郭川:系统交互模式在基层医师高血压防治规范化培训中的效果分析论文

郭川:系统交互模式在基层医师高血压防治规范化培训中的效果分析论文

摘 要:目的 评价系统交互模式在高血压防治规范化中的培训效果,构建并完善有效的医师规范化培训模式。方法 以知情同意志愿的原则选取2017年我院规培学员103人及10名带教纳入培训系统,以问卷调查形式调查评价收效。结果 培训后,带教的高血压防治相关知识更加全面,高血压相关知识正确率均达到100%;学员的正确率高于培训前,差异有统计学意义(P<0.01);在年龄分层分析中,仅≤35岁组学员培训后对高血压诊断、药物治疗及病案分析知识回答正确率明显高于培训前,差异有统计学意义(P<0.05),>35岁以上组学员差异无统计学意义(P>0.05)。结论 系统交互模式在基层医生高血压防治知识规范化培训中能促进带教与学员共同提升,但是学员年龄对培训效果有显著影响。

关键词:系统交互模式;规范化培训;高血压防治

高血压不仅是一种疾病,而且是多种心脑血管相关疾病的主要危险因素,其患病率高,知晓率低,治疗率低,患病人群男多于女,患病年龄逐渐年轻化,患病区域由城市向农村转移[1]。我国18岁及以上居民高血压的患病率为25.2%,患病人数达2.7亿[2],基层卫生医疗机构如社区卫生服务中心、社区卫生服务站、乡镇卫生院、村卫生室成为高血压防治的主战场,其高血压的管理效果直接影响我国未来心脑血管病的发展趋势[3]。虽然医务人员对高血压病的规范化管理与居民健康素质、认知水平密切相关,但是社区医务人员专业理论水平、实践参与能力是实现高血压疾病有效管理的前提。作为规范化助理医师培训基地,积极探索行之有效的培训模式,提升我院教学水平,促进区域医疗卫生健康发展具有重要的意义。

1 研究对象及方法

1.1 学员资料

选择2017年参加我院助理全科医师培训班的学员和进修医生(乡镇和社区)为调查对象,对志愿参加调查并签订书面协议书的103人进行调查。来自18个乡镇1个社区的103名医生,其中男性55名,女性48名;平均年龄22~50岁,35岁以下(包括35岁)75名,大于35岁28名;其中大专以上学历46名,中专57名;主治医师及以上职称27名,医师职称61名,其他15名。

1.2 带教资料

以我院神经内科、心血管内科高级职称临床医师为带教,共10位,男性8名,女性2名;平均年龄36~50岁;副主任医师9名,主任医师1名;纳入系统交互培训系统。

网络教育提高了知识的传播速度,特别是近年来MOOC和SPOC等网络学习平台的飞速发展,更是加速了教育的发展,让优质教学资源得到了共享。通过网络学习平台,偏远山区的孩子们可以聆听来自城市教学名师的所授课程,在一定程度上弥补了乡村教育资源的不足。网络学习更是让城市中奔波于各个辅导班之间的孩子们在一定程度上得到了解脱,不用再为堵车和雾霾而烦恼。学生可以足不出户,随时随地进行网络学习。

1.3 系统交互模式建立

以高血压规范化培训为目的,以带教、学员为对象,以平等互敬为原则,以《高血压诊治指南2014》《内科学》“高血压”章节、《中国血脂异常管理策略2014》以及戒烟、营养相关指南为主要学习内容采用双向知识输送、医患情景模拟,医患临床实践、集体讨论等方式建立系统交互模式培训系统。培训时间3个月,集中培训3次。

1.4 问卷调查

采用SPSS 20.0进行统计分析。

1.5 效果分析

纳入交互教学模式的带教10名,在高血压诊断、药物治疗方面知识掌握全面,但在高血压预防、非药物治疗、案例分析方面有待提高。通过系统交互式培训模式,各位带教在预防、非药物治疗、案例分析答题正确率显著提升(P<0.01),见表 1。

1.6 统计分析

培训前后分别采用统一设计问卷进行调查。内容为高血压预防、高血压诊断与分级标准、治疗(包括非药物和药物)、病案分析,共计28个问题。发放问卷113份,回收113份,有效问卷回收率100%。

2 结果

2.1 培训前后高血压相关知识回答正确率

分别评价带教、学员在培训前后的效果,评估该教学方法对带教、学员的双重影响;以35岁为基点,分析不同年龄段学员在培训前后的效果。

系统交互教学模式是基于互联网的人机交互理念,以专业知识为中心,让系统内成员之间能够灵活应用专业知识进行沟通,并在这种沟通中促进双方对学习内容的记忆与巩固,并构建自己的知识体系;改变传统的教师教、学生学的单向教学模式,促进教与学融合,一方面改变了学员的逻辑思维,另一方面也强化了带教的针对性,这种教育培训模式是指在主体之间的交往中,师生共同参与,促进教与学质量全面提高[4]。

结果显示,≤35岁年龄组的基层医师,培训后对高血压的诊断、药物治疗及病案分析等知识回答正确率明显高于培训前,培训后与培训前比较,差异具有统计学意义(P<0.05),而对高血压的预防及非药物治疗知识回答正确率培训前后比较,差异无统计学意义(P>0.05);>35岁以上年龄组的基层医师,高血压防治知识回答正确率培训前后比较,差异无统计学意义(P>0.05)。

我叮嘱老公看好儿子,别让他碰到桌上的牛奶。结果儿子还是把牛奶打翻了,洒了一地。老公怕被我责备,在我发火之前就开口训斥儿子:“你看你做的好事!”

2.2 不同年龄段学员培训前后高血压防治相关知识回答正确率比较(见表3)

表1 培训前后带教高血压相关知识回答正确率[n(%)]

时间培训前培训后例数 预防10 10诊断10(100)10(100)非药物治疗 药物治疗 案例分析5(50)10(100)6.667<0.01 4(40)10(100)8.571<0.01 10(100)10(100)χ2 P----3(30)10(100)10.769<0.01

表2 培训前后学员高血压相关知识回答正确率[n(%)]

时间培训前培训后例数 预防103 103非药物治疗 药物治疗 案例分析χ2 P诊断70(67.96)87(84.47)7.738 7<0.01 75(72.82)92(89.32)9.00 8<0.01 91(88.35)100(97.09)5.824 1<0.01 82(79.61)95(92.23)6.282 4<0.01 77(74.76)91(88.35)6.324 6<0.01

表3 不同年龄段学员培训前后高血压防治相关知识回答正确率比较[n(%)]

项目预防诊断非药物治疗药物治疗案例分析培训前58(77.3)54(72.0)69(92.0)64(85.3)61(81.3)≤35岁(n=75)①培训后61(81.3)74(98.7)73(97.3)74(98.7)70(93.3)χ2 0.366 19.23 1.188 6.289 3.857 P>0.05<0.05>0.05<0.05<0.05培训前19(67.9)21(75.0)24(85.7)21(75.0)22(78.6)>35岁(n=28)②培训后22(78.6)26(92.9)27(96.4)25(89.3)26(92.9)χ2 0.301 0.775 0.118 0.502 1.020 P>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05①与②培训后比较χ2P 0.099 0.812 0.813 0.957 0.276>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05

103名学员参与系统交互模式培训,培训后学员对血压防治相关知识的回答正确率明显高于培训前,培训前后比较,差异具有统计学意义(P<0.01),见表 2。

3 讨论

3.1 系统交互模式理念

坟就做在黄家的自留地上,离家只有几垄地远,已经叫石匠老莫砌起了小墓屋,下葬的过程就变得非常简单,将骨灰盒放进去,用砖封住墓门就是了。随后,亲友们在吃过最后一顿豆腐饭后,纷纷散去,家里只剩下梨花和高木等几个至亲。高木催过梨花几次,但她让高木先走,说自己要晚些时候再回去。高木也就没说什么,只顾自己走了。凉棚拆了,借来的桌凳也还了,地被扫清了……一切都恢复到出事前的模样,好像什么事都没有发生过。

3.2 实施系统交互模式客观背景

系统交互教学模式在我院教学体系中实施是基于我们对本机构现有医师临床实践能力、理论水平考评结果的客观认识,期望在带教过程中共同提高带教与学员的实践与理论水平。

3.3 系统交互模式在高血压规范化培训中的效果评价

结果表明:培训后带教与学员高血压相关防治知识回答正确率均高于培训前(P<0.01)。以年龄对学员进行分层统计,结果显示:≤35岁年龄组学员与>35岁以上年龄组学员培训后在高血压相关知识方面比较,均无显著性差异(P>0.05)。但≤35岁年龄组学员培训后对高血压的诊断、药物预防及病案分析等知识回答正确率明显高于培训前,且差异有统计学意义(P<0.05),而培训前后高血压预防、非药物治疗知识回答正确率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。提示35岁以下年龄组学员对高血压的诊断、药物治疗及病案分析等知识和能力的提高收效显著;>35岁以上年龄组学员高血压防治知识回答正确率培训前后比较,差异无统计学意义(P>0.05),可能与高年资医师相对学历较低,接受新知识能力差有关。

3.4 系统交互模式实施前景

系统交互式教学模式在高血压诊治规范化培训中的效果是肯定的,通过交互式的教育模式改变了传统单向灌输式教学方法,在轻松愉快的氛围中实现互助共赢。本次培训中,无论带教与学员在高血压防治方面均有不同程度收益,改变了高血压治疗的旧观念,进而主动积极地向周围的患者进行宣传教育,使其改变不良生活方式,达到控制高血压的目的[5]。因此,在医师规范化培训中推广交互式教学模式,把学员从被动的学习中解放,促进带教不断更新专业知识,实现教学优化。

通过改进的YOLO单一人脸检测模型检测出人脸区域后,再利用DLIB库中的人脸68个关键点检测模型在人脸区域内进行遮挡判定。当获得一张图片后,算法会生成一个初始形状就是首先估计一个大致的特征点位置,然后采用gradient boosting算法 [19]减小初始形状和真实形状的平方误差总和。用最小二乘法来求最小化误差,得到每一级的级联回归因子。基于回归的方法直接进行特征提取并学习回归方程,通过设计对姿势变化不敏感的特征可以有效的增强算法对姿势变化的鲁棒性。

参考文献:

[1]国家心血管病中心.国家基层高血压防治管理指南[J].中国循环杂志,2017,32(11):1041-1048.

[2]国家心血管病中心.中国心血管病报告2015[M].中国大百科全书出版社,2016.

[3]《国家基层高血压防治管理指南(2017版)》高血压治疗原则[J].实用心脑肺血管病杂志,2018,26(4):85.

[4]宗戎.基于交互式教学的大学生自主学习研究[J].黑龙江教育,2018(12):30-32.

[5]张敬平,钱云,沈洪兵,等.高血压病患者症状与生命质量关系[J].中国公共卫生,2008,24(1):101-103.

中图分类号:R192

文献标识码:A

文章编号:1671-1246(2019)18-0140-02

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