基于虚拟教研室的公共卫生安全素养培育课程构建及实践

目的:探讨基于虚拟教研室的公共卫生安全素养培育课程构建及实践。方法:选取某医学院校专科护理专业学生(护生)为研究对象,将护理1班45人作为试验组,将护理2班43人作为对照组,对照组对公共卫生安全知识实施线上与线下的常规教学,试验组实施基于虚拟教研室的公共卫生安全素养培育课程。比较两组护生内容掌握情况及学习满意度。结果:试验组护生的学习成绩明显高于对照组(P<0.01),试验组护生对教学的满意度为95.6%(43/45),明显高于对照组(P<0.05)。结论:基于虚拟教研室的公共卫生安全素养培育课程构建既可以广泛促进不同专业教师进行教学研究交流,全面提高教师教书育人能力,又可以使护生在学习过程中接触不同专业、不同领域的知识与技能,注重护生主体作用,提高学习效果和学习满意度。     

俞凤宾与学校卫生

俞凤宾是近代中国学校卫生先驱者中的重要一员。其学校卫生思想是运用近代学校卫生理论以解决中国学校卫生问题所做的初步尝试, 也是二者有机结合的产物。学校卫生的推行关系到国家强盛与国民健康, 是实施义务教育的先导; 能否处理好政府财政与学校卫生, 教师与学生、校医, 学校与家庭、视察员方面的关系, 是学校卫生工作成败的关键。     

TOPSIS法和秩和比法模糊联合在基本公共卫生服务质量综合评价中的应用研究

背景国家基本公共卫生服务项目的开展是我国新医改的重要举措，自2009年国家基本公共卫生服务项目开展后，其服务经费与服务项目不断扩增，由于涉及指标较多，覆盖面较广，探寻科学、客观、全面的基本公共卫生服务综合评价方法十分必要。目的探索适宜的基本公共卫生服务质量综合评价方法，通过质量评价为调整相关政策和提高服务质量提供依据。方法2019年2—4月，采用多阶段立意抽样方式从Z省南部、中部和北部地区共选取24家社区卫生服务中心（乡镇卫生院）作为评价对象，记为机构A~X。采用逼近理想解排序法（TOPSIS法）、秩和比法及二者模糊联合的方法对24家社区卫生服务中心（乡镇卫生院）2018年基层医疗卫生机构基本公共卫生服务质量进行综合评价（参考2018年国家基本公共卫生服务项目选取12项评价指标）。结果在TOPSIS法评价中，Ci值排名前三名的为A（0.917 4）、C（0.875 9）和G（0.787 9），Ci值排名后三名的为I（0.414 2）、W（0.413 7）和N（0.407 7）。在秩和比法评价中，RSR值排名前三名的为A（0.890 6）、G（0.765 6）和C（0.711 8），RSR值排名后三名的为V（0.381 9）、W（0.362 8）和K（0.357 6）。根据模糊集理论，将W1Ci+W2RSR值进行排序，依据"择多原则"，排名前三名的分别为A、C和G，排名后三名的分别为I、K和W，这与TOPSIS法和秩和比法的评价结果基本一致。结论TOPSIS法和秩和比法模糊联合得到的评价结果及影响因素与其他研究结果相一致，并且两者联用能克服单一使用TOPSIS法或秩和比法的局限性，适宜在基本公共卫生服务质量评价中推广应用。     

湖南省郴州市新型冠状病毒肺炎突发公共卫生事件报告质量及问题探讨

目的 评价湖南省郴州市新型冠状病毒肺炎突发公共卫生事件网络报告质量,为进一步提高新发传染病网络报告质量提供科学依据。方法 采用描述性流行病学方法对郴州市新型冠状病毒肺炎突发公共卫生事件报告数据进行分析,并根据定义监测指标评估事件监测报告质量。结果 截至2020年3月4日郴州市共报告17起新型冠状病毒肺炎突发公共卫生相关事件,均为未分级事件,聚集性疫情波及人口的罹患率为2.00%~83.33%。9起事件已结案,其中1起事件中出现出院病例核酸复检阳性。报告时效值为（0.56±0.44） h,监测敏感值平均为4.54 d,信息完整率和准确率均为100%。结论 新冠肺炎突发事件均报告及时、信息报告完整且准确,但是监测敏感性滞后;事件进程中要根据疫情进展,及时、准确评估疫情并对事件定级。事件中末例病例出院后随访至少28 d,相关危险因素消除后再对事件进行结案评估。     

回眸上海疾控发展 致力于公共卫生体系建设

<正>上海疾病预防控制工作70年来的发展,是一边消灭疾病,一边创造历史的历程[1]。新中国成立之初,天花、鼠疫、霍乱、伤寒、痢疾等传染病肆虐一时,上海曾是全国血吸虫病严重流行区之一,人群肠道寄生虫感染率在60%以上,全市疟疾发病率高达323.12/万。在党和国家的关怀与指导下,经过半个多世纪的努力,诸多曾严重威胁上海人民健康的传染病得以消除。截至目前,上海已彻底消除了天花、脊髓灰质炎、白喉以及丝虫病等传染病和寄生虫病;连续44年无内源性急性血     

医疗领域人工智能应用的研究进展＊

人工智能引发了医疗领域的数字革命，在推动行业发展方面具有极大潜力。本研究围绕临床诊疗、医学研究和公共卫生三个基本场景，聚焦人工智能与传统中医药的交叉与融合，并着重介绍人工智能在疾病诊断、决策支持、医学研究以及重大公共卫生事件中的应用。虽然人工智能在诸多方面显示出独特优势，但仍存在透明度不高、缺乏安全性评估和相关法律法规监管等问题需要谨慎解决，以促进人工智能技术在医疗领域的推广。