1144例急性上消化道出血的内镜诊断与治疗

上消化道出血是最常见的内科急诊之一,近年来由于广泛开展急诊内镜检查,并在镜下进行止血治疗,使上消化道出血诊断正确率提高至80～96%,减低了本病的死亡率,现就我院1978.4～1985.21七年间对1144例急性上消化道出血的内镜诊断与治疗作一分析,以进一步分析内镜处理的临床意义。     

福州市区1985年避孕状况调查分析

生育是人口增长的起点,节制生育是控制人口的最有效途径。避孕作为优于节欲和人工流产的节育措施,在我国得到了卓有成效的应用。避孕现状的调查,不仅可以在一定程度上反映计划生育效果,而且可以为加强计划生育工作的科学管理提供参考依据。本文就1985年福州市鼓楼、台江、仓山三区妇女抽样调查的资料,对市区避孕现状作一些分析。     

大学的课堂教学:从提问走向对话

课堂教学是教师和学生之间语言交流的过程,在课堂教学中,提问成为一种较为普遍的教学行为,无论什么学科的课程,其区别在于多寡而已.但是在大学中,课堂提问中常常出现"问答仪式"和"教师问学生答"的教学悖论现象,究其原因在于教师对教学本意和提问本体的扭曲和背叛,倡导对话方能回归课堂教学的本质.为此必须着意于话语权力、相互理解和范式的局限性意识,实现从提问走向对话.

Abstract：

The teaching model in classroom is a popular process of language communication between teachers and students.There is a paradox phenomenon in asking and interlocution due to tergiversalion ofthe original intention ofthe teaching.So,it is an important thing that the teaching model should be transferred from asking to interlocution to establish equal right,enhance understanding and decrease undesirable manners.     

奥巴马医改的动因、内容及启示

通过对奥巴马医改动因及其医改法案内容的分析,认为我国应在医疗服务市场实行＂有管理的竞争＂,平衡好医改中各利益集团的关系,制定更具有操作性的医改方案,提高医疗卫生服务的公平性和可及性。     

BP神经网络模型的原理及在心理学领域的应用

人工神经网络（artificial neural networks，ANN）是一门涉及生物、电子、计算机、数学和物理等的交叉学科，它是机器模拟人脑智能活动的杰出代表。根据学习方法（算法）的不同，可以构成不同的网络。目前，已发展了几十种神经网络，例如连接型网络模型、玻尔茨曼机模型、多层感知机模型和自组织网络模型等。其中，应用最为广泛的是多层感知机神经网络，多层感知机神经网络的研究始于20世纪50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（BP算法），才引起了人们的重视，掀起了研究神经网络的热潮。     

胃液粘度与消化性溃疡的关系

作者对16例胃溃疡、17例十二指肠球部溃疡患者及14例对照者进行了胃液粘度测定,结果胃溃疡组的胃液粘度明显低于其它二组,十二指肠球部溃疡组和对照组间无显著性差异。提示胃溃疡的发病与胃液粘度降低,即胃防御机能减退有密切关系。     

介绍一种简式PSI心理健康问卷

本文采用系统聚类分析法和百分位数法对Mc Farland等编制的PSI心理健康问卷进行简化修改,从中精选出15项典型指标,赋予新的粗分,并提出相应的评价标准。简式问卷至少缩减74％的检测工作量,且敏感度和特异度均在90％以上,故具有简便、省时、高效和准确的优点,特别适用于大规模筛检和临床快速检测。     

我国大陆预防艾滋病健康教育行动的滞后与对策

我国大陆预防艾滋病健康教育行动的滞后与对策福建医科大学卫生学教研室黄子杰王志萍福州卫生检疫局姜荣富张述铿翁钦１９９４年初，笔者等在福州义序国际机场连续４５天对进出境旅客进行艾滋病知识调查，以１６周岁以上境内外旅客为调查对象。为保证结果的翔实可靠，采用...     

贝叶斯网络及其在心理领域的应用

近20年来，贝叶斯1网络（Bayesian network，BN）在人工智能领域受到了广泛关注，得到了深入研究，已有大量成熟的研究成果。贝叶斯网络是图论与概率论相结合的产物，直观地表示为一个复杂的赋值因果关系图，图中各节点表示所讨论的问题域中的变量或事件。节点之间的弧表示事件之间的直接因果关系。贝叶斯网络的实质就是所研究领域的概率分布。贝叶斯网络由于其坚实的数学理论基础，被认为是在不确定性环境中实现知识表示、推断、预测等最理想的工具。它已在数据挖掘、故障诊断、图像识别等领域得到了较好的应用。