目的探索如何将置性职业行为(entrustable professional actibities,EPAs)应用于儿科学本科临床医学教育的实习阶段,提升儿科本科实习培养质量。方法选取2021年6月—2022年6月南通大学附属医院儿内科参加实习的本科医学生56名。随机分...目的探索如何将置性职业行为(entrustable professional actibities,EPAs)应用于儿科学本科临床医学教育的实习阶段,提升儿科本科实习培养质量。方法选取2021年6月—2022年6月南通大学附属医院儿内科参加实习的本科医学生56名。随机分为对照组与试验组,各28名。对照组采用传统实践教学模式,试验组在传统教学模式的基础上加入EPAs评价。两组学员的培训时间均为4周。观察学生实习前后EPAs评分的差异,以及试验组和对照组学员在传统教学考核成绩方面的差异。结果试验组EPAs自评分、中级职称带教老师评分、高级职称带教老师评分均高于对照组[(16.96±1.75)分vs(39.32±2.06)分]、[(17.21±1.66)分vs(41.00±1.68)分]、[(17.35±1.64)分vs(39.86±1.84)分],差异有统计学意义(P<0.05)。试验组病史采集、体格检查、病历书写、沟通能力评价评分及总分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);2组体格检查、技能操作比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论EPAs评价在儿科本科实习教学中的应用可有效提高实习教学质量。展开更多
目的构建先天性心脏病患儿心导管介入术后严重不良事件(serious adverse event,SAE)风险预测评分模型,并验证其预测效果。方法回顾性纳入2021年1月-2022年12月于湖南省儿童医院接受心导管介入术治疗的320例先心病患儿。将患儿按照7∶3...目的构建先天性心脏病患儿心导管介入术后严重不良事件(serious adverse event,SAE)风险预测评分模型,并验证其预测效果。方法回顾性纳入2021年1月-2022年12月于湖南省儿童医院接受心导管介入术治疗的320例先心病患儿。将患儿按照7∶3的比例随机分为模型组和验证组,即模型组224例,验证组96例。模型组按介入术后是否发生SAE分为SAE组(n=204)和非SAE组(n=20),对2组资料进行比较,根据Logistic回归分析结果建立风险预测模型。分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)和Hosmer-Lemeshow(H-L)检验对模型的区分度和校准度进行评价。结果患儿介入术后发生SAE 28例,SAE发生率为8.75%。Logistic回归分析显示是否有心力衰竭病史、先天性心脏病严重程度、肺动脉高压程度、手术类型、麻醉方式以及N末端B型利钠肽原水平是先天性心脏病患儿心导管介入术后SAE的独立影响因素。基于以上因素构建风险预测模型,模型组、验证组模型ROC曲线下面积分别为0.935[95%CI(0.895,0.974)],0.907[95%CI(0.879,0.935)];H-L检验结果分别为χ2=3.846,P=0.797,χ2=4.456,P=0.814。结论基于影响因素构建的先心病患儿介入术后严重不良事件风险预测模型具有较高的预测价值,可作为临床医护人员识别高危先天性心脏病患儿的工具。展开更多
文摘目的探索如何将置性职业行为(entrustable professional actibities,EPAs)应用于儿科学本科临床医学教育的实习阶段,提升儿科本科实习培养质量。方法选取2021年6月—2022年6月南通大学附属医院儿内科参加实习的本科医学生56名。随机分为对照组与试验组,各28名。对照组采用传统实践教学模式,试验组在传统教学模式的基础上加入EPAs评价。两组学员的培训时间均为4周。观察学生实习前后EPAs评分的差异,以及试验组和对照组学员在传统教学考核成绩方面的差异。结果试验组EPAs自评分、中级职称带教老师评分、高级职称带教老师评分均高于对照组[(16.96±1.75)分vs(39.32±2.06)分]、[(17.21±1.66)分vs(41.00±1.68)分]、[(17.35±1.64)分vs(39.86±1.84)分],差异有统计学意义(P<0.05)。试验组病史采集、体格检查、病历书写、沟通能力评价评分及总分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);2组体格检查、技能操作比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论EPAs评价在儿科本科实习教学中的应用可有效提高实习教学质量。
文摘目的构建先天性心脏病患儿心导管介入术后严重不良事件(serious adverse event,SAE)风险预测评分模型,并验证其预测效果。方法回顾性纳入2021年1月-2022年12月于湖南省儿童医院接受心导管介入术治疗的320例先心病患儿。将患儿按照7∶3的比例随机分为模型组和验证组,即模型组224例,验证组96例。模型组按介入术后是否发生SAE分为SAE组(n=204)和非SAE组(n=20),对2组资料进行比较,根据Logistic回归分析结果建立风险预测模型。分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)和Hosmer-Lemeshow(H-L)检验对模型的区分度和校准度进行评价。结果患儿介入术后发生SAE 28例,SAE发生率为8.75%。Logistic回归分析显示是否有心力衰竭病史、先天性心脏病严重程度、肺动脉高压程度、手术类型、麻醉方式以及N末端B型利钠肽原水平是先天性心脏病患儿心导管介入术后SAE的独立影响因素。基于以上因素构建风险预测模型,模型组、验证组模型ROC曲线下面积分别为0.935[95%CI(0.895,0.974)],0.907[95%CI(0.879,0.935)];H-L检验结果分别为χ2=3.846,P=0.797,χ2=4.456,P=0.814。结论基于影响因素构建的先心病患儿介入术后严重不良事件风险预测模型具有较高的预测价值,可作为临床医护人员识别高危先天性心脏病患儿的工具。
