社区慢性病的预防与治疗措施

目的:研究社区慢性病的预防与治疗的措施方法及其成效.方法:为全部患者建立身体健康档案,将患者的一般临床状况与病情的变化做出记录,且展开一系列与慢性病相关的预防、自控以及治疗等活动.结果:在进行相关活动后,患者的生活质量、体育锻炼以及日常饮食等方面均取得显著改善(P<0.05).结论:社区慢性病的预防与治疗需实施针对性、全面性措施,同时需提高社区医生及患者双方面的要求.     

慢性病预防控制在我国现行医改中的地位分析

国民健康是最重大的民生问题,是国家改善民生的关键.然而,近年来,人口老龄化进程不断加快,工业化不断推进所致的环境恶化使得慢性病的发病率呈现出快速上升趋势,慢性病的相关危险因素也逐年增多.制定有效策略,减少慢性病危险因素的暴露,降低慢性病发病率是目前我国医疗改革的重中之重.     

传染性疾病预防和控制的有效途径

随着城市化进程,人口增长和流动性的增强,预防和面临着比较复杂的情况,控制传染病的发展。为了有效的传染病预防和控制,必须解决传染病的基本环节,切断传播途径和易感人群的保护应采取全面和及时有效的措施。     

保肝药预防急性髓性白血病初次化疗致肝损伤的效果分析

目的:探讨保肝药在急性髓性白血病(acute myeloid leukemia,AML)化疗致肝损伤中的预防效果。方法:收集北京大学人民医院血液科2012年1月至2017年12月期间初治使用阿糖胞苷联合伊达比星(AI)方案化疗的初诊患者。记录患者基本信息和化疗前后肝功能生化指标,根据使用保肝药的数量,分为4组(对照组,1组,2组,3组),比较各组肝损伤发生率。根据使用保肝药的品种,将每组分为若干个亚组,比较各亚组肝损伤发生率。结果:对照组、1组、2组、3组比较,肝损伤发生率差异无统计学意义(P>0.05)。性别,年龄以及用药种类与肝损伤的的发生无明显的相关性。结论:预防性使用保肝药物并未减少接受AI方案化疗的初治AML患者肝损伤的发生。     

旴江医派志略

旴江医学流派,萌芽于先秦,分布于江西境内旴江(抚河)流域的16个县市,通过对旴江医学史的新近考证,证实从西汉迄民国旴江流域有医药家2016人、医籍711种,孕育杏林文化、建昌药帮、樟树药帮。旴江流域是道教的诞生地,道教的兴起促进旴江医派的形成和发展,旴江医派形成了独特的道家医学流派风格。旴江医派的鲜明特点是:道教传道施医是旴江医派的起源特点,医道医药兼通相传是旴江医派的传承特点,道医思想是旴江医派的学术特点,杏林春暖为医精诚是旴江医派的医学文化特点,气候湿暖形成旴江流域药用资源繁茂和药业繁盛特点,三面环山温热难散易发热病是旴江流域的发病学特点,寒温统一辨治热病是旴江医派的诊疗学特点。纵观旴江医派历史,旴江医派因方士修真炼丹而萌芽于先秦、因黄老修行施医而起源于秦代、因高道创教传医而兴起于汉晋、因高僧创教传医而弘扬于隋唐、因崇儒尚医而发展于宋元、因政治中心南移而兴盛于明清、因战乱诸因而停滞于民国、因政府重视而繁荣于当代。旴江流域,名医代出,学说纷呈,流传域外,远播寰宇,在中国医学史上占有重要地位,对中医学的发展创新、走向世界有着深远的影响。     

北京市不同时期政策下助产机构外《出生医学证明》的签发情况比较

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。     

生殖专科机构预防新型冠状病毒肺炎感染的措施

新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎, COVID-19)是近期流行的一种新发传染病,已造成大量人员感染,其中包括医务人员。为预防生殖医学的医院感染,有效降低新冠肺炎在生殖专科机构传播的风险,通过查询相关文献、指南和规范等,并结合生殖医学特点,制定生殖医学有关的临床区、手术室和实验室及相关人员预防新冠肺炎的措施。     

深度学习技术在医学影像中的应用

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。     

PBL与CBL教学法在留学生实验诊断教学的应用探讨

目的探讨PBL与CBL教学法在留学生实验诊断教学的应用效果。方法将PBL联合案例教学法(CBL)应用于临床医学本科留学生实验诊断教学,与大班传统讲授教学方法(对照组)相比较,通过问卷调查和成绩分析学习效果。结果试验组在激发学习兴趣和培养临床思维能力方面均高于对照组,理论知识的成绩和实习的成绩也是试验组优于对照组,P<0.05。结论PBL与CBL教学联合应用于实验诊断教学中能够有效提高教学质量,并受到学生的认可和喜爱。