基于新浪微博健康信息用户的社会网络分析

利用社会网络分析方法,在新浪微博平台上,以41个与健康相关的、粉丝量在100万以上的信息用户为例,探讨了微博中用户之间存在的社会网络结构及其中的信息传播特点,发现微博中健康信息用户之间的相互交流程度较低,并且存在抱团现象,不利于良好的信息交流;41个用户中虽然大部分属于核心区,但用户之间交流分散,并且有一些核心节点与其他节点完全零交流,造成了用户之间的信息不能达到有效的共享,信息不能得到广泛的传播。     

我国医学信息专业教育发展战略研究

在对我国医学信息教育改革与发展的指导思想、基本原则和总体目标基础上,针对当前医药卫生体制改革和医药卫生信息化建设对医学信息专业人才的需求以及当前高等院校医学信息专业教育现状,提出＂十二五＂期间我国医学信息专业教育发展的七大战略目标、三个战略重点和十项行动计划。     

我国医学信息人员继续教育现状调查与分析

通过问卷调查、网站调查和个人访谈等方法我国医学信息人员继续教育的发展现状进行了调查。调查结果为目前医学信息继续教育办学单位主要是高校和相关学会;办学模式为在职进修、硕士课程班、培训班和学术会议;存在的主要问题是经费投入不足、组织管理不到位等。     

公共图书馆网络健康信息服务调查及对策

目的:了解国内外公共图书馆网络健康信息服务的现状。方法:运用归纳法对国内外公共图书馆网站、国外合作网站进行调查,并对公共图书馆在网络健康信息服务的典型案例进行深入分析。结果:国外公共图书馆网络健康信息服务主要是以健康信息服务中心的形式开展网络健康服务工作,包括建立合作网站、提供在线健康信息咨询、建立健康自助系统或建立健康信息数据库,以及并为健康网站提供链接服务。我国主要以公共图书馆网站的形式为公众提供健康相关资料,包括为当地医疗机构和患者提供医生联系方式和健康常识视频以及一些在线试听媒体资源。结论:公共图书馆在网络健康信息服务方面,我国与国外发达国家相比存在很大的差距。因此,我国公共图书馆应借鉴国外的先进管理理念和经验,以改进我国的健康信息服务工作。     

用户健康词汇熟悉度的影响因素及Logistic预测模型研究

本系列研究旨在探讨中文健康词汇熟悉度的评估方法,本文为其中之一。本文在前期研究所编制的熟悉度测评工具的基础上,为了筛选、推荐易于用户理解的健康词汇,对词汇熟悉度的影响因素和预测方法进行研究。对503份有效调查问卷进行分析,分析其熟悉度影响因素,并运用Logistic方法进行用户词熟悉度多因素分析,并建立预测模型。结果表明性别、文化程度、职业,健康关注度、健康素养等健康相关因素以及词频因素均影响用户对健康词汇的熟悉度。经训练样本进行信度检验,验证了Logistic预测模型的可靠性,表明采用Logistic方法预测熟悉度的方法的可行性。     

面向患者的社会化媒体感知价值量表初表构建

目的：开发和验证用于测量患者对社会化媒体感知价值的的量表,以便社会化媒体更好地为患者提供健康信息服务。方法：在国内外相关感知价值量表基础上,将其情境化。采用问卷调查法,对202名有患病经历的用户进行调查和统计分析。结果：量表的信度水平较高,KMO值、共同度、方差解释率值、因子载荷系数值均达到文献所建议的标准,表明量表具有良好的效度。结论：量表具有良好的信度和效度,可为测量患者对社会化媒体的感知价值提供一定的可操作性支持,但量表尚需深入研究和检验。     

BIOSIS Previews 网上查询模式与方法

通过对网上BIOSIS Previews(BP)数据库查询模式与检索方法的研究,探讨BP数据库的特点以及在收录范围、检索途径等方面的优势,并与MEDLINE、EMBASE进行比较研究.     

我国健康类网站交互式信息服务现状调查

健康类网站是用户获取健康信息的重要渠道,面向用户的交互式信息服务是信息服务的发展趋势。调查我国健康类网站交互式信息服务现状,主要是交互程度、交互方式、交互活跃度3个方面的状况,探讨存在的问题及对策,期望增强用户体验并对健康类网站的发展有所帮助。     

用户健康词汇熟悉度的影响因素及Logistic预测模型

运用Logistic方法对用户健康词汇熟悉度进行多因素分析的结果表明,性别、文化程度、职业,健康关注度、健康素养以及词频是影响用户健康词汇熟悉度的相关因素。采用Logistic方法预测用户健康词汇熟悉度是可行的。     

信息焦虑的心理机制探析

信息焦虑是信息时代的产物,对社会和个人会产生负面影响.从心理学的视角,分别从心理本能、人格特质、成就动机、自我效能等方面对信息焦虑的心理学机制进行了探析,其目的是为信息焦虑者减少焦虑、提高信息利用率提供参考.