

基于“汽车医生”理念的诊断类课程高效课堂的研究

文章在分析现代汽车技术发展、汽修行业现状和高职人才培养实情的基础上,引入"汽车医生"理念,针对汽车诊断类课程教学,从课程资源建设、课堂教学方法、课程考核机制三个方面深入研究了诊断类课程的教学改革,讨论了如何提高汽修专业课程的课堂教学的有效性,培养出具有综合分析能力、技术过硬的高级专业汽修人才——"汽车医生"。

初中物理诊断类作业的设计策略

本文梳理了诊断类作业的渊源,探讨了初中物理诊断类作业的目的及设计原则,在此基础上提出了初中物理诊断类作业的设计策略,并提供了具体案例.

多智能体认知解释诊断类

解释诊断是基于模型诊断研究领域的一个重要分支。针对认知解释诊断的可判定的片段,给出了认知解释诊断类的定义,并给出了一个求解唯一认知解释诊断类的算法。

企业诊断类课程包开发困境与对策

课程包作为企业在线学习平台重要的资源组成,不断的在升级变化,但是在其建设过程中缺乏系统的理论作为指导,只能在实践过程中逐步探索企业培训课程包的开发。

初中物理诊断类作业的设计策略

学生在初中阶段初次接触到物理学科,这个阶段还是物理学科的启蒙阶段,教师在进行物理知识的教学时一定要注重教育教学的方式方法。学生在学习需要通过一定量的练习来进行巩固和检验已经学到的物理知识,教师在进行教学时不能够仅仅在课堂上教授学生学习物理知识,还应该重视课内、课外作业的布置和设计,通过作业诊断学生物理知识的学习情况,及时补缺补差,从而增强学生对物理知识的理解。本文主要从初中物理诊断类作业的设计策略方面进行阐述和探究,希望可以为初中物理学科的教学提供一些有效的建议,构建高效课堂。

福建省第二类体外诊断试剂注册申报资料常见问题汇总分析

本文对2019年至2021年福建省第二类体外诊断试剂130个产品首次注册审评过程中发现的常见问题进行汇总分析,结果显示,共存在缺陷项目683条,其中产品说明书/标签(34.41%)、分析性能评估资料(28.11%)、产品技术要求(9.52%)、稳定性研究资料(8.78%)、临床评价资料(8.20%)这5大类型的问题占比较高,合计占总缺陷项目的89.02%。主要存在的问题包括以下5个方面:需明确/确认的研究资料(36.16%)、缺少研究资料(31.63%)、研究资料与结论不一致(19.03%)、文字描述不规范(5.42%)、不符合指导原则/行标(2.34%)。同时提出建议,为第二类体外诊断试剂产品注册申报提供参考。

多级评分聚类诊断法的影响因素

从测验和被试两个层面探讨了属性数目、属性层级关系、被试知识状态分布、属性层级误设和Q矩阵误设等因素对GRCDM的影响,以进一步考察GRCDM的特性。研究发现:(1)GRCDM对属性数目无依赖,随属性数目的增多判准率反而增高;(2)被试知识状态分布对GRCDM判准率高低无影响;(3)属性层级误设对GRCDM的影响与属性层级类型有关,当属性层级为无结构型和发散型时,"属性层级关系错乱"的判准率降幅最大;(4)Q矩阵误设对GRCDM的影响因层级关系而异,收敛型和发散型受影响较小,无结构型和线型的判准率在属性既冗余又缺失时降幅最大。

基于平衡决策树相关向量机的模拟电路多类故障诊断方法

针对模拟电路的多类故障诊断问题,提出一种基于平衡决策树(Balanced Decision Tree,BDT)相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的故障诊断方法;综合考虑类内紧密性和类间分散性,建立了一种类的可分性度量方法,并根据不同类划分的可分度大小优化确定BDT结构,通过在BDT各个决策节点构造RVM二类分类器实现RVM的多类分类;故障诊断实验结果表明:该方法在训练效率、诊断效率和诊断精度等方面的综合性能优于已有的RVM多类故障诊断方法。

基于遗传算法和BP神经网络的多联机阀类故障诊断

针对多联机系统(变制冷剂流量系统)阀类故障的诊断特征变量冗杂、诊断效率低的问题,提出一种复合诊断模型,利用遗传算法在原始特征集中搜索特征子集,与参数优化后的BP神经网络模型结合,对多联机阀类故障进行检测和诊断。本文从原始特征集中优化选择了带有18个特征变量的最优特征子集,用该模型对电子膨胀阀卡死、电子膨胀阀泄漏和四通阀故障3种故障进行检测,结果表明:该复合诊断模型对故障检测率提高,其中电子膨胀阀的卡死故障检测率提升8%,整体诊断正确率提高到99.27%;该复合诊断模型大大提高了诊断效率,使测试时间缩短了52.17%,表明该复合诊断模型具有较好的故障诊断效果。

超声人工智能医疗器械的测试方法与研究

当前,人工智能技术快速发展,人工智能在很多领域都有广泛应用,在医疗器械和医疗诊断上,也有一定程度的应用,这对于推动医疗健康服务自动化和智能化都具有重要意义,能够提升医疗诊断工作效率和质量。而在相关超声诊断类人工智能医疗器械的使用中,确保人工智能算法的安全性和准确性是人工智能类超声诊断医疗仪器发展中面临的主要挑战。现阶段,我国对于人工智能应用的检测标准化流程以及评价标准还没有建立起来,因此,本文就超声诊断类人工智能医疗器械测试的方法进行分析,探究超声诊断类人工智能医疗器械的主要应用测试路径。

^(99m)TC—MIBI心肌断层显像对心肌炎的诊断意义

本文用^(99m)TC—MIBI心肌显像对10例正常人,25例心肌炎病人的心肌断层、靶心图半定量分析结果进行了探讨,认为心肌显像对心肌炎的诊断有较高的灵敏度,阳性率达88％。心肌炎病人的图像特点为弥漫性或局限性“花斑”样放射性减低。运动试验与静息时图像大致相同,放射性减低程度无明显变化。心肌炎病人的半定量分析示,与正常人图像相比,其放射性减低约1～3个色阶。故^(99m)TC—MIBI心肌断层显像可为心肌炎的病人提供心肌受损的范围、程度。为临床治疗及预后的估价提供有意义的参考价值。

胰腺类癌1例报告并文献复习

目的:探讨胰腺类癌临床病理特点及治疗。方法:报告我院10 a间消化道类癌中1例胰腺类癌病例,结合国内外文献资料,对胰腺类癌的临床病理特点、诊断、鉴别诊断及治疗进行分析。结果:胰腺类癌极为少见,约占全部消化道内分泌肿瘤的1.4%。临床表现多样性,可有不典型类癌综合征表现。肿瘤细胞表达N SE,嗜铬素A(CgA),突触素及5-羟色胺等内分泌肿瘤细胞标志。胰腺类癌转移率高,5 a生存率低。结论:病理形态及免疫组化检查是胰腺类癌确诊的关键,治疗上应以根治性手术及彻底的淋巴结清扫为主。

血清ICTP和TRACP 5b联合检测对乳癌骨转移的诊断价值

[目的]探讨血清ICTP和TRACP5b水平及其联合检测用于诊断乳腺癌骨转移的临床意义。[方法]选取中南大学湘雅二医院乳甲专科2013年1月至2014年12月收治的714例乳腺癌患者，按是否有癌转移分为骨转移和无骨转移两组，通过酶联免疫吸附法检测血清ICTP和TRACP5b水平，应用受试者工作特征（ROC）曲线分析方法计算cut-off值，分别比较各血清学诊断方法的敏感性、特异性。[结果]骨转移组患者血清ICTP和TRACP5b均明显高于无骨转移组（P〈0．01）。血清ICTP和TRACP5b水平升高诊断骨转移的cut—off值分别为5．2btg／L和5．6U／L，灵敏度为81．1％和74．3％，特异度为89．4％和90．8％。两者均有较高的诊断效能。联合诊断的cut-off值为14．8，敏感度为93．2％，特异度为88．0％，较单独测定血清指标有显著的提高。[结论]血清ICTP和TRACP5b是乳腺癌骨转移的预测指标，联合检测对于诊断乳腺癌骨转移有重要意义。

细胞角质素20和存活素在膀胱癌诊断中的价值

【目的】评价细胞角质素20(CK20)和存活素(Survivin)在膀胱癌诊断中的价值。【方法】采用前瞻性临床研究的方法,应用RT-PCR技术,对膀胱癌病人、泌尿系良性疾病病人和健康志愿者进行尿脱落细胞CK20mRNA、Survivin mRNA检测和尿细胞学(UC)检查,比较其在膀胱癌诊断中的价值。【结果】尿脱落细胞CK20mRNA、Survivin mRNA检测和UC检查的敏感性分别为86.1%、83.3%、31.9%,特异性分别为63.4%、90.2%、100%。【结论】尿脱落细胞CK20mRNA、Survivin mRNA检测的敏感性均明显高于尿细胞学检查,可以替代尿细胞学检查,作为膀胱镜检查的辅助手段。Survivin mRNA检测具有较高的特异性,适用于膀胱癌的临床诊断。

基于SST时频图纹理特征的供输弹系统故障诊断

对于供输弹系统早期故障中信号成分复杂,故障征兆难以识别的问题,提出了基于同步压缩变换(SST)时频图纹理特征的故障诊断方法。使用EEMD方法对供输弹系统振动信号进行预处理,对分解的分量进行相关系数运算,选取与原始信号相关系数大的前4层分量对信号进行重构,达到了一定的降噪效果;接着利用供输弹系统不同状态的信号通过同步压缩变换时频分析,得到反映不同运行状态的二维时频图像,并进行灰度化处理;利用灰度共生矩阵法与灰度梯度共生矩阵,对其进行纹理特征的提取,为与传统方法做对比,提取了信号经EEMD分解后,与原始信号相关系数大的前4层分量的能量百分比作为特征;使用基于核的模糊C均值聚类,对供输弹系统三种不同状态振动信号的图像纹理特征和能量百分比特征进行分类识别,并与模糊C均值聚类进行对比。实验结果表明,该方法能有效地对自动供输弹系统早期故障进行识别,且识别正确率达91.21%。