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在新医改形势下,针对医院临床科室管理中存在的普遍问题,河南省人民医院实施了临床科室经营助理制。临床经营助理主要通过对临床科室医疗资源配置效率分析、流程优化、绩效评估、运营创新、成本控制、预算管理、政策宣传等工作,强化科室经济管理意识,提高增收节支能力,从而不断提升医院整体经济运营效率。 相似文献
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杨宏钧 《中国生物工程杂志》2019,39(2):1-2
精准医疗是应用现代分子生物学、分子病理学、分子遗传学、分子影像技术、生物信息技术以及目前火热的大数据技术、智能化技术等,结合患者生活环境和临床数据,实现精准的疾病分类和诊断,制定具有个性化的疾病预防和诊疗方案,包括对风险的精确预测、疾病精确诊断、疾病精确分类、药物精确应用、疗效精确评估、疗后精确预测等。精准医疗是医学自身发展的客观必然,是人民群众对健康新需求的使然。精准医疗的核心价值是造福于患者,造福于人类,尤其是在当今中国,人民生活水平普遍得到改善和提高,人民对健康的追求达到了一个新的高度。 相似文献
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<正>1概述1.1精准医疗精准医疗被誉为医疗的未来,它基于人们在基因、环境、工作与生活方式的个体差异,应用现代分子生物学、分子病理学、分子遗传学、分子影像技术、生物信息技术以及目前热门的大数据技术、人工智能技术等,通过对患者的生活环境和临床数据等进行分析,实现精准的疾病分类和诊断,制订具有个性化的疾病预防和诊疗方案。精准医疗包括对风险的精确预测、疾病精确诊断、疾病精确分类、药物精确应用、疗效精确评估与疗后精确预测。精准医疗是科学技术及医学自身发展的客观必然,也是广大民众摆脱贫困以后对健康、教育、生活质量追求的必然。因 相似文献
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精准医疗是近年来医学的发展方向,精准医疗依赖于精准的诊断,而精准诊断则需要高质量病理学切片技术作为支撑。武汉大学人民医院病理科将精细化管理理念融入病理学技术质控和管理工作的每一环节,通过采用不同颜色包埋框对组织分类、时间梯度法调控出片时间、根据人员资质及医疗风险对病理学技术人员分级授权、专人专机负责制、信息化管理、PDCA循环法持续改进等管理措施为精准病理学诊断打好基础,大大提高了诊断准确率和及时率,为临床病理学诊断提供了可靠的技术支撑。 相似文献
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在管办分开下进行了公立医院管理机制的探索与实践。通过优化医院战略定位与管理、创新分管领导条块负责、试行按绩激励、建立中层干部契约化管理、实施临床科室分类目标责任管理,探索“四步考核”绩效考核,强化医疗质量管理执行与督查分设,研究科室投入与科室效益及其战略发展定位相结合的资产运行,实践人才培养与引进“四轮驱动”,提升医院文化导向机制系列改革,创新了医院管理体制,同时医院在医疗、科研、人才、经营、文化建设方面也得到了迅速提升。 相似文献
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目的:评价血清中甲状腺特异性抗体的存在对乳腺癌患病风险的影响,为评估乳腺癌的预后及制定治疗方案提供理论依据。方法:计算机检索Medline(1950~2012)、EMBASE(1949~2012)、Pubmed(1946~2012)、Current Contents Connect(1998~2012)和Google Scholar(1992~2012)等英文数据库。收集关于甲状腺特异性抗体与乳腺癌(Breast Cancer, BC)相关性分析的横断面研究或队列研究。按Cochrane 系统评价方法,评价所纳入研究的文献质量,有效数据采用RevMan5.2 软件进行系统评价。结果:最终纳入6 项研究,共计6945 例患者。系统评价结果显示:乳腺癌的风险会随血清中甲状腺特异性抗体(包括甲状腺过氧化物酶抗体anti-TPO 和甲状腺球蛋白抗体anti-TG)的存在而增加(anti-TPO OR 2.51,95%CI: 1.94-3.25;anti-TG 2.67, 95%CI: 1.65-4.33)。结论:乳腺癌的风险会随血清中甲状腺特异性抗体的存在而增加,甲状腺特异性抗体可能为乳腺癌预后的评估以及治疗原则的制定提供理论基础。 相似文献
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运用描述分析方法探讨县级公立医院薪酬体系的外部问题。方法 在文献分析的基础上设计调查问卷并展开现场调查,利用SPSS 19.0对数据进行描述统计分析。结果 归纳得出补偿制度、薪酬制度、监督管理制度、医保制度、社会认知5个方面的问题。其中补偿制度、薪酬制度方面的问题平均得分相对较低,分别为45.08和46.95分;社会认知方面的问题平均得分最高为52.84分。结论 针对县级公立医院薪酬体系外部问题,应从加大补偿力度,完善补偿和薪酬制度、加强对灰色和医保方面的监管力度,完善其相关监督管理制度、加强社会群体对医院的认知,着力推进与深化县级公立医院薪酬改革。 相似文献
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Aside from primary prevention, early detection remains the most effective way to decrease mortality associated with the majority of solid cancers. Previous cancer screening models are largely based on classification of at-risk populations into three conceptually defined groups (normal, cancer without symptoms, and cancer with symptoms). Unfortunately, this approach has achieved limited successes in reducing cancer mortality. With advances in molecular biology and genomic technologies, many candidate somatic genetic and epigenetic "biomarkers" have been identified as potential predictors of cancer risk. However, none have yet been validated as robust predictors of progression to cancer or shown to reduce cancer mortality. In this Perspective, we first define the necessary and sufficient conditions for precise prediction of future cancer development and early cancer detection within a simple physical model framework. We then evaluate cancer risk prediction and early detection from a dynamic clonal evolution point of view, examining the implications of dynamic clonal evolution of biomarkers and the application of clonal evolution for cancer risk management in clinical practice. Finally, we propose a framework to guide future collaborative research between mathematical modelers and biomarker researchers to design studies to investigate and model dynamic clonal evolution. This approach will allow optimization of available resources for cancer control and intervention timing based on molecular biomarkers in predicting cancer among various risk subsets that dynamically evolve over time. 相似文献
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