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儿科神经论文发表

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儿科神经论文发表

随着经济的发展,社会对儿科医疗卫生事业提出了更高的要求。下面是我为大家整理的儿科论文,供大家参考。

儿科论文 范文 一:儿科临床护理专家课程设置及评价构建

摘要:目的:研究儿科护理专家课程设计及评价体系构建问题。 方法 :采用专家调查法,选取的20名儿科护理专家,包括儿科临床护理、儿科护理管理以及儿科医学专家。结果:研究组20名儿科临床护理专家均认为组织课程设置具有重要意义;通过调查问卷收集分析得出,专家认为专业素质指标最为重要,意见较统一。结论:我国应注重儿科临床护理专家课程体系和评价指标体系构建,强化护理专家的专业素质和综合素养,提升整体护理水平。

关键词:儿科临床护理专家;课程设置;评价指标体系构建;研究

临床护理专家(CNS)通常是指在某一专科领域护理水平较高的护理人才,其通过设置课程教学、实施临床护理以及会诊等方式加快护理学的发展进程。护理专家课程的设置能够提升护理效果,缩短患者住院时间,降低并发症发生率,在临床上得到了充分的肯定。护理专家评价体系作为评价其护理工作的重要标准,需要进行有效构建和实施。本文以20名儿科护理专家为研究对象,对儿科临床护理专家课程设置和评价指标体系构建的重要性进行分析,结果 报告 如下:

1对象与方法

1.1对象

20名儿科护理专家,包括儿科临床护理、儿科护理管理以及儿科医学专家。成立咨询专家组,专家组人员均具有该领域十年以上工作 经验 ,具有大专以上学历,副高级技术职称以上。

1.2方法

查阅文献及资料,设置调查问卷,参照国内外CNS认证评价的综合分析结果,征求护理专家建议,并根据我国儿科护理情况,确定各项评价指标。将调查问卷分别分发给20名儿科临床护理专家,待完成填写后统一收回。本次20份调查均收回,且均有效。

1.3统计学分析

将此次调查统计的结果数据录入SPSS16.0统计软件进行统计学处理分析,用X2检验计数资料,用(x±s)表示计量资料,判断得出P<0.05具有显著差异,该统计具有统计学意义。

2结果

2.1儿科临床护理课程设置的认识情况

研究组20名儿科临床护理专家均认为组织课程设置具有重要意义。

2.2儿科护理专家权威程度分析

通过调查问卷收集分析得出,专家认为专业素质指标最重要,意见较统一。

3讨论

随着医疗水平的发展,人们更加注重护理的质量,特别是儿科护理,患者起病较急,年龄较小、感知能力较低,不注重临床护理工作会造成意外情况的发生,给患者家人和医院造成不可挽回的损失。近年来,儿科临床护理专家开始出现,其作为儿科临床护理的权威,在专业素质和临床技能方面较普通护理人员均有明显提升。护理专家是指在某一专科领域护理水平较高的护理人才,其可通过设置课程教学、实施临床护理等方式提升护理水平[1]。儿科临床护理专家是儿科临床护理的权威人员,因而其在专科护理知识以及专业技能方面应具有更高的水平,能够在临床工作当中及时发现儿科患者潜在的危险,对临床中存在的复杂护理问题通过商讨进行解决,通过与医护人员的团结协作使护理质量获得有效提升[2]。本研究中,通过调查问卷调查的方式,发现儿科临床护理、儿科护理管理以及儿科医学专家对儿科临床护理专业课程设置的认识基本相同。依据国内外相关经验得出,课程设置主要集中在专业课程上,如儿科护理学、小儿外科护理学、婴幼儿病情观察、婴幼儿急救护理学等,这就说明我国儿科临床护理专家应将儿科专业护理知识以及专业技能作为重要的评价体系中的重要评价指标。儿科临床护理中最基本的亦是最重要的专业素质便是临床实践技能,其不仅可作为临床护理专家的职业特征,亦是开展课程教学,实施护理 教育 和护理管理工作的支撑。儿科临床护理专家的评价指标还包括护理管理能力、科研能力以及教育能力等,因而临床护理专家不仅需要做好解决复杂护理问题、提升护理质量工作,还应承担一定的科研任务和 健康知识 宣传任务。儿科专科课程设置一般设置儿科护理学、婴幼儿病情观察、婴幼儿急救护理学、儿科护理诊断学、小儿外科护理学、 儿童 健康评估等课程,此外还应根据专科教学的特点合理的设置其他课程,强化专家课程教学工作,构建良好的评价指标体系,更好的促进临床护理学的发展。本文通过采用调查问卷的方式,统计分析发现,儿科临床护理专业课程设置具有重要意义,且所有专家的意见比较统一,均认为专业素质是评价指标体系中的重要评价指标,这对评价指标体系的构建具有重要的指导意义。因而我国应注重儿科临床护理专家课程体系和评价指标体系构建,强化护理专家的专业素质和综合素养,提升整体护理水平[3]。

参考文献:

[1]樊落,席淑华.急诊专科护士核心能力评价指标体系的构建研究[J].中华护理杂志,2011,46(2):144-146.

[2]FranklinA.Nursingleader'sresponsibilityforpatientquality,safety,andsatisfa-ction.Currentreviewandanalysis[J].Nurseleader,2009,8(6):34-43.

[3]查丽玲,王建宁,江榕.江西省三级甲等医院ICU护理安全管理指标体系的构建[J].护理学杂志,2013,28(17):10-12.

儿科论文范文二:儿科临床用药安全护理干预效果分析

摘要:目的本文探究儿科患者接受临床用药安全护理下的效果。方法选取我院儿科于2014年4一12月所收治的关于药物治疗儿科患者1200例,将其定为实验组,对患儿及其家属实施护理干预。并将同期所收治的另外1200例患者设置为对照组,进行常规用药护理。两组患者在年龄、性别及病情上的差异无统计学意义(P>0.05)。对患儿及其家属关于 用药知识 掌握的情况和护理满意度进行充分的调查,并做好记录工作。结果在患儿及其家属在用药知识掌握程度及护理满意度方面的对比,实验组都比对照组占有明显的优势。结论对护理人员进行相关安全责任意识的强化,并进行日常的培训,进行系统化和责任化的管理,将合理用药安全护理干预正确应用到患儿上,可以促进患儿及其家属对用药知识的掌握程度,提高护理满意度,取得较好理想的治疗效果。

关键词:临床用药;用药安全;儿科;护理干预

将合理的药物治疗实施在患儿身上,这是儿科护理工作的一项重点。针对临床上所使用的药物,一方面要确保具有实际的疗效,另一方面还需要确保合理性和安全性所在,因为这些因素与患儿的健康密切相关。从笔者实际工作经验来看,相当一部分患儿的病情比较轻微,因此只需要接受药物治疗便可以得到治愈。这也就成为了药物治疗成为儿科比较普遍的治疗方法,患儿疾病的康复有赖于正确的用药。确保药物的安全性,是保证患儿健康安全的一大保障,如果在临床上出现用药不当的行为,那么就会对患儿的健康构成威胁。合理用药发挥治病救人的作用,不合理用药则会产生治病害人的不良影响。当前实施药物治疗的直接执行者和观察者就是护士,因此,护理要做到足够的细心,对每一个细节都要认真对待,严密谨慎。护理工作质量的高低,直接与患儿药物治疗效果产生挂钩关系,护士始终系整个过程中的第一线地位。本文就儿科临床用药护理干预效果进行了分析,现将实验报道如下。

1一般资料

选取我院儿科于2014年4一12月所收治的关于药物治疗儿科患者1200例,列为实验组,其中男性患儿687例,女性患儿513例;l岁以内的患儿有478例,l一5岁患儿有450例,5一12患儿有272例,平均年龄为6.8岁。并将同期所收治的另外1200例患者设置为对照组。两组患者在年龄、性别及病情上的差异无统计学意义。

2方法

将护理干预实施在患儿及其家属身上,做好调查和记录工作,了解其对用药知识掌握程度和护理满意度的情况。

2.1加强患儿及其家属关于用药知识的普及

对患儿群体特点和常见小儿疾病进行 总结 ,可以适当在病房的一些位置贴上小海报,这些小海报主要涉及儿科常用药物、药物用法和用量、用药常识和禁忌的食物等,鉴于儿科患者的缘故,可以使用幽默的语言和一些卡通人物在海报上。每天责任护士一定要对工作负责,在每次给药之前,都需要向患儿及其家属耐心地讲解药物的基本信息,要求是易懂、通俗和避免复杂化。为了提高工作的效率,可以结合具体的疾病,对患儿及其家属细分为不同的群体,再对每一个群体实施集中的讲解,实现短时多效的目的,让患儿及其家属尽量在短时间内了解相关的知识。除此之外,护士还应当在给药的时候,特别强调服药的时间,叮嘱患儿要在规定的时间内服药,这是因为,在调查中发现不少家长都存在给药时间越长越好的错误观点,这与正确的给药方法是有偏差的。药效的发挥和用药的安全性与用药时间有直接的关系,但是并不是用药时间越长越好。

2.2强化学习,适应当前临床工作

临床工作的第一线就是护士,而护士在药学方面的学习则与患儿的安全用药和护理工作密切相关,所以,笔者认为有必要强化护理对各种药物的适用性的认识。当前儿科临床用药品种不断在增加,用法和用量除了要依据 说明书 以外,还需要遵医嘱。儿科患儿通常都具有病情变化快的特点,在用药方面,带有一定的复杂性,再加上药物种类繁多的原因,护士原有的药学知识显然已经不能满足当前临床工作的需要,那么就需要护士加强自身的学习,熟练掌握各类常用药物的知识,关注新药物的用法和应当注意的事项,确保儿科用药的安全性。如果护士对于某些药物的用法含糊的话,就需要咨询相关的医师,避免影响患者健康的问题出现。

3结果

在患儿及其家属在用药知识掌握程度及护理满意度方面的对比,实验组都比对照组占有明显的优势。在用药知识掌握程度方面的对比,实验组完全掌握和基本掌握的情况为100%,对照组则为8233%(988/1200);在护理满意度方面的对比,实验组护理满意度的情况为100%,对照组则为92%(1104/1200)。

4讨论

相当一部分患儿的病情比较轻微,因此只需要接受药物治疗便可得到治愈。因此出于患儿健康的考虑,在选用药物的时候,除了要确保一定的疗效外,还需要兼顾安全性和合理性。合理用药可以解决患儿疾病问题,但是不合理用药则会威胁到患儿的健康。随着当今新药种类不断推出,药品也在不断更新,安全隐患问题不容忽视。进行系统化管理,定期对相关人员进行知识的培训,可以减少患儿受到伤害的现象出现,让疗效更佳明显。综上所述,对护士加强责任心和安全意识的培养,不断更新其知识体系,接受定期的培训,让知识有足够多的储备,在规范化管理下,才能确保临床用药的安全性,有利于患儿用药的安全,让疗效充分体现出来,还有利于解决医患矛盾,减少不必要的纠纷。

参考文献:

[1]段桂仙.儿科临床用药安全护理风险管理[J].儿科药学杂志,2015(06).

[2]李继红.护理干预在儿科呼吸道疾病吸入治疗后的临床效果观察[J].中国现代药物应用,2014(06).

[3]杨红红,胡雁,周英凤.住院患儿用药差错护理预防策略研究进展[J].中华护理杂志,2014(08).

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你们医院医教科问一下,他们应该有一系列杂志的名称,还有升职称需要在什么等级以上杂志发表才有效都有的。

儿科护理论文的水平反映了医学科学水平,是护理科研和临床的书面总结,是评定儿科护理水平的重要的工具。先谈谈儿科护理论文的格式,一般其格式包括 1 题目 2 摘要 3 序言 4 材料和方法 5 结果 6 讨论 7 参考文献 标题仍然不要太长,一般20字以内即可,标题要求简明扼要,能突出重点,准确地表达出论文的中心意思;摘要中的内容包括文中通过什么样的方法的到的什么样的结果,提出有意义的结论,不管是阴性或者还是阳性的,字数控制再200个字以内;序言应该在100-200字之间,主要是叙述过往的一些研究成果和特点;材料和方法这部分的内容要简明准确,要选择合适的即合乎一定条件的和数量的研究对象,采用一定的实验、诊断或治疗方法经过一定时间观察相同条件下的对照组;结果是指随机地客观地对全部的原始材料进行的集中,要求组织严密、符合逻辑;讨论,意在探讨“结果”的意义;参考文献,引证资料的来源,增加论文的可信度 那么好的儿科护理论文要具备什么样的条件呢? 1 写作技巧上文字简洁,观点鲜明、图表恰当 2 论文的内容又具备科学性、创造性、实用性,科学性是指一篇论文当中其论点是否使用科学的方法来证实,能不能经受得起时间的考验,要求设立必要的对照,进行科研设计时要有周密的考虑,排出一切对结果有任何干扰的不利因素,对实验和观察的数据要进行统计学的处理;创造性是指论文当中所提出的观点很先进,不要是早就被别人研究过的东西,证明一篇论文的先进性可以从理论水平和实践水平两个方面来衡量。

是这样子的吗?

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引言:关注社会时事的网友们可能就是遇到了这样一则令人震惊的新闻,一篇被引用2300次的开创性论文竟然涉嫌造假!这则消息一经爆去,就引起了很多网友的关注和讨论。如果想要知道这件事究竟是怎么回事,那么就跟着小编一起去了解吧!在2021年,Matthew Schrag因接了一通电话而被卷入这场学术风波中。当了解了这件事情之后,这位教授的同事都希望他与律师联系。

因为这名律师在调查一种阿尔兹海默病的实验药物,所以这名律师可以提供相关的帮助。对于这种阿尔茨海默病的实验药物,药物的开发商和律师的客户各执一词。药物的开发商认为,这种药物有一定的效果。这名客户则认为,这种药物的相关研究存在造假的行为,并且向FDA提交了请愿书。根据相关信息来看,这份情愿书虽然被拒绝了,但是FDA表示会采取相关的行动。

根据相关媒体的报道,很多机构都在调查这项研究。关于这件事,Matthew Schrag不仅发表过相关的言论,而且还积极的调查这种药物。通过努力的调查, Matthew Schrag 也有所发现。对于这件事,相关的杂志社也进行了调查。《Science》杂志 不仅邀请了图像分析师和顶级研究人员调查了这名教授的报告和档案,而且非常同意这名教授的观点。整件事大概就是这个样子。

如果这件事是真的话,那么也就意味着,这篇论文可能误导了本世纪对老年痴呆症的研究。如果这件事是真的话,那么本世纪长达16年的研究可能都存在或多或少的问题。由此可见,这样的开创性论文对以后人员的研究有非常大的影响。如果这种事情不是被相关人员发现的话,那么可能很多人还会被蒙在鼓里。如果这种事情不被发现的话,那么可能会有很多患有阿尔兹海默症的人遭受伤害。

深度神经网络(DNNs)是 AI 领域的重要成果,但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究,也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后,相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力,并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络,已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下,有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现,诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求:如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话,借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象,从事 DNNs 研究的计算神经科学家,可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上,即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心,以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者,团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立,感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器,一层用于输入层,另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层,就得到了一个 “深层” 神经网络,这些层越多,网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征,就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度(权重系数),以便网络学会将给定的输入(图像的像素)与正确的标签(猫或狗)相关联。理想状况是,一旦经过训练,深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上,深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑,其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性:单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广,例如,深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式,而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而,计算神经科学家会持不同想法。有的时候,深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如,现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响,尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上,借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说,腹侧神经通路从眼睛开始,然后进入丘脑的外侧膝状体,这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域,在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4,它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构(与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道,用于处理看到运动和物体位置的信息)。 这里所体现的神经科学见解是,视觉信息处理的分层、分阶段推进的:早期阶段先处理视野中的低级特征(如边缘、轮廓、颜色和形状),而复杂的表征,如整个对象和面孔,将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑,每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征,既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强,那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢? 换句话说,功能相同,但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢? 这个问题之所以关键,是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中,由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队,正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文,初始条件不同的深度神经网络,确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析(CCA,linear canonical correlation analysis)和 centered-kernel alignment(CKA)来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次,该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析(RSA,representational similarity analysis)。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法,常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较,在原理上基于通过用 “双(或‘对’)” 反馈差异表示系统的内部刺激表征(Inner stimulus representation)的表征差异矩阵(RDMs,representational dissimilarity matrices),而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同(即表征差异矩阵的相似度高达一定数值),就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间(source spaces)中进行,以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是,使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较,这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终,对比的结果显示,仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构,不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为,这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示,研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离,比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点(每个点对应一个层和实例)投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似,但随着网络深度的增加,个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后,团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后,研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化(network regularization)对结果能造成的影响,但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性,但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后,通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化,团队在论文中表示,神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性,即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之,这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异,即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子,但保持其他条件一致,并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外,“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究,论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》,文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题,感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence: [1] [2]

论文作者用假的实验数据,证明自己的实验结果对阿兹海默症有效果,害得引用的人都在站在他研究基础上继续探索的。

文章中的著名医学家,还有所谓的关键致癌物质都不存在,因为对方是著名的研究工作者,所以大家从未质疑过这篇论文,再加上这种学术方面的论文很少有人去研究,更不要说对论文中的内容提出质疑,想要推翻论文中的内容,这对于很多人来说都不是一件容易的事情,也正是因为这种原因,导致这种错误一直在延续,这项研究不仅误导了后续研究工作,同时耗费了大量资金,更重要的是导致很多都错服药物,甚至对这些患者的生命安全造成危险。

一篇被引2300次的开创性论文竟涉嫌造假的消息公开后引起了业内人士的高度重视,说实话看到这个文章的时候都非常震惊,这或许就是对方预谋的一场阴谋,这背后的阴谋诡计让人毛骨悚然,这篇论文牵涉到本引用最多的阿尔茨海默病,一大批的研究者都已这篇论文的结果视为研究的基础,这篇论文涉嫌信息造假,也就意味着研究人员这些年的研究和努力全部白费,所有的工作全部都付诸东流,而且这些很多人的药物都已经流入市场,还有很多的志愿者参与药物的试用。

这背后到底是怎么回事暂时还没有定论,如今可以确定的是这篇论文的确涉嫌造假的行为,文章中的很多内容和图片都存在复制的情况,甚至存在数据篡改的想象,论文中提到的很多内容都是瞎编的,很多研究者都表示根本没有找到过。

这篇论文的作者因此获得了巨大的收益,我们也很想知道论文的作者为何会有这样的举动,也很想知道他这样做的目的究竟是什么,目前此事在处于调查阶段,通过此事我们也可以知道,权威也有可能存在失误,对于这种学术方面的结果,还是应该进行验证,存在质疑一定要及时提出。

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