基于TQM的O2O医药电商服务质量控制体系研究

互联网技术的快速发展促使医药行业进入电商服务时代,线上线下相结合(O2O)的医药电子商务服务模式是未来医药电商发展的趋势,具有参与主体多、线上线下服务环节多的特点,且存在发展不成熟、服务模式不清晰、质量控制体系不健全的问题。本研究分析了O2O医药电商服务内涵,并基于全面质量控制(TQM)理论,从管理组织体系、评价体系、监管体系和支撑保障体系四个方面构建了O2O医药电商服务全程质量控制体系,为O2O医药电商服务的良性发展提供参考。     

基于支持向量机与XGboost的成年人群肿瘤患病风险预测研究

背景　肿瘤风险预测对于提高人群健康水平、降低患者经济负担意义重大。但随着医疗大数据的产生,传统的统计预测方法逐渐无法满足需求,有必要尝试开展机器学习等新方法在肿瘤预测领域的应用。目的　探讨支持向量机与XGboost和逐步Logistic回归分析在成年人群肿瘤患病风险中的预测价值。方法　本研究时间为2011-2015年,数据来源于中国健康与营养调查（CHNS）,以我国12个地区（黑龙江、辽宁、湖南、山东、贵州、江苏、广西、湖北、河南、北京、上海和重庆）城乡成年（≥18岁）常住居民为对象,经过数据清理,最终纳入19 410人为本研究对象。将研究对象按2∶1分为训练集和测试集,基于逐步Logistic回归分析的变量筛选策略,在训练集上分别建立逐步Logistic回归分析、支持向量机、XGboost肿瘤患病风险预测模型,并在测试集上进行验证。通过比较各模型受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积（AUC）,分析各模型预测肿瘤患病风险的性能。结果　19 410例研究对象中,被诊断为肿瘤患者262例（1.35%）。训练集（n=12 919）中含有174例肿瘤患者,测试集（n=6 491）含有88例肿瘤患者。逐步Logistic回归分析、支持向量机、XGboost在测试集中预测成年人群患肿瘤的正确率分别为72.96%〔95%CI（71.86%,74.04%）〕、99.54%〔95%CI（99.34%,99.69%）〕、70.05%〔95%CI（68.92%,71.16%）〕,AUC分别为76.75%〔95%CI（72.35%,81.14%）〕、86.32%〔95%CI（81.64%,91.00%）〕、79.03%〔95%CI（74.96%,83.10%）〕。支持向量机、XGboost预测成年人群患肿瘤的AUC与Logistic回归模型比较,差异有统计学意义（Z值分别为-2.519、-2.138,P值分别为0.012、0.032）;XGboost预测成年人群患肿瘤的AUC低于支持向量机,差异有统计学意义（Z=2.081,P=0.037）。结论　支持向量机相较于逐步Logistic回归分析预测成年人群肿瘤患病风险的正确率、灵敏度、特异度、AUC等指标较好,而XGboost未见明显优势,但考虑到逐步Logistic回归分析操作的便捷性和可解释性优势,建议在肿瘤风险预测方面,采用支持向量机与逐步Logistic回归分析相结合的模式。     

1型糖尿病患儿照顾者照护能力量表的编制及信效度检验

目的 编制1型糖尿病患儿照顾者照护能力量表并检验其信效度。 方法 以照顾者技能模型为理论基础,结合文献回顾法、半结构式访谈法、专家函询和预调查,形成初始量表。采用便利抽样法,选取2021年4月—5月在青岛市某三级甲等专科医院就诊和住院的276名1型糖尿病患儿的照顾者进行问卷调查,并进行项目分析和信效度检验;2021年6月—8月,选取在山东省及福建省3所三级甲等综合医院就诊和住院的403名1型糖尿病患儿的照顾者进行验证,进一步检验量表结构的稳定性。 结果 最终版量表包含知识与态度、基本照顾技能、自身素质、管理自身情绪、家庭及社会资源管理5个维度,共36个条目。探索性因子分析提取5个公因子,累计方差贡献率为72.112%。量表平均内容效度指数为0.97,条目内容效度指数为0.85~1.00,量表总的Cronbach’s α系数为0.949,2周后重测信度为0.929。验证性因子分析结果显示,模型拟合良好,该量表因子结构稳定。 结论 该研究编制的1型糖尿病患儿照顾者照护能力量表具有良好的信效度,可用于评估其照护能力。     

孕产妇分娩准备的研究进展

孕产妇做好分娩准备有助于提高分娩质量、改善分娩结局.本文围绕孕产妇分娩准备的定义、理论来源、实施方案、相关测评工具、影响因素及相关干预进行综述,以期为开展孕产妇分娩准备的相关研究提供参考.     

区块链技术应用于互联网医疗的研究热点与趋势分析——基于CiteSpace软件的可视化计量分析

目的 通过分析“区块链技术+互联网医疗”领域的研究热点与趋势,为其进一步发展提供参考。方法 以中国知网、维普、万方等数据库中截止到2021年12月的中文文献为研究对象,使用CiteSpace软件对“区块链技术+互联网医疗”领域的国内研究热点和趋势进行分析。结果 区块链技术在互联网医疗领域应用的研究已经得到广泛的认识,研究热点主要集中于智能合约、数据共享、隐私保护、人工智能、大数据、数据安全、电子病历、医疗数据、智慧医疗、物联网等方面,联盟链、医联体、超级账本、信息共享、智慧医疗等是近年来研究的热点,也是该领域研究的趋势。结论 区块链技术在互联网医疗领域快速发展,其研究热点与趋势可为未来该领域的进一步研究提供方向。     

基于区块链的互联网医疗身份认证系统设计及应用

随着互联网医疗的深化发展,研发安全、可靠的互联网医疗身份认证系统成为亟待解决的问题。为实现医护人员安全、高效的跨机构身份认证,构建了基于区块链的互联网医疗身份认证系统,通过数据采集系统采集并处理认证数据,通过私有链辅助云存储系统安全、有效地存储数据,通过联盟链实现跨机构的身份认证。以河南省远程医学中心为例,研究了基于区块链的互联网医疗身份认证系统的应用实践,分析表明系统具有较高的运行效率、安全性与隐私性。     

19172例食管癌患者住院费用及影响因素分析

目的 分析食管癌患者住院费用及其影响因素,为合理控制医疗成本,降低医药费用提供参考.方法 选取某三级甲等医院2013-2016年出院第一诊断为食管癌的患者19172例,收集患者一般资料、临床资料、住院费用信息,采用描述性分析、灰色关联分析和多元线性回归等统计方法对食管癌病例基本情况以及住院费用进行分析.结果 食管癌患者...     

基于区块链的互联网医疗服务监管平台存储系统设计

随着互联网医疗的快速发展,政府要求各主管部门建立省级医疗服务监管平台,以管理辖区内开展互联网医院业务的医疗机构。根据目前各省（区、市）的监管情况,针对现行平台的不足,设计了基于区块链技术的互联网医疗服务监管平台存储系统。系统采用基础平台+应用服务的模式,引入新的信息存储与审查机制,建立可拓展、可融合的医疗信息管理系统架构,使互联网医疗活动的监管更加隐私、安全和智能化。     

面向精准医疗服务的信息标准体系框架构建

借助远程/移动医疗平台建设精准医疗信息系统,面向基层患者开展多级协同的精准医疗服务是精准医疗的重要目标。目前国内外针对精准医疗服务的信息标准、规范体系尚未建立。文章通过分析精准医疗信息标准体系框架建设的必要性和建设原则,提出精准医疗信息标准体系框架,并就标准制定与应用提出建议,以期为我国精准医疗信息标准建设提供参考借鉴。     

基于多变量GM(1,N)灰色模型的2009—2015年河南省恶性肿瘤死亡预测

目的 探索河南省环境因素与肿瘤死亡关系,并以此建立恶性肿瘤死亡灰色预测模型。方法 基于2009—2015年河南省居民肿瘤死亡率数据及2000—2015年环境污染数据,采用灰色关联分析方法,对环境因素与肿瘤死亡的相关性及环境污染致肿瘤死亡的潜伏期做定量分析。并建立灰色预测模型,与传统Poisson回归模型对比,择优预测恶性肿瘤死亡率。结果 环境污染指标与肿瘤死亡率关联强度排序为烟(粉)尘>废水>二氧化硫>化学需氧量>工业固体废物>氨氮排放,致居民肿瘤死亡的潜伏期依次分别为8、0、5、6、9、4年。Poisson回归模型、GM(1,4)模型,时滞改进GM(1,4)模型的平均绝对百分误差分别为15.11%、4.94%和4.29%。时滞改进GM(1,4)模型预测2016、2017年河南省恶性肿瘤死亡率分别为157.97/10万、156.41/10万。结论 烟(粉)尘等环境污染指标与肿瘤死亡密切相关,且环境污染具有滞后效应,可根据环境污染指标预测肿瘤死亡并制定肿瘤长期防治策略。