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基于排队论模型的《卫生统计学》课程中心建设优化研究
被引量：
1
1
作者
张韬
吴芸芸
+1 位作者
刘元元
高旸
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第6期939-942,共4页
近年来,高校学生探索和创新意识逐渐增强,学习兴趣日益浓厚,提出的问题质量和数量都明显增多。由于班级人数多、课堂时间少,同学们的问题不能及时得到解答,而任课教师随堂为同学们答疑解惑的时间和精力有限,如何提高教师为学生答疑的效...
近年来,高校学生探索和创新意识逐渐增强,学习兴趣日益浓厚,提出的问题质量和数量都明显增多。由于班级人数多、课堂时间少,同学们的问题不能及时得到解答,而任课教师随堂为同学们答疑解惑的时间和精力有限,如何提高教师为学生答疑的效率进而满足学生的需求,成了亟待解决的问题。
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关键词
卫生统计学
排队论
优化
课程
模型
高校学生
创新意识
学习兴趣
在线阅读
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职称材料
不同粗分组方法建立DRGs模型的差异对比研究
被引量：
6
2
作者
程亮亮
李亚茜
+3 位作者
段占祺
张娟
潘惊萍
杨珉
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2017年第3期404-407,共4页
目的利用2015年四川省病案首页280717例呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。方法以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法...
目的利用2015年四川省病案首页280717例呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。方法以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量(RIV)对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度。结果粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)。DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77%,RIV为18.67%;基于原始住院费用CV平均值为69.21%,RIV为34.80%。DRGs模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09%,RIV为18.84%,基于原始住院费用CV平均值为77.87%,RIV为28.49%。总体上模型一在组内同质性及组间异质性优于模型二。回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应。结论不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系。
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关键词
诊断相关分组
DRGS
粗分组
呼吸系统疾病
效度评价
信度评价
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职称材料
题名
基于排队论模型的《卫生统计学》课程中心建设优化研究
被引量：
1
1
作者
张韬
吴芸芸
刘元元
高旸
机构
四川大学华西公共卫生学院流行病与卫生统计系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第6期939-942,共4页
基金
四川大学青年教师科研启动基金(2016SCU11006)
四川大学教学改革项目
国家自然科学基金青年科学基金项目(81602935)
文摘
近年来,高校学生探索和创新意识逐渐增强,学习兴趣日益浓厚,提出的问题质量和数量都明显增多。由于班级人数多、课堂时间少,同学们的问题不能及时得到解答,而任课教师随堂为同学们答疑解惑的时间和精力有限,如何提高教师为学生答疑的效率进而满足学生的需求,成了亟待解决的问题。
关键词
卫生统计学
排队论
优化
课程
模型
高校学生
创新意识
学习兴趣
分类号
R-4 [医药卫生]
G642.3 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
不同粗分组方法建立DRGs模型的差异对比研究
被引量：
6
2
作者
程亮亮
李亚茜
段占祺
张娟
潘惊萍
杨珉
机构
四川大学华西公共卫生学院流行病与卫生统计系
四川
省
卫生
和计划生育委员会
卫生
信息中心
四川大学
西部农村
卫生
发展研究中心
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2017年第3期404-407,共4页
基金
四川省省级科研院所成果转化项目(15010112)
美国中华医学基金会CMB项目(12-106)
文摘
目的利用2015年四川省病案首页280717例呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。方法以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量(RIV)对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度。结果粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)。DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77%,RIV为18.67%;基于原始住院费用CV平均值为69.21%,RIV为34.80%。DRGs模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09%,RIV为18.84%,基于原始住院费用CV平均值为77.87%,RIV为28.49%。总体上模型一在组内同质性及组间异质性优于模型二。回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应。结论不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系。
关键词
诊断相关分组
DRGS
粗分组
呼吸系统疾病
效度评价
信度评价
Keywords
Diagnosis related grouping
DRGs
Crude grouping
Respiratory system diseases
Validity evaluation
Reliability evaluation
分类号
R195.4 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于排队论模型的《卫生统计学》课程中心建设优化研究
张韬
吴芸芸
刘元元
高旸
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
不同粗分组方法建立DRGs模型的差异对比研究
程亮亮
李亚茜
段占祺
张娟
潘惊萍
杨珉
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
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职称材料
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