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推行医疗机构信息公开对解决医患之间的信息不对称,促使医患关系处于良好状态,进而构建和谐社会具有非常重要的意义。对英国卫生系统信息立法的模式及医疗机构相关信息公开立法的规定进行了解读;结合我国当前卫生信息公开的现状和法律渊源,对建立健全我国医疗机构信息公开法律体系提出了针对性的建议。 相似文献
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医生和患者,本该是对抗病魔的并肩战斗者,相互尊重、相互配合、相互依存本应是医患关系的最基本特点.然而,近年来,医患之间的对立仿佛已经到了不可调和的地步,猜忌怨恨、人身侵害,使医患关系陷入信任危机.造成医患失和、医患矛盾的原因是多方面的,有政府指导的失误,有媒体导向的偏颇,有社会诚信度的下降,有贫富差距的一种增大,当然也有医生自律的不够,人文精神缺失,法律不够健全等等,但影响医患关系的根本原因是医疗机构公益性淡化和医患双方在经济利益上的对立,造成“看病难,看病贵”.要改变目前这种对立紧张的“中国式医患关系”,只有通过政府的投入和医疗体制的改善,解决“看病难,看病贵”这一矛盾,才能逐步建立医患之间相互的信任,达到医患和谐 相似文献
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【目的/意义】随着越来越多的人使用在线健康社区进行健康咨询，研究医生主页信息对患者线上问诊的影响，以期了解患者线上问诊时的信息需求，丰富在线健康服务领域的研究，帮助医生针对性地提高服务质量，更好地为患者提供医疗服务。【方法/过程】本研究基于信任源理论和服务质量理论，从技术信任、功能信任、声誉信任和形象信任四个维度构建患者线上问诊模型，收集好大夫在线网站数据，使用计量经济学方法验证模型。【结果/结论】医生的技术信任、功能信任和形象信任均正向影响患者线上问诊，其中推荐热度、接诊患者数和医生头像的影响程度更大。高风险疾病患者更在意医生的接诊患者数和服务满意度。【创新/局限】医生头像是取得患者信任的来源之一，但少有研究涉及医生头像，本研究将医生是否上传个人头像作为形象信任纳入模型。但本研究的数据仅来源于一个在线健康社区，未来可以基于多个在线健康社区的医患数据进行研究。 相似文献
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为了更好、更准确的记录和管理药浴患者的临床信息,精确记录和追踪患者的治疗数据,并与医院原有的HIS系统实现数据交换,实现信息共享,提高医生的工作效率,为医生客观的评估病情提供准确数据。该系统将提高医疗工作质量和工作效率改善医患关系。 相似文献
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基于患者满意度调查的医患关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对相关文献的梳理,认为解决医患关系应当从患者满意度着手分析,找出影响医患满意度的关键因素。采用了问卷调查法,使用SPSS13.0对527份有效问卷进行分析,结论是医生技术好并主动讲解保健知识、医生是否值得信任、等待时间是影响患者满意度的关键因素。最后,基于医院视角提出了相应的对策。 相似文献
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和谐的医患关系是适应构建和谐社会的必然要求,而医生人文素质的提高是构建和谐医患关系的重要因素。本文主要从医生的医德、与患者的沟通技能、法律意识以及医生的心理等方面来论述医生提高人文素质的必要性和措施。 相似文献
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陶书志 《中外科技政策与管理》2011,(5):94-97
阐述了《中华人民共和国政府信息公开条例》的颁布、实施对推动政务公开工作法制化、制度化的重要意义;分析了《政府信息公开条例》及其实施中存在的的缺陷和不足;提出了推进和完善政府信息公开立法与制度建设的对策。 相似文献
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【目的/意义】研究在线医疗社区医生主页中的医生文本信息与图片信息对患者择医行为的影响,期望为患
者在线择医行为的研究提供更深入的多源信息融合方面的理论依据,并为提高在线问诊的服务质量提供参考意
见。【方法/过程】本文以信任源理论为基础,从影响信任的声誉可信度、能力可信度和面孔可信度三个维度出发构
建患者在线择医模型,收集春雨医生网站文本、图片和其他相关信息,基于深度学习,识别医生照片中的面孔特征,
并基于多源信息,通过回归分析验证理论模型。【结果/结论】医生的声誉可信度对患者择医行为有显著的正向影
响,而医生的能力可信度负向影响着患者的择医行为。照片信息方面,严肃、不出众的医生外观形象能够促进患者
对医生的信任,进而正向影响患者的择医行为,照片的面孔吸引力可以削弱医院等级带来的负面影响。【创新/局
限】本文将图片信息加入患者择医决策行为研究中,充分考虑了患者生成信息与系统生成信息对患者择医行为的
影响。 相似文献
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在信息产业快速发展的时代,谁掌握了信息谁就越接近成功。本文通过调查医教研综合性医院医生信息能力现状并进行有效分析,总结医生信息能力与信息需求不匹配,现行医院信息建设管理中信息服务与信息需求不匹配等问题存在原因,提出制定有效的信息能力培养规划的建议,对医教研综合性医院管理工作具有重要意义。 相似文献
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Charles Cole 《Information processing & management》1998,34(6):709-720
The research examines the notion that the principles underlying the procedure used by doctors to diagnose a patient's disease are useful in the design of “intelligent” IR systems because the task of the doctor is conceptually similar to the computer (or human) intermediary's task in “intelligent information retrieval”: to draw out, through interaction with the IR system, the user's query/information need. The research is reported in two parts. In Part II, an information retrieval tool is described which is based on “intelligent information retrieval” assumptions about the information user. In Part I, presented here, the theoretical framework for the tool is set out. This framework is borrowed from the diagnostic procedure currently used in medicine, called “differential diagnosis”. Because of the severe consequences that attend misdiagnosis, the operating principle in differential diagnosis is (1) to expand the uncertainty in the diagnosis situation so that all possible hypotheses and evidence are considered, then (2) to contract the uncertainty in a step by step fashion (from an examination of the patient's symptoms, through the patient's history and a physical (signs), to laboratory tests). The IR theories of Taylor, Kuhlthau and Belkin are used to demonstrate that these medical diagnosis procedures are already present in IR and that it is a viable model with which to design “intelligent” IR tools and systems. 相似文献
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【目的/意义】为在线医疗问诊平台中的医生自动生成高质量标签,更好地服务于对医生资源的分类、检索和管理。【方法/过程】基于在线问诊文本信息,提出了结合时间周期特征与文本主题特征的医生标签自动生成算法。首先根据医生相关文本信息提取关键词生成候选标签,然后从患者问题文本和医生回答文本两个方面进行LDA主题模型训练,按时间周期挖掘出问题文本和回答文本的主题特征,对候选标签进行质量控制;最后经标签加权混合后得到最终的医生标签。【结果/结论】实验结果表明,该标签自动生成算法能够反映出医生标签生成的动态性,能够准确生成符合医生专业知识特征的高质量标签,具有较好的标签生成效果。 相似文献
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【目的/意义】医生同时兼具提供医疗服务的社会工作者和从事科学研究的科研工作者双重身份,因而需要从更全面、立体的角度组织管理和利用互联网中多源的医生数据用来构建医生画像,对于患者寻求医疗救助、提高健康服务质量具有重要作用。【方法/过程】在提出医生画像概念的基础上,以医院官网、百科类网站、文献数据库、在线健康社区等数据源为基础,提出基于特征分析和标签提取的医生画像构建模型,分别从医生的人口统计属性、简介特长、科研成果、科研合作、患者在线评价五个方面构建医生画像,最后在此基础上进行实证研究,以可视化的方式展示医生画像。【结果/结论】基于特征分析和标签提取的医生画像构建模型能够全面描述医生信息并将其以更加直观的形式展示出来,从而推动为患者提供个性化的健康服务和精准的医生推荐等研究的发展。 相似文献
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利用XMLHttpRequest对象结合正则表达式收集中国知网和北京万方两家数据库商的全部博、硕士论文全文的部分字段信息。使用Access软件结合SQL语句,对数据库收录的211工程单位、非高校单位和全部单位的数量随年度变化的情况,对博、硕士论文全文数量及重复数量,对收录同一单位论文数量的差距、学位授予单位的收录稳定性等进行了比较。认为知网在收录学位论文全文数量上暂据优势,但万方也有自己的特色。为学术机构采购学位论文数据库提供参考数据。 相似文献
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[目的/意义]旨在探究信息内容特征对移动医疗APP用户推荐行为的影响和作用路径，提炼出对运营和管理具有积极意义的意见和方法。[方法/过程]以精细加工可能性模型为理论框架，通过整合信息系统成功模型和口碑营销经典理论的相关因素，构建出"中心信息内容特征——自我推荐"以及"边缘信息内容特征——从众推荐"两条作用路径，并聚焦感知需求的调节作用提出假设并构建研究模型。实证研究采用"日志追踪实验+调查问卷"的方式收集来自移动医疗APP用户的288份数据，利用SmartPLS2.0对模型进行检验。[结果/结论]信息质量、服务质量、系统质量正向影响自我推荐意愿；APP认知声誉、医生认知声誉、医院认知声誉正向影响从众推荐意愿；感知需求正向调节自我推荐意愿对推荐行为的影响，而从众推荐意愿对推荐行为的影响不具有显著调节作用。 相似文献
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Online healthcare communities (OHCs) have become producers of medical information. Solving the issue of how to effectively reuse such a large amount of medical data and discover its potential value is of the utmost importance for alleviating the shortage of medical resources. Online consultation has received widespread attention and population since its first appearance in 1999, and as a result, many diagnostic multi-turn questions and answers (Q&A) documents have become available. This type of document is formed by multiple rounds of patient questions and doctors’ diagnostic answers and contains massive medical knowledge and doctors’ diagnostic experience. Few studies concentrate on the modeling and recommendation of this type of document, yet making these documents convenient for reuse reduces the cost of medical consultation for patients and saves time addressing common diseases for doctors. In this paper, we focus on the modeling and understanding of diagnostic multi-turn Q&A records and propose a deep-learning recommendation framework based on patient medical information needs, the contents of Q&A records and doctor background information. With the evaluation based on a real dataset that contains pediatric consultation dialogues fetched from DingXiangYuan, a famous online consultation application in China, we found that the proposed model achieved a good performance on the recommendation of diagnostic multi-turn Q&A records and outperformed baseline models. In addition, we discussed a potential application scenario of the recommendation model, suggesting that the proposed model can promote the reduction of patient costs and doctors’ work pressure in countries or regions with insufficient medical resources. 相似文献