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公立医院内部控制有效性评价研究 ——以J医院为例

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公立医院内部控制有效性评价研究 ——以J医院为例

作者：罗甘宁景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

二十大会议明确强调了推进健康中国建设的关键性,将提升人民健康水平置于首要的战略考量。近年来,政府不断推出一系列政策和举措,致力于全面优化医疗服务体系,促进公立医院实现更高层次的发展,以供应更佳、更高效的医疗保健服务。公立... 详细信息

二十大会议明确强调了推进健康中国建设的关键性,将提升人民健康水平置于首要的战略考量。近年来,政府不断推出一系列政策和举措,致力于全面优化医疗服务体系,促进公立医院实现更高层次的发展,以供应更佳、更高效的医疗保健服务。公立医院在我国卫生保健领域扮演着主要角色,其运营涵盖大量经济活动,但其核心目标是满足公众需求,而非追求经济利润。这种经济活动与公益目标的冲突导致公立医院在运营中遇到诸多问题,特别是在内部控制层面,其涵盖的风险评估、环境控制、内部监督、信息沟通等环节都存在挑战。为了解决这些问题,公立医院需要强化内部控制,确保其实现有效运行的目标。鉴于公立J医院作为大型三甲医院的代表性,其内部控制问题与其他国内公立医院相似,故此案例被选为研究公立医院内部控制有效性的实例。首先,本文通过知网文库、图书馆等平台对关于“公立医院内部控制有效性”相关的国内外文献进行了深入的梳理、分析。本文基于COSO框架以及控制论、信息不对称理论、公共选择理论、委托代理理论等多种理论视角进行研究。首先,文章建立了一个评价公立医院内部控制有效性的指标体系,并详细阐述了评价目标与方法以及指标的设计。此外,采用了专家咨询法、网络层次分析法和模糊综合评价法综合分析,利用Yaanp软件计算评价指标权重,构建公立医院内部控制评价模型。然后,本文引入公立J医院作为具体案例,分析其在风险评估、环境控制、内部监管、信息与沟通等方面的现实情况及存在的问题,利用模型对该医院内部控制有效性得分进行计算和分析。最后,有针对性地提出了强化内部控制活动、强化控制环境基础、加强信息化建设、健全监督机制等改进建议。

关键词：公立医院内部控制有效性 COSO框架网络层次分析法

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住院患者护理服务期望量表的编制

住院患者护理服务期望量表的编制

作者：罗億长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:目前患者期望的研究成果主要集中于医生或治疗结果相关,对护理服务期望的研究较少。编制住院患者护理服务期望量表（Inpatient Nursing Care Expectation Scale,INCES）,为客观、准确的从患者角度对护理服务的期望提供有效评估工... 详细信息

目的:目前患者期望的研究成果主要集中于医生或治疗结果相关,对护理服务期望的研究较少。编制住院患者护理服务期望量表（Inpatient Nursing Care Expectation Scale,INCES）,为客观、准确的从患者角度对护理服务的期望提供有效评估工具。方法:回顾国内外患者护理服务期望相关研究,明确住院患者护理服务期望的相关研究及概念框架,依据文献分析和半结构化访谈形成量表条目池,通过Delphi专家咨询初步拟定INCES,对长春市部分三级甲等医院545名住院患者进行问卷调查,检测量表的信效度。结果:专家函询重要性评分均数在3.50～4.86;满分率比在35.71～85.71%,CV在0.14～0.24,C.R.间（p0.70）,AVE为0.523～0.828（均>0.50）,区分效度对角线数值全部大于对角线外的标准化相关系数,且各测量项目的相关系数均显著,χ2/df=2.358,RMSEA=0.078,NFI=0.935,IFI=0.962,RFI=0.921,TLI=0.953,CFI=0.961,校标相关系数分别为0.540、-0.426,Cronbach'sα系数为0.947,各维度Cronbach'sα系数分别为0.978、0.956、0.830。结论:住院患者护理服务期望量表包含3个纬度,21个条目,信效度符合使用标准,可以用于评估住院患者对护理服务的期望水平。

关键词：住院患者护理服务期望信效度检验

HEC-HMS/RAS模型耦合在山区小流域洪水预测的应用研究

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HEC-HMS/RAS模型耦合在山区小流域洪水预测的应用研究

作者：罗袁重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,全球气候变化导致极端暴雨频发,我国面临着严峻的山洪灾害预报任务。山区河道水流运动十分复杂,使得山洪预测一直以来都是一个科学难题。目前常用的水文或水动力模型预测洪水因研究方法的侧重点不同,单独应用时具有局限性,预测... 详细信息

近年来,全球气候变化导致极端暴雨频发,我国面临着严峻的山洪灾害预报任务。山区河道水流运动十分复杂,使得山洪预测一直以来都是一个科学难题。目前常用的水文或水动力模型预测洪水因研究方法的侧重点不同,单独应用时具有局限性,预测结果难以满足防灾减灾需要,且目前山区洪水预测所使用的地形数据精度较低,预测结果难以指导小尺度河段洪水危险区划分。因此建立水文与水动力的耦合模型同时提高地形数据精度,对划分山洪危险区、提高山洪灾害防灾能力具有十分重要的意义。本文以山洪灾害频发的湖北省十堰市官山河流域为研究区,通过建立HECHMS水文模型,开展山区小流域径流过程计算方法研究;以流域内五龙庄村段和官亭村段为研究河段,通过建立HEC-HMS/RAS耦合模型,开展洪水淹没计算方法研究;然后结合设计暴雨,利用HEC-HMS/RAS耦合模型,开展山区小流域极端情景洪水预测的方法研究。主要研究内容及得出结论如下:(1)基于HEC-HMS模型的山区小流域径流过程计算方法研究。利用官山河流域的DEM数据、土地利用数据、土壤类型数据,选取官山河流域2009～2015年间8场洪水雨量站实测降雨数据,对8场洪水的径流过程进行模拟。以水文站实测8场洪水的径流过程数据为参照值,选取洪峰流量、洪量、峰现时间、确定性系数DC四个指标,对8场洪水径流模拟结果进行评价。结果显示:8场洪水的洪峰流量相对误差绝对值平均为8.81%、洪量相对误差绝对值平均为9.23%、峰现时间差绝对值平均为1.125h、确定性系数DC平均值为0.78,8场洪水中1场预报精度等级达到甲级,6场预报精度等级达到乙级,1场预报不合格,8场洪水合格率为87.5%。结果表明用HEC-HMS模型计算山区小流域径流过程具有可靠性。(2)基于HEC-HMS/RAS耦合模型的山区河段淹没计算方法研究。选取20090527场次洪水和20120806场次洪水的径流模拟结果,对两场次洪水在五龙庄村段和官亭村段的淹没情况进行模拟。以实测历史洪痕数据为评价指标,对HECHMS/RAS耦合模型的淹没模拟精度进行评价。结果显示:模拟的洪水位与9处实测洪痕误差范围在0.11～0.39m之间,误差绝对值平均为0.24m。结果表明用HECHMS/RAS耦合模型计算的山区河段洪水淹没具有可靠性。(3)利用HEC-HMS/RAS耦合模型的山区小流域极端情景洪水预测方法研究。利用湖北省的设计暴雨资料,设计了百年一遇(P=1%)、二十年一遇(P=5%)、五年一遇(P=20%)的历时24h、时间间隔为1h的暴雨雨型,利用HEC-HMS/RAS耦合模型,对三个频率(P=1%、P=5%、P=20%)下官山河流域的径流过程以及洪水在五龙庄村段和官亭村段的淹没情况进行预测。结果显示:流域发生百年一遇、二十年一遇、五年一遇洪水时,流域出口断面洪峰流量分别为2556.5m/s、1612.8m/s、830.3m/s。百年一遇洪水在五龙庄村段和官亭村段最大淹没深度分别为9.35m、13.26m,最大流速分别为6.82m/s、9.29m/s;二十年一遇洪水在五龙庄村段和官亭村段最大淹没深度分别为7.51m、10.37m,最大流速分别为6.42m/s、7.99m/s;五年一遇洪水在五龙庄村段和官亭村段最大淹没深度分别为5.29m、7.74m,最大流速分别为5.46m/s、6.46m/s。结果表明HEC-HMS/RAS耦合模型能预测山区小流域极端情景洪水径流过程与淹没情况,该耦合模型具有适用性。综上所述,本文建立的HEC-HMS/RAS耦合模型在山区小流域具有可靠性与适用性,利用该耦合模型对山区小流域极端暴雨的径流过程和淹没进行预测的结果,可用于山区沿河村落洪水危险区划分,为相关部门制定防洪减灾措施提供科学依据。

关键词：山区小流域 HEC-HMS HEC-RAS 耦合模型淹没模拟

基于CVBC模型的网络直播企业价值评估 ——以斗鱼直播为例

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基于CVBC模型的网络直播企业价值评估 ——以斗鱼直播为例

作者：罗枞河北经贸大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,网络直播行业已成为数字娱乐领域的一股强大力量,随之而来的是愈发激烈的市场竞争。直播行业市场的激烈竞争促使企业之间频繁进行兼并、收购和合作等经济活动,而这些都离不开对网络直播企业的企业价值评估。但是,... 详细信息

随着互联网的快速发展,网络直播行业已成为数字娱乐领域的一股强大力量,随之而来的是愈发激烈的市场竞争。直播行业市场的激烈竞争促使企业之间频繁进行兼并、收购和合作等经济活动,而这些都离不开对网络直播企业的企业价值评估。但是,新兴的网络直播企业与传统企业存在显著差异,这些差异在进行企业价值评估时常常被评估者所忽视。因此,研究适用于网络直播企业的有效价值评估方法具有迫切需求。在网络直播行业飞速发展的大环境下,我们对国内外相关文献进行了系统性地学习和梳理,并分析了网络直播公司的特殊性、未来趋势以及盈利方式。最后,我们选用以用户价值为中心的CVBC模型作为评估手段。引入了CVBC模型,并对其适用性进行了分析,并从用户规模、利润贡献、新用户成本和折现率四个方面对CVBC模型进行改进。我们选择斗鱼直播为实例来测试我们的模型是否有效,利用经过调整的CVBC模型,配合其用户信息与财务报告,进行了公司估价工作。然后我们将得到的结果与市值在评估日期的情况作比较,以此检验改良版CVBC模型对于互联网直播公司的估值能力,同时我们也指出了可能出现的问题并给出了相应的改善策略及意见。本文的贡献在于:(1)这一研究为网络直播企业的价值评估提供了有利的理论基础,并针对存在的问题提出改进对策和建议。(2)通过改进后的CVBC模型,不仅可以提高价值评估的准确性,还为未来关于网络直播企业价值评估的研究和实践提供了有益的指导。

关键词：网络直播企业 CVBC模型企业价值评估用户价值

冠状动脉旁路移植术后静脉桥衰败的机制和预防

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中国胸心血管外科临床杂志 2024年

作者：何廖铭希尔艾力·铁木尔尼亚孜宋仰午凤玮中国医学科学院北京协和医学院国家心血管病中心阜外医院成人外科中心

大隐静脉是冠状动脉旁路移植术中最常用的桥血管之一，然而其高衰败率严重影响患者预后。因此，如何有效预防大隐静脉衰败成为亟待解决的临床问题，并引起了广泛关注。本文对大隐静脉衰败的相关研究进行综述，旨在为临床诊疗和未来的研... 详细信息

大隐静脉是冠状动脉旁路移植术中最常用的桥血管之一，然而其高衰败率严重影响患者预后。因此，如何有效预防大隐静脉衰败成为亟待解决的临床问题，并引起了广泛关注。本文对大隐静脉衰败的相关研究进行综述，旨在为临床诊疗和未来的研究提供参考。

关键词：冠状动脉旁路移植术大隐静脉桥桥血管衰败综述

基于部分标注CT影像的腹部多器官及泛癌分割技术的研究

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基于部分标注CT影像的腹部多器官及泛癌分割技术的研究

作者：罗纪超广州大学

学位级别：硕士

癌症已经成为全球主要的致死疾病之一,尤其是位于人体腹部器官的几种常见癌症。及早发现和治疗患癌病灶可以降低患者的死亡风险,并确保医生在手术等治疗过程中对患者进行有效且最小程度的伤害。因此精确分割患者腹部CT扫描中器官轮廓和... 详细信息

癌症已经成为全球主要的致死疾病之一,尤其是位于人体腹部器官的几种常见癌症。及早发现和治疗患癌病灶可以降低患者的死亡风险,并确保医生在手术等治疗过程中对患者进行有效且最小程度的伤害。因此精确分割患者腹部CT扫描中器官轮廓和潜在病灶的自动方法具有重要意义。然而,在实际诊断中,通常需要经验丰富的医生在影像中手工勾画病灶和器官的标注,这需要耗费大量时间和经验。进而迫切需要一种能够自动精准地分割腹部多器官和病灶的方法。传统的基于深度学习的自动分割方法对数据集的标注要求较高,在高质量数据集上能够取得较好的结果。然而,目前可用的公共数据集由于复杂器官标注难度高,往往只有单一/少数几个器官/肿瘤标注,因此在缺乏手工标注或者手工标注有限的情况下,半监督学习方法能充分发掘不完全标的注数据集。然而,现有的半监督模型同时关注到多个器官会导致总体器官分割精度降低。针对上述挑战,我们进行了以下两个工作:(1)我们引入了一种自适应学习网络Adapt Net,能够在腹部CT图像的部分标注数据中有效地分割多个器官和肿瘤。Adapt Net由三个关键组件组成:分割网络、伪标签生成网络和自适应控制器。通过自适应控制器动态生成权重,考虑到部分标签和伪标签的平衡,Adapt Net能够高效灵活地从部分标记数据集中学习多个器官和肿瘤的信息。在大规模部分标记数据集(FLARE2023)上验证表明,Adapt Net在13个不同器官和肿瘤分割任务中优于基线方法。在FLARE 2023的最终测试数据集中,我们的方法实现了平均器官DSC和NSD为89.34%和95.26%,肿瘤DSC和NSD为54.59%和40.78%。(2)基于AdaptNet框架,我们进一步增强模型对小器官和癌变组织的特征发掘和边缘精确分割。我们引入了SAM特征发掘模块和Edge Confidence边缘置信度模块,旨在提升模型对小器官和整体特征的学习,并优化分割结果的边缘精度。方法在FLARE2023独立验证集上取得了平均器官DSC和NSD为88.38%和94.51%,肿瘤DSC和NSD为42.84%和33.54%这些工作的目标是提供一种在腹部CT图像上自动精准分割器官和病灶的方法,以辅助医生进行精准诊断和治疗决策。

关键词：深度学习多目标分割腹部器官分割泛癌分割半监督学习

交经刺配合运动针法治疗肩周炎的临床疗效观察

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交经刺配合运动针法治疗肩周炎的临床疗效观察

作者：罗催南京中医药大学

学位级别：硕士

目的:通过观察交经刺配合运动针法和常规针刺两种方法治疗肩周炎的临床疗效,对比两组在治疗前后肩关节疼痛状况、日常生活活动能力、肩关节功能活动度三个方面的变化,分析出交经刺配合运动针法和常规针刺治疗肩周炎的疗效差异,以论证交... 详细信息

目的:通过观察交经刺配合运动针法和常规针刺两种方法治疗肩周炎的临床疗效,对比两组在治疗前后肩关节疼痛状况、日常生活活动能力、肩关节功能活动度三个方面的变化,分析出交经刺配合运动针法和常规针刺治疗肩周炎的疗效差异,以论证交经刺配合运动针法治疗肩周炎患者的有效性、安全性,为中医临床治疗肩周炎的思路提供新的方向。方法:把70例符合纳入的肩周炎患者随机分成对照组和试验组,每组各35例。对照组采用常规针刺治疗,试验组运用交经刺配合运动针法治疗,医者先在病者患肩对侧髋关节处施以交经刺,然后在此基础上嘱咐患者对患肩行主动或者被动运动各5分钟,再对患肩局部行常规针刺后留针。隔日1次,每次留针30分钟,14天为1个疗程,连续治疗2个疗程。记录两组患者在治疗前、治疗1个疗程及治疗2个疗程之后的SF-MPQ评分、ASES评分和ROM评分,试验组还需填写针刺不良反应发生情况调查表,再统一用SPSS 26.0统计软件进行数据分析。结果:治疗2个疗程后,试验组有效率为91.18%,对照组有效率为78.79%,差异在统计学上存在意义。治疗2个疗程后,两组患者在SF-MPQ评分、ASES评分和ROM评分方面均有好转(P<0.05),差异在统计学上存在意义。治疗2个疗程后,交经刺配合运动针法在SF-MPQ评分、ASES评分和ROM评分的改善方面优于常规针刺(P<0.05),差异在统计学上存在意义。结论:交经刺配合运动针法及常规针刺治疗肩围炎均有利于患者肩部症状的改善,可使患肩关节疼痛减轻,同时提高患肩功能活动度,使患者患肩日常活动能力增强,提高肩周炎患者生活质量。且交经刺配合运动针法在改善患者肩部症状、减轻患肩疼痛、提高患肩功能活动度、增强患肩活动能力及提高肩周炎患者生活质量明显优于常规针刺,证明了交经刺配合运动针法治疗肩关节周围炎的有效性与安全性。

关键词：肩周炎交经刺运动针刺临床观察

基于骨架特征嵌入学习的人体动作识别方法研究

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基于骨架特征嵌入学习的人体动作识别方法研究

作者：罗里东莞理工学院

学位级别：硕士

动作识别是计算机视觉中的重要分支之一,在视频监控、自主导航和人机交互方面有广泛的应用,成为国内外相关领域的研究热点。在动作识别领域,众多学者已经投入了大量研究,探索基于RGB、深度或骨架模态的方法。然而,每种模态数据在识别动... 详细信息

动作识别是计算机视觉中的重要分支之一,在视频监控、自主导航和人机交互方面有广泛的应用,成为国内外相关领域的研究热点。在动作识别领域,众多学者已经投入了大量研究,探索基于RGB、深度或骨架模态的方法。然而,每种模态数据在识别动作时所关注的角度存在差异,因此它们在准确率方面各有优劣。这种多样性使得不同模态的特征具有相互补充的潜力,因此如何有效地融合这些特征对动作识别至关重要。以RGB图像为例,它包含丰富的颜色和纹理信息,但无法提供场景的三维结构;深度模态则含有丰富的几何信息,但由于大多数深度传感器的分辨率限制,常常丢失了颜色和纹理等外观信息;而人体骨架信息具有尺度不变性、对光照变化的鲁棒性以及数据量较小的特点。因此,将RGB、深度和骨架的模态的相互融合具有重要意义。通过利用它们的互补性,可以弥补各自的缺陷,提高动作识别的准确性和鲁棒性。本文以卷积神经网络为基础网络模型展开人体动作识别的研究,以下两个方面是本文的主要工作:首先,本文设计的多模态动作识别方法将骨架信息与RGB图像相融合,并利用卷积神经网络进行处理。这一设计不仅充分利用了RGB图像中丰富的颜色和纹理信息,还融合了骨架信息中的空间和姿态特征,使得模型能够更全面地理解人体动作。为了降低长视频序列中的时间和计算资源消耗,采用了稀疏采样策略,这样可以减少所设计网络模型的计算量和存储。通过引入Skele Motion技术,本文将骨架序列处理成骨架图像,这种处理方式使得模型能够获取更多与动作相关的伪图像,从而增强了模型对动作特征的捕获能力。最终,提出的骨架嵌入模块能够从经过稀疏采样得到的RGB图像中和骨架伪图像中提取具有区分性的时间和空间特征,实现了对人体动作的准确识别。实验结果表明,提出的基于骨架伪图像转换特征学习的人体动作识别方法在动作识别准确率方面取得了显著提升。通过充分利用RGB图像和骨架信息的互补特性,以及精心设计的骨架嵌入模块,能够更准确地捕获动作的时空特征,提高了动作识别的准确性和鲁棒性。其次,本文设计了一种基于二维和三维卷积网络的多模态动作识别方法,并插入第三方监督学习模块,以获取不同模态之间的互补特征。对于RGB视频,设计了骨架裁剪模块来去除多余的背景信息,提高动作识别的准确率。对于骨架序列,将每帧骨架的节点坐标放入一个多维矩阵中后将其转换为骨架伪图像,并通过二维卷积神经网络处理,作为整个多模态学习方法的监督学习模块。对于深度图序列直接将其送入由二维和三维卷积网络组合的模块中。最后,将三个模块的输出进行融合,得出动作预测结果。实验结果表明,提出的基于骨架特征嵌入对齐的人体动作识别方法在人体动作识别中的准确率有了一定的进步。

关键词：骨架特征嵌入多模态融合卷积神经网络人体动作识别

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基于深度学习的自监督遥感影像水体提取研究

基于深度学习的自监督遥感影像水体提取研究

作者：罗孝顺南昌大学

学位级别：硕士

水体提取作为遥感地物分割的一个基础任务,在环境监测与管理、防洪减灾和城市规划等领域发挥着重要作用。一方面,遥感影像中语义信息庞杂、背景错综多变,并且包含的水体形态多种多样。传统语义分割算法的感受野较小,对影像长距离依赖关... 详细信息

水体提取作为遥感地物分割的一个基础任务,在环境监测与管理、防洪减灾和城市规划等领域发挥着重要作用。一方面,遥感影像中语义信息庞杂、背景错综多变,并且包含的水体形态多种多样。传统语义分割算法的感受野较小,对影像长距离依赖关系的捕捉有限,无法充分利用遥感影像的语义信息,在处理此类复杂场景时往往效果欠佳,容易出现误判和漏检的问题。另一方面,目前的水体提取算法大多基于有监督的语义分割方法,没有利用上大量易于获取的无标注数据,制约了模型的泛化能力。为解决以上问题,本文做了以下工作:(1)针对传统语义分割方法感受野较小,模型难以有效捕获影像的长距离依赖关系,无法充分挖掘遥感影像语义信息的问题,本文提出一种基于UNet++的遥感影像水体提取模型ResDDSCUNext++,它用包含大卷积核的ConvNextV2Block替换了经典UNet++模型编码器结构的标准卷积和池化层;并引入了AMM注意力调制模块,以让模型能够更加集中于影像中的关键信息;为了降低模型的参数量和计算量,设计了一个残差的深度可分离双卷积模块ResDoubleDSC,并用其替换原模型解码器的基础结构。通过消融实验对模型进行评估和可视化分析,ResDDSCUNext++网络相比于经典UNet++网络在遥感影像水体提取任务上表现出了更优的性能,相比于经典UNet++模型,Dice系数提升了2.21%,IoU系数提升了3.14%。(2)针对当前语义分割算法在训练过程中没有利用大量的无标注数据,模型泛化能力受限的问题,本文提出一种自监督和有监督统一的模型训练方法。首先,通过自监督学习在大量未标注数据上进行预训练,接着利用迁移学习对特定下游任务的有标注数据进行微调,提高了模型的特征提取能力。其次,考虑到这种两阶段训练方法,自监督学习过程与下游任务脱钩,学习到的通用特征可能并不完全适合下游任务。为此,本文进一步提出自监督与有监督混合学习的训练方法,在下游任务的微调过程中也引入部分无标注数据进行自监督学习。经对比实验分析,本文所提方法与其他热门语义分割算法相比,在综合表现上最优,比表现最好的ResUNet++在Dice系数上高出1.6%,在IoU系数上高出1.22%。

关键词：多光谱遥感影像水体分割 UNet++ 自监督学习