现代医院管理制度体系构建实践初探

在现代医院管理制度试点医院建设过程中,从实践入手,探索试点医院建立现代医院管理制度体系的方法和路径,把质量管理工具与现代医院管理制度融合,形成有效的促进机制,解决在制度实行过程中的实践层面问题。期间,质量管理之父戴明博士(美国)的管理体系和理念对我们启发很大,实践过程中,结合医院发展特点,初步探索了大数据挖掘、品质管理工具等在制度建设中的应用,从体系建设、培训实施、差异比较、心理探究这四个方面着手,更好的推进现代医院管理制度的落实工作,体系建设方面,在制度建设中医院强调制度与SOP等相结合,并具有不断更新性;在培训实施方面,医院探索分层次培训的培训模式,结合灵活多变的培训方式,提升培训效果;在差异比较方面,医院结合大数据和质量管理方法,从数据中找短边,完善制度建设;在心理探究方面,用良好文化作为制度建设的补充,提升制度落实效果。

出生缺陷干预的相关法律探析

出生缺陷是婴儿死亡率和儿童发病率升高的主要原因。出生缺陷严重影响人口质量,给家庭和社会造成沉重负担。运用灰色模型预测方法,利用实际的出生缺陷率构建灰色模型,得出灰色模型方程,对未来的出生缺陷率的走势进行预测,在不考虑干预措施的情况下了解我国出生缺陷率的未来发展趋势。针对出生缺陷问题,应尽快出台科学的出生缺陷干预政策及法规,强化法律规制作用。通过灰色模型正确预测出生缺陷率走势,剖析相关法律弊端,结合实际调查分析,通过政府部门联动,解决强制婚检法律争议等措施,有效降低出生缺陷率,提高我国人口素质。

临床研究协调员递交伦理审查资料常见问题剖析及对策探讨

随着我国加大了对临床试验的支持力度,国内临床试验项目数量快速增长,临床试验整体水平不断提升,临床研究协调员作为临床试验过程中医疗机构、申办方和各研究者之间的沟通协调人员,逐渐扮演着越来越重要的角色。近年来,在临床研究协调员行业快速发展的同时,其在递交伦理审查资料工作中也暴露出不熟悉各研究中心递交资料要求,递交资料不及时,沟通协调不到位以及规范化培训不完善四个方面问题。通过对上述问题进行剖析,并结合多年的伦理工作实践经验,有针对性地提出了临床研究协调员应加强规范化培训,轮转伦理办公室以及注重综合素质提升三个方面对策,以期推动伦理审查工作高质高效的可持续发展,提高临床试验质量。

基于利益相关者理论的公立医院人才评价路径构建

人才评价是人才发展体制机制的重要组成部分。本研究基于利益相关者理论,识别和界定公立医院人才评价中的利益相关者,并分析各方需求和相互间的关系,进而构建公立医院人才评价路径。公立医院人才评价中的利益相关者包括政府、社会、用人主体和人才自身,政府的人才战略需求和社会的人才公益需求通过政策导向与功能定位向用人主体传递;用人主体通过人才评价指标库的建立与"领域-导向"代表性指标设置,形成基于自身发展需求的评价实施机制;最后,可通过人才个体对于主要评价类别和代表性指标的自主选择,以及用人主体对相关指标权重的个性化设置,以反馈人才对专长价值的评价需求,强化人才评价的有效性。以利益相关者理论分析框架构建基于需求要素的公立医院人才评价体系,可为公立医院人才评价改革提供参考。

脑卒中患者院前无创筛查预测模型的构建与外部验证:一项基于人工智能DeepFM算法的研究

目的基于人工智能算法构建预测患者脑卒中严重程度的院前无创筛查预测模型,为脑卒中患者及家属提供筛查指导和预警作用,为临床决策提供数据支持。方法采用回顾性研究方式,从大连医科大学附属第二医院医渡云大数据服务器系统中提取就诊时间为2001年1月1日至2023年7月31日的脑卒中患者(n=53?793)的临床信息。结合单因素筛选结果以及神经内科高级职称专家意见确定输入变量,输出变量为入院时反映病情严重程度的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分。采用Python 3.7构建DeepFM算法模型,并同时构建Logistic回归、CART决策树、C5.0决策树、贝叶斯神经网络、深度神经网络(DNN)等5种数据挖掘模型。将原始数据随机分为80%训练集和20%验证集,分别用于训练和测试模型,调整各模型参数,分别计算6种模型的准确度、敏感度、F指数,进行模型的综合评价;绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)和校准曲线,对比DeepFM模型与其他5种数据发掘模型的预测性能。此外,提取大连市中心医院脑卒中患者(n=1?028)的数据进行模型的外部验证。结果共筛选出14?015例信息完整的脑卒中患者,其中训练集11?212例,验证集2?803例。经单因素筛选后纳入14个指标用于构建模型,即性别、年龄、复发、肢体障碍、面部问题、言语障碍、头部反应、意识障碍、视觉障碍、呛咳吞咽异常、危险因素、家族史、是否吸烟、是否饮酒。DeepFM模型采用两阶交叉特征,DNN层隐藏层层数为3层,使用Dropout丢弃神经网络中的神经元,Rule作为激活函数,各层采用Dense全连接,目标函数为随机梯度下降,迭代次数为15次,训练参数共133?922个。比较6个模型的预测价值,DeepFM模型的准确度为0.951、敏感度为0.992、特异度为0.814、F指数为0.950,曲线下面积(AUC)为0.916;其他5种数据挖掘模型的准确度在0.771~0.780,敏感度在0.978~0.987,F指数在0.690~0.707,AUC介于0.568~0.639。DeepFM模型的校准曲线较其他5种数据挖掘模型更贴合理想曲线。提示DeepFM模型的预测性能最好。对DeepFM模型进行外部验证,其准确度为0.891,说明模型的泛化性能良好。结论基于DeepFM构建的院前无创筛查预测模型能够较为准确地预测脑卒中患者严重程度分级,在脑卒中快速筛查和早期临床决策中具有潜在的应用价值。