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《中国妇幼保健》2019,(19)
目的通过分析和比较北京市《出生医学证明》机构外签发新政策实施前后的特点,为机构外签发的《出生医学证明》规范化管理提供科学合理的依据。方法从北京市妇幼保健网络信息系统中导出2012年1月1日-2017年12月31日全市签发的助产机构外《出生医学证明》相关信息,包括证件签发状态、签发时间、签发地、出生时间、签发对象父母亲的年龄及户籍地等,应用统计软件对其进行分析。结果新政策实施后机构外签发数量有所增长,其中《出生医学证明》证面上仅有父母亲一方信息的签发量占比由19. 4%增至36. 4%,家长自述机构外分娩双胎新生儿的签发量占比由2. 8%增至4. 7%;机构外签发的签发对象年龄主要集中在3~6岁,其父母的平均年龄均高于机构内签发新生儿的父母平均年龄。结论新政策的实施及时落实了国务院相关文件,解决了部分无户口人员的落户问题,同时也给《出生医学证明》管理部门提出了更多挑战。应加强区级管理岗位的业务培训,完善部门间的协调沟通机制,完善信息系统,不断提高北京市《出生医学证明》机构外签发管理水平。 相似文献
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目的探讨对接受肝内胆管结石行肝叶切除术的患者实施循证护理的临床效果。方法选择2014年5月至2015年11月期间在我院接受肝内胆管结石行肝叶切除术进行治疗的68例患者为研究对象,并随机分为对照组和观察组,每组各34例。对照组患者给予常规护理,观察组患者给予循证护理。观察比较两组的并发症发生情况和护理满意度。结果观察组的并发症发生率为5.88%,明显低于对照组的23.53%;患者护理满意度为97.06%,明显高于对照组的82.35%,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论循证护理应用于肝内胆管结石行肝叶切除术患者可降低并发症发生率,提高患者满意度,值得临床推广应用。 相似文献
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《影像诊断与介入放射学》2020,(2):135-137
近十年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域发展迅速,很大程度上得益于机器学习(machine learning,ML)技术的发展与进步,而机器学习也成为医学领域创新的新引擎。医学成像领域中,机器学习对图像重组、病变分割、计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)和诊断(computer-aided diagnosis,CADx)等方面的优化产生了积极影响[1,2]。与传统的医学图像分析技术相比,机器学习技术不需要由医学及技术领域专家为特定分析制定明确相关的功能。 相似文献
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PBL教学;临床医学生;教育,医学;教育改革 相似文献