目的研制普通病房护士安宁疗护基本能力量表,并检测其信效度。方法通过文献回顾、小组讨论、专家咨询、小样本预调查等方法募集、筛选条目初步形成测试量表;于2021年1-3月用该量表对1000名来自各内科、各外科、急诊科、妇产科及重症监...目的研制普通病房护士安宁疗护基本能力量表,并检测其信效度。方法通过文献回顾、小组讨论、专家咨询、小样本预调查等方法募集、筛选条目初步形成测试量表;于2021年1-3月用该量表对1000名来自各内科、各外科、急诊科、妇产科及重症监护室等科室的护士进行调查;使用SPSS和AMOS软件对数据进行项目分析、探索性因子分析和验证性因子分析,以验证量表的信效度,最终形成正式量表。结果经因子分析提取5个公因子,37个条目,累计方差贡献率71.031%,量表整体Cronbach’sα系数为0.953,折半信度为0.772,重测信度为0.963,验证性因子分析模型拟合良好,χ^(2)/df=2.57,近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)=0.059,比较拟合指数(comparative fit index,CFI)=0.909,增量拟合指数(incremental fit index,IFI)=0.910,非规范拟合指数(Tucker-Lewis index,TLI)=0.901。结论本研究构建的普通病房护士安宁疗护基本能力评估量表信效度良好,可以用于评价普通病房护士安宁疗护基本能力。展开更多
文摘目的研制普通病房护士安宁疗护基本能力量表,并检测其信效度。方法通过文献回顾、小组讨论、专家咨询、小样本预调查等方法募集、筛选条目初步形成测试量表;于2021年1-3月用该量表对1000名来自各内科、各外科、急诊科、妇产科及重症监护室等科室的护士进行调查;使用SPSS和AMOS软件对数据进行项目分析、探索性因子分析和验证性因子分析,以验证量表的信效度,最终形成正式量表。结果经因子分析提取5个公因子,37个条目,累计方差贡献率71.031%,量表整体Cronbach’sα系数为0.953,折半信度为0.772,重测信度为0.963,验证性因子分析模型拟合良好,χ^(2)/df=2.57,近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)=0.059,比较拟合指数(comparative fit index,CFI)=0.909,增量拟合指数(incremental fit index,IFI)=0.910,非规范拟合指数(Tucker-Lewis index,TLI)=0.901。结论本研究构建的普通病房护士安宁疗护基本能力评估量表信效度良好,可以用于评价普通病房护士安宁疗护基本能力。
文摘人工智能(artificial intelligence,AI)的提出引发了医学领域的诸多技术创新,并彻底改变了传统医学模式。医学人工智能主要包括机器学习(machine learning,ML)、深度学习(deep learning,DL)、专家系统(expert systems,ES)、智能机器人(intelligent robots,IR)及医疗物联网(internet of medical things,IoMT)等常用和新兴AI技术方法。AI在医学领域的应用主要体现于智能筛查、智能诊断、风险预测和辅助治疗等方面。当前医学AI已经取得了重大突破,大数据质量治理、新技术赋能革新、多领域知识整合和个性化医疗决策等在临床领域中将展示出更为广阔的发展前景。
