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基于多学科协作的CBL教学法对提高全科医师临床应诊能力的影响研究
被引量：
21
1
作者
杨士芳
姬路鹏
+6 位作者
李晓明
陈雪莹
赵满芝
黄国华
崔景华
陈炼
李静
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第31期3941-3945,3952,共6页
背景培养高质量的全科医学人才是维护人民群众身体健康的核心,但我国现有的全科医生培养方式仍存在不足,致使全科医生在基层医疗服务中岗位胜任力不足,故如何提高全科医生的岗位胜任力是目前全科医学教学的重中之重。目的探索基于多学...
背景培养高质量的全科医学人才是维护人民群众身体健康的核心,但我国现有的全科医生培养方式仍存在不足,致使全科医生在基层医疗服务中岗位胜任力不足,故如何提高全科医生的岗位胜任力是目前全科医学教学的重中之重。目的探索基于多学科协作(MDT)的CBL教学法对提高全科医师临床应诊能力的影响。方法选取2020年7月—2023年7月在呼吸与危重症医学科培训的26名全科医生为研究对象,按批次分为三组:传统教学组、CBL教学组和MDT+CBL教学组,同一批次教学方法相同。采用莱斯特评估套件(LAP)对学员临床应诊能力进行评价,并采用自主设计的匿名调查问卷进行教学满意度调查。结果理论考核成绩:MDT+CBL教学组考试成绩优于传统教学组和CBL教学组(P<0.05)。临床应诊能力考核:MDT+CBL教学组LAP总分高于传统教学组和CBL教学组(P<0.05),MDT+CBL教学组在接诊和病史采集、患者管理、解决问题、医生行为和与患者的关系及预防性治疗方面的得分均高于传统教学组和CBL教学组(P<0.05)。教学效果的满意度:三种教学模式中MDT+CBL教学模式总体满意度得分高于CBL教学组和传统教学组(P<0.05),且MDT+CBL教学组学员的知识外延能力、指导健康生活方式能力、处理合并症能力、指导患者康复能力和社区合理用药能力得分更高(P<0.05)。结论基于多学科协作的CBL教学法有助于提高全科医师的临床应诊能力和岗位胜任力,是全科医学教学新模式。
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关键词
全科医师
岗位胜任力
多学科协作
CBL教学法
临床应诊能力
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职称材料
慢性阻塞性肺疾病合并肌少症的研究进展
被引量：
5
2
作者
杨士芳
高兴林
+1 位作者
李静
姬路鹏
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期1181-1185,共5页
肌少症是一种进行性和全身性的骨骼肌疾病,是慢性阻塞性肺疾病(COPD)的重要肺外合并症。多项研究已证实合并肌少症的COPD患者气流阻塞和肺气肿程度更为严重、呼吸困难指数评分更高、生活质量和运动能力下降、频繁急性加重率和病死率升...
肌少症是一种进行性和全身性的骨骼肌疾病,是慢性阻塞性肺疾病(COPD)的重要肺外合并症。多项研究已证实合并肌少症的COPD患者气流阻塞和肺气肿程度更为严重、呼吸困难指数评分更高、生活质量和运动能力下降、频繁急性加重率和病死率升高。肌少症虽然作为COPD的合并症被提及多年,但目前的临床实践对其关注度和干预均不足,究其原因主要是其发病机制不明,药物治疗方案效果不佳所致。随着近年来对COPD合并肌少症的研究越来越多,本文对现阶段COPD合并肌少症的研究进展包括发病率、对临床结局的影响、发病机制、诊断标准和治疗进展进行综述,望能为COPD合并肌少症深入研究及早期干预提供一定的参考价值。
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关键词
慢性阻塞性肺疾病
肌少症
进展
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职称材料
U-Net在肺结节分割中的应用进展
被引量：
4
3
作者
沈权猷
张小波
+4 位作者
李文豪
李礼汉
许荣德
陈道花
李静
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期250-257,共8页
医学上实现自动肺结节精准分割具有十分重要的临床意义。随着计算机视觉的显著进步,深度学习作为人工智能的一部分,在医学图像自动分割中引起了越来越多的关注。U-Net由于在小样本数据集上的良好表现,在医学图像分割领域得到广泛应用。...
医学上实现自动肺结节精准分割具有十分重要的临床意义。随着计算机视觉的显著进步,深度学习作为人工智能的一部分,在医学图像自动分割中引起了越来越多的关注。U-Net由于在小样本数据集上的良好表现,在医学图像分割领域得到广泛应用。目前,研究人员正在尝试使用不同的U-Net结构,以提高计算机辅助诊断系统在医学图像的肺癌筛查中的性能。首先,围绕肺结节分割任务介绍了当下常用的数据集和评价指标;其次,调查与肺结节相关的U-Net分割技术网络;另外,基于U-Net分别分析与归纳编解码器、跳跃连接和整体结构的改进;最后,还讨论了基于深度学习的自动分割技术的挑战和限制。
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关键词
深度学习
U-Net
医学图像处理
肺肿瘤分割
肺结节
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职称材料
题名
基于多学科协作的CBL教学法对提高全科医师临床应诊能力的影响研究
被引量：
21
1
作者
杨士芳
姬路鹏
李晓明
陈雪莹
赵满芝
黄国华
崔景华
陈炼
李静
机构
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)
呼吸
与危重症
医学科
广东省
珠海市第五
人民医院
呼吸
与危重症
医学科
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)全科
医学
二科
出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024年第31期3941-3945,3952,共6页
文摘
背景培养高质量的全科医学人才是维护人民群众身体健康的核心,但我国现有的全科医生培养方式仍存在不足,致使全科医生在基层医疗服务中岗位胜任力不足,故如何提高全科医生的岗位胜任力是目前全科医学教学的重中之重。目的探索基于多学科协作(MDT)的CBL教学法对提高全科医师临床应诊能力的影响。方法选取2020年7月—2023年7月在呼吸与危重症医学科培训的26名全科医生为研究对象,按批次分为三组:传统教学组、CBL教学组和MDT+CBL教学组,同一批次教学方法相同。采用莱斯特评估套件(LAP)对学员临床应诊能力进行评价,并采用自主设计的匿名调查问卷进行教学满意度调查。结果理论考核成绩:MDT+CBL教学组考试成绩优于传统教学组和CBL教学组(P<0.05)。临床应诊能力考核:MDT+CBL教学组LAP总分高于传统教学组和CBL教学组(P<0.05),MDT+CBL教学组在接诊和病史采集、患者管理、解决问题、医生行为和与患者的关系及预防性治疗方面的得分均高于传统教学组和CBL教学组(P<0.05)。教学效果的满意度:三种教学模式中MDT+CBL教学模式总体满意度得分高于CBL教学组和传统教学组(P<0.05),且MDT+CBL教学组学员的知识外延能力、指导健康生活方式能力、处理合并症能力、指导患者康复能力和社区合理用药能力得分更高(P<0.05)。结论基于多学科协作的CBL教学法有助于提高全科医师的临床应诊能力和岗位胜任力,是全科医学教学新模式。
关键词
全科医师
岗位胜任力
多学科协作
CBL教学法
临床应诊能力
Keywords
General practitioners
Job competency
Multi-disciplinary treatment
Cases-based learning
Clinical practice skill
分类号
R192.3 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
慢性阻塞性肺疾病合并肌少症的研究进展
被引量：
5
2
作者
杨士芳
高兴林
李静
姬路鹏
机构
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)
呼吸
与危重症
医学科
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)老年
呼吸
一科
珠海市第五
人民医院
呼吸
与危重症
医学科
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期1181-1185,共5页
基金
中华国际医学交流基金会呼吸疾病青年实用研究项目(编号:Z2017242301)。
文摘
肌少症是一种进行性和全身性的骨骼肌疾病,是慢性阻塞性肺疾病(COPD)的重要肺外合并症。多项研究已证实合并肌少症的COPD患者气流阻塞和肺气肿程度更为严重、呼吸困难指数评分更高、生活质量和运动能力下降、频繁急性加重率和病死率升高。肌少症虽然作为COPD的合并症被提及多年,但目前的临床实践对其关注度和干预均不足,究其原因主要是其发病机制不明,药物治疗方案效果不佳所致。随着近年来对COPD合并肌少症的研究越来越多,本文对现阶段COPD合并肌少症的研究进展包括发病率、对临床结局的影响、发病机制、诊断标准和治疗进展进行综述,望能为COPD合并肌少症深入研究及早期干预提供一定的参考价值。
关键词
慢性阻塞性肺疾病
肌少症
进展
Keywords
chronic obstructive pulmonary disease
sarcopenia
progress
分类号
R563 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
U-Net在肺结节分割中的应用进展
被引量：
4
3
作者
沈权猷
张小波
李文豪
李礼汉
许荣德
陈道花
李静
机构
广东
工业
大学
自动化
学院
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)微创介入科
南方医科大学
第二临床
医学
院
云南省第一
人民医院
(昆明理工
大学
附属
医院
)
呼吸
与危重症
医学科
南方医科大学
附属
广东省
人民医院
(
广东省
医学
科学院
)
呼吸
与危重症
医学科
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期250-257,共8页
基金
云南省重大科技专项(202102AA100012)
文摘
医学上实现自动肺结节精准分割具有十分重要的临床意义。随着计算机视觉的显著进步,深度学习作为人工智能的一部分,在医学图像自动分割中引起了越来越多的关注。U-Net由于在小样本数据集上的良好表现,在医学图像分割领域得到广泛应用。目前,研究人员正在尝试使用不同的U-Net结构,以提高计算机辅助诊断系统在医学图像的肺癌筛查中的性能。首先,围绕肺结节分割任务介绍了当下常用的数据集和评价指标;其次,调查与肺结节相关的U-Net分割技术网络;另外,基于U-Net分别分析与归纳编解码器、跳跃连接和整体结构的改进;最后,还讨论了基于深度学习的自动分割技术的挑战和限制。
关键词
深度学习
U-Net
医学图像处理
肺肿瘤分割
肺结节
Keywords
deep learning
U-Net
medical image processing
lung tumor segmentation
lung nodule
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多学科协作的CBL教学法对提高全科医师临床应诊能力的影响研究
杨士芳
姬路鹏
李晓明
陈雪莹
赵满芝
黄国华
崔景华
陈炼
李静
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2024
21
在线阅读
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职称材料
2
慢性阻塞性肺疾病合并肌少症的研究进展
杨士芳
高兴林
李静
姬路鹏
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
U-Net在肺结节分割中的应用进展
沈权猷
张小波
李文豪
李礼汉
许荣德
陈道花
李静
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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