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硕士研究生医学统计学教学模式改革效果评价研究
被引量：
17
1
作者
赵艳芳
王睿
+4 位作者
吴骋
许金芳
郭晓晶
何倩
贺佳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第1期134-136,共3页
目的评价我校研究生医学统计学教学改革的效果。方法我校2019级硕士研究生159人,医学统计学教学采用网络教学联合三次面授课的方式,教学考核中增加课前测,作为形成性评价内容。学期末采用问卷调查的方式,调查学生对课程的评价,内容包括...
目的评价我校研究生医学统计学教学改革的效果。方法我校2019级硕士研究生159人,医学统计学教学采用网络教学联合三次面授课的方式,教学考核中增加课前测,作为形成性评价内容。学期末采用问卷调查的方式,调查学生对课程的评价,内容包括对教学资源的评价、学习情况自评、对课前测的评价及对教学模式和效果的评价。结果多数(59.75%)学生能够完成所有教学视频的学习,但是学习过程中能高效投入的仅占1/3,约2/3的学生认为该模式学习效率高、喜欢该教学模式。大多数学生(78.62%)认为课前测对学习有督促作用,大多数学生(83.65%)认为有必要安排课前测。结论网络教学联合面授课教学模式有其优势,教学中进行形成性评价具有必要性和可行性,本研究可为后续的课程教学改革提供参考。
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关键词
硕士研究生
医学统计学
教学模式改革
效果评价
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职称材料
医学统计学课程思政教学设计与实践
被引量：
7
2
作者
秦婴逸
赵艳芳
+1 位作者
郭晓晶
吴骋
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第6期947-948,951,共3页
高校课堂作为传递知识的殿堂,更是在学生即将步入社会、走上工作岗位之前,帮助其形成正确三观的主战场。很多高校以立德树人为课程建设的中心任务,开展了基础课程、专业课程的思政教学探索[1-4]。医学统计学是一门运用统计学的原理和方...
高校课堂作为传递知识的殿堂,更是在学生即将步入社会、走上工作岗位之前,帮助其形成正确三观的主战场。很多高校以立德树人为课程建设的中心任务,开展了基础课程、专业课程的思政教学探索[1-4]。医学统计学是一门运用统计学的原理和方法,研究医学数据的收集、整理、分析和推断的应用科学。作为医学高等院校的公共基础课程之一,该课程受众面广泛,涵盖了本科、硕士、博士各个教学层次的几乎所有专业。探索思政要素,开展课程思政教学,对于医学统计学课程改革具有积极的现实意义。
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关键词
医学统计学
医学高等院校
课程思政
公共基础课程
思政教学
工作岗位
高校课堂
立德树人
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职称材料
预测重症缺血性脑卒中死亡风险的模型:基于内在可解释性机器学习方法
被引量：
8
3
作者
罗枭
程义
+1 位作者
吴骋
贺佳
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1241-1247,共7页
目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试...
目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试集(20%),构建可解释提升机模型评估疾病预后。通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来衡量预测效果,使用校准曲线及布里尔分数(Brier score)评价模型的校准程度,并绘制决策曲线反映临床净收益。结果本研究所构建的可解释提升机具有良好的区分度、校准度和净收益率,其中模型预测重症缺血性脑卒中预后不良的AUC为0.857[95%CI(0.831,0.887)];校准曲线分析结果显示,可解释提升机模型的校准曲线最接近于理想曲线;决策曲线分析结果显示,当该模型预测概率阈值为0.10~0.80时,其预测净获益率最大。基于可解释提升机模型的前5个独立预测变量为年龄、SOFA评分、平均心率、机械通气、平均呼吸频率,其重要性得分从0.179~0.370。结论建立了一个可解释提升机模型,该模型应用于预测重症缺血性脑卒中患者一年内死亡风险具有良好的表现,通过模型可解释性能帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。
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关键词
重症缺血性脑卒中
内在可解释性机器学习
可解释提升机
死亡预测
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职称材料
题名
硕士研究生医学统计学教学模式改革效果评价研究
被引量：
17
1
作者
赵艳芳
王睿
吴骋
许金芳
郭晓晶
何倩
贺佳
机构
海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第1期134-136,共3页
基金
海军军医大学2018年学位与研究生教育研究课题
海军军医大学教学研究与改革项目(JYB2016008)。
文摘
目的评价我校研究生医学统计学教学改革的效果。方法我校2019级硕士研究生159人,医学统计学教学采用网络教学联合三次面授课的方式,教学考核中增加课前测,作为形成性评价内容。学期末采用问卷调查的方式,调查学生对课程的评价,内容包括对教学资源的评价、学习情况自评、对课前测的评价及对教学模式和效果的评价。结果多数(59.75%)学生能够完成所有教学视频的学习,但是学习过程中能高效投入的仅占1/3,约2/3的学生认为该模式学习效率高、喜欢该教学模式。大多数学生(78.62%)认为课前测对学习有督促作用,大多数学生(83.65%)认为有必要安排课前测。结论网络教学联合面授课教学模式有其优势,教学中进行形成性评价具有必要性和可行性,本研究可为后续的课程教学改革提供参考。
关键词
硕士研究生
医学统计学
教学模式改革
效果评价
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
医学统计学课程思政教学设计与实践
被引量：
7
2
作者
秦婴逸
赵艳芳
郭晓晶
吴骋
机构
海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第6期947-948,951,共3页
基金
海军军医大学“领航”人才培养计划
海军军医大学“启航”人才培养计划
海军军医大学卫勤系教改课题(2022WJZ03、2021WJA05)。
文摘
高校课堂作为传递知识的殿堂,更是在学生即将步入社会、走上工作岗位之前,帮助其形成正确三观的主战场。很多高校以立德树人为课程建设的中心任务,开展了基础课程、专业课程的思政教学探索[1-4]。医学统计学是一门运用统计学的原理和方法,研究医学数据的收集、整理、分析和推断的应用科学。作为医学高等院校的公共基础课程之一,该课程受众面广泛,涵盖了本科、硕士、博士各个教学层次的几乎所有专业。探索思政要素,开展课程思政教学,对于医学统计学课程改革具有积极的现实意义。
关键词
医学统计学
医学高等院校
课程思政
公共基础课程
思政教学
工作岗位
高校课堂
立德树人
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
预测重症缺血性脑卒中死亡风险的模型:基于内在可解释性机器学习方法
被引量：
8
3
作者
罗枭
程义
吴骋
贺佳
机构
海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1241-1247,共7页
基金
上海市公共卫生体系建设学科带头人计划(GWV-10.2-XD05)
上海市产业协同创新项目(2021-cyxt1-kj10)。
文摘
目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试集(20%),构建可解释提升机模型评估疾病预后。通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来衡量预测效果,使用校准曲线及布里尔分数(Brier score)评价模型的校准程度,并绘制决策曲线反映临床净收益。结果本研究所构建的可解释提升机具有良好的区分度、校准度和净收益率,其中模型预测重症缺血性脑卒中预后不良的AUC为0.857[95%CI(0.831,0.887)];校准曲线分析结果显示,可解释提升机模型的校准曲线最接近于理想曲线;决策曲线分析结果显示,当该模型预测概率阈值为0.10~0.80时,其预测净获益率最大。基于可解释提升机模型的前5个独立预测变量为年龄、SOFA评分、平均心率、机械通气、平均呼吸频率,其重要性得分从0.179~0.370。结论建立了一个可解释提升机模型,该模型应用于预测重症缺血性脑卒中患者一年内死亡风险具有良好的表现,通过模型可解释性能帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。
关键词
重症缺血性脑卒中
内在可解释性机器学习
可解释提升机
死亡预测
Keywords
severe ischemic stroke
inherent interpretability machine learning
explainable boosting machine
mortality prediction
分类号
R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
硕士研究生医学统计学教学模式改革效果评价研究
赵艳芳
王睿
吴骋
许金芳
郭晓晶
何倩
贺佳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
医学统计学课程思政教学设计与实践
秦婴逸
赵艳芳
郭晓晶
吴骋
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
预测重症缺血性脑卒中死亡风险的模型:基于内在可解释性机器学习方法
罗枭
程义
吴骋
贺佳
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
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职称材料
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