DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 南昌市城乡居民医疗保险筹资存在的问题 3.1. 筹资结构不合理 南昌市的城乡居民医保筹资水平一直保持稳步增长态势，但是这种增长的来源却仅仅依靠政府补助和个人缴费。我们都知道财政支出是具有刚性增长特性的，如果依照这个增长速度持续增长下去，筹资压力会逐年增大，最终落到政府和个人的头上。尽管南昌市未来的经济发展前景向好，且各级领导政府对城乡居民医保这个民生之本足够重视。但是，从长远的角度看，这种筹资结构其实具有较大的不稳定性，从表1我们可看出，居民医保筹资过程中政府补贴出资的比例是居民个人缴费比例的2倍多甚至将近3倍，一旦政府财政停止或者降低补助标准，将会给居民医疗保险带来巨大的影响。财政补贴的初衷是为了扩大城乡居民医保的覆盖范围，但是发展到现在亟需进行制度优化。财政补贴不能一味的“大水漫灌”，这样不仅不能实现最大的社会效益而且也会造成财政资金的浪费；同时，个人缴费如果一直保持在一个较低的水平上，不仅无法发挥个人的筹资主体作用，而且还可能导致个人的医疗风险防范意识降低，过度依赖财政支出 [ 1 ]。因此，设定一个科学的筹资比例，合理划分个人和政府的筹资责任是南昌市城乡居民医保可持续发展的必要条件。 3.2. 缺乏与财政和居民收入水平相适应的动态筹资增长机制 结合表1和表2进行分析发现，2019年财政补贴的增长率6.1%远远高于财政收入增长比例3.9%，这种不匹配的增长机制将会给南昌市的财政带来巨大的压力。随着中国经济进入“新常态”，并且受到长期的贸易争端和新冠疫情的影响，未来经济增速放缓是大概率事件。据统计，2020年第一季度一般公共预算收入为62133亿元人民币，同比降低了14.5%，而财政支出为73596亿元，缺口高达万亿元。并且随着减费降税力度的加大，财政收入的缺口将进一步拉大。财政收入的下降和医保缴费刚性增长之间的矛盾会给医保基金筹资带来巨大的压力。同时我们还可以发现，医保缴费增长比率一直是居民的人均可支配收入增长比率的2倍多，这种过高的增长比例也会给个人特别是低收入群体带来很大的经济压力。根据上文的分析我们可以得出结论，南昌市城乡居民医保筹资标准的设定没有综合考量财政收入水平和居民收入增长状况等因素，没有经过科学、合理的测算，给医保制度带来巨大的财务风险 [ 2 ]。同时，这种筹资增长具有很强的不确定性，无法使参保人形成正确的参保缴费预期，在加重财政负担的情况下还冲击了参保人的积极性。因此，当前这种筹资增长机制的可持续性不强。 Table 2 Nanchang’s GDP， fiscal revenue， per capita disposable income and their growth rat 年份 GDP (亿元) GDP增长比例 财政收入 (亿元) 财政收入 增长比例 人均可支配收入(元) 人均可支配收入 增长比例 2016 4354.99 9% 790.80 8.7% 34619 8.4% 2017 5003.19 9% 782.82 14.3% 37675 8.8% 2018 5274.67 8.9% 869.36 11.05% 40844 8.4% 2019 5596.18 8% 902.98 3.9% 44136 8.1% 表2. 南昌市GDP、财政收入、人均可支配收入及其增长比例 数据来源：南昌市统计局；注：增长比例的计算方式为(本年度GDP − 上年度GDP)/上年度GDP。 3.3. 参保群体存在逆向选择风险 医保的逆向选择风险是由于双方的信息不对称，而造成“高风险者”驱逐“低风险者”的现象。不同于城镇职工医保的强制参保，城乡居民医疗保险采取自愿参保原则，这对于城镇居民的参保很难进行约束，部分参保人的自我保障意识不强，容易出现“生病参保，康复断保”的现象，医疗风险高发人群积极参保，而医疗风险较低的人群退保 [ 3 ]。这违背了保险的低风险者补偿高风险者的初衷，给医保市场留下了一大堆疾病风险高发人群。这种逆向选择的出现，不利于扩大医保覆盖面，削弱了医保风险共济的功能，还会影响医保基金的可持续。虽然南昌地区出台了相应的政策，要求断缴的参保人必须补齐前三年的缴费，但是这种不持续的缴费方式会导致某些年度基金结余，某些年度的基金赤字，不利于基金平稳健康运行。 3.4. 筹资管理相关的法律法规不健全 正如前文提到的，城乡居民医保缴费具有很强的不确定性，筹资是自愿而非强制的，造成这种情况的原因，就是缺乏强制的法律规定，对参保人进行约束，只有法律的强制性，才能实现依法按时缴纳。同时，一个稳定的筹资机制是需要一个合理的法律制度框架对其进行支撑的，需要在相应的法律条款中对参保方式、参保主体、缴费比例和调整机制等进行明确的规定 [ 4 ]。但是，目前南昌市的城乡居民医疗保障筹资待遇都是根据医保经办机构出台相关的文件，以南昌市政府工作报告位依据制定的。文件中只提到了每年的筹资标准、个人缴费、政府补贴额度以及相应的待遇保障水平。对于筹资机制具体的设定、未来的增长趋势等却并未明确的体现在文件中，这样不利于参保人对未来支出的预测，也导致规范不到位，约束性不足的问题。
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user: 4. 南昌市城乡居民医疗保险筹资的优化路径 4.1. 对政府和个人的筹资责任进行合理分担 合理的筹资结构应当明确主体的筹资责任，以个人缴费为主，政府进行适当的补助。医疗保险作为一种公共产品，具有一定的正外部性，需要政府出资补贴以发挥引导作用。而居民个人作为医保制度的直接受益人，既然想要享受相应的医疗保障待遇，就必须履行缴费的义务，实现权力与义务的相统一。政府的补贴并非越高越好，而居民缴费也不是越低越好，要强调个人的参保意识，增强个人的疾病风险防范意识。医疗保险是社会保险制度，强调的是风险共济，如果仅凭政府的单独出资，无法实现风险在不同人群之间的分摊，同时还会造成“福利病”。要综合考虑南昌地区的财政收入和居民的经济状况，以制定合理的筹资结构。把当年的居民可支配收入和财政收入的比重，作为筹资结构的一个重要参考因素，使居民和政府的筹资责任与居民和政府的负担能力相匹配。目前，南昌市的城乡居民医保缴费过多的强调了政府责任，个人出资比例相对较低，造成了“泛福利”的现象。政府和个人的筹资比例应该回归合理，曾经有学者对筹资可持续进行测度，认为较为合理的政府和个人筹资比例应当是1:1 [ 5 ]。 4.2. 将筹资标准与居民、财政收入增长率挂钩 《深化医疗保障制度改革意见》中明确提出：“建立稳健可持续的医保筹资机制”。根据意见的要求，城乡居民医保筹资必须与地区的经济社会发展水平和人民群众的可支配收入挂钩。筹资动态增长意味着要考虑地区财政和居民个人的负担能力，选择科学的指标来对筹资标准进行衡量，例如：财政收入增长幅度、居民人均可支配收入增长率，地区的年度生产总值等指标。但同时，筹资标准的设定要需要考虑由于疾病谱转变、老龄人口增加、医疗水平的进步等原因导致的医疗服务费用上涨的现象。所以不能一味的保持或者降低原有的筹资水平，也需要根据医疗费用的上涨水平对筹资标准进行调整。利用精算测算，根据筹资主体的负担能力和医疗费用上涨的重要程度划分不同的比重，再对比重进行加权，最终得到可持续的筹资模型 [ 6 ]。高待遇水平需要较高的筹资水平，要考虑筹资与待遇的适应性问题，这样才能实现基金收支平衡并且保障居民的医疗需求。但是，南昌地区经济发展不平衡，不同区县、不同人群间的收入差距较大。因此，筹资标准不适合过高，否则将使收入较低的人群被排斥在保障范围外，违背了扩大医保覆盖面的初心。总的来说，医保筹资标准的确定要考虑多方面因素，因地制宜。 4.3. 采取“以支定收”的筹资动态调整机制 在制度初创期，城乡居民医保采取“以收定支”的基金管理方式，每年度确定一定数额的筹资标准筹集资金，再对筹集的基金进行平衡测算从而确定待遇水平。但是这种筹资方式会由于医疗需求的变动而出现年度性的基金结余或赤字，因而需要改变传统的筹资方式，实行“以支定收”，根据医疗支出确定每年度筹资额，以实现基金的收支平衡。这种做法类似但是并不完全等同于养老保险中的“现收现付”制度，在确定筹资水平时，需要综合考虑社会经济发展水平、人口生命周期、医疗技术水平等因素，对未来长时期内的基金收支进行合理的预测，避免某年度医疗费用过快增长给个人带来巨大的缴费压力。 4.4. 完善医保筹资的法律政策 针对目前法律依据不完全的现象，需要发挥立法机构的作用，对医保的筹资机制进行“顶层设计”和“统筹规划”。利用法律规范替代行政约束，建立规范的筹资机制，实现有法可依。因此，亟需出台《城乡居民医疗保险条例》《基本医疗保障法》等规定对筹资、待遇、基金的管理等进行细致明确的规定，避免筹资的随意调整和不确定性，通过法律手段为医保基金征缴披上制度的“外衣”，保证筹资机制的权威性。通过推动城乡居民医疗保险的法治化建设，实现医保筹资机制的可持续发展。
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user: 5. 结论与展望 通过对南昌市城乡居民医保筹资机制现状进行分析，发现存在缴费比例不合理、责任分摊不明确、逆向选择问题严重和法律法规不完善的问题。通过合理划分筹资责任、建立完善的法律机制、建立与经济发展水平相适应的动态调整机制等措施，为南昌市的居民医保可持续提供制度保障，增加基金的抗风险能力。此外，结合南昌市人口老龄化的背景，未来的筹资调整可以引入“生命周期”管理 [ 7 ]，根据不同年龄人口健康风险发生概率及收入水平的不同，制定不同的缴费标准，总而言之，可持续医保的筹资之路任重道远，但是方向明确。要以问题为导向，敢于先试先行，因地制宜建立具有地方特色的医保筹资机制，为实现“健康中国”提供战略支撑。
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user: 摘 要 乳腺癌的医治方案以及预后基本由分期所决定。因此，能够准确定位患者所属的分期变得尤为重要。本文旨在探求可以通过基因表达数据预测患者的乳腺癌分期的方法。对数据集进行过采样，对数据较少的晚期样本进行有放回随机抽取至与早期样本同等大小的样本，获得平衡的分期数据。构建随机森林模型对平衡样本的分期进行预测，其准确率达到96.75%，模型的灵敏性和特异性分别为97.5%和89.3%。将随机森林模型与k-近邻、支持向量机方法相比，随机森林模型的AUC (Area Under Curve)值明显高于其他两种方法。采用十折交叉验证对随机森林预测模型进行评估，平均准确率为96.71%。最终结果表明随机森林模型具有良好的预测性能。对随机森林算法中重要性得分排名前200的基因进行功能富集分析，富集得到的通路多与乳腺癌相关，可以认为选用的基因表达数据预测分期有意义，从而为今后乳腺癌的治疗方法和预后提供了一定的依据。 关键词 :过采样，随机森林，富集分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 乳腺癌是极为普遍的恶性肿瘤，国际癌症研究机构的调查结果显示，2018年环球女性发病率高达24.2%，发病率达到了女性恶性肿瘤第一位。临床研究证实，乳腺癌的分期不同，其对应的临床过程和治疗反应各异。乳腺癌分期的确定，为制定合适的治疗计划、估计患者的预后、协助评价治疗结果等提供了重要依据。 乳腺癌的分期方法各异，目前最通用的分期方法是TNM分期法 [ 1 ]，由美国癌症研究会制定。TNM分期法取决于三个方面的表现：1) 癌肿的生长情况，以“T”来表示；2) 区域淋巴结的转移程度，以“N”表示；3) 远处脏器血行转移的有无，以“M”表示。这种分期方法基于病人的临床表现和肿瘤自身的发展程度。本文试图探寻从患者的基因表达数据的方向探寻其分期情况的方法。 目前机器学习方法有很多可以用来分类和预测，例如k-近邻(k-Nearest Neighbor， kNN) [ 2 ]、支持向量机 [ 3 ] (support vector machine， SVM)、随机森林 [ 4 ] 等方法，均可以对乳腺癌的分期进行很好的分类和预测。但存在一定的问题，如计算量较大、样本不平衡时结果较差等等。本文使用上述方法，对样本数据进行学习和预测。采用k-近邻方法对非过采样和过采样所得的样本进行测试，分别得到AUC值为0.598和0.781；采用支持向量机(SVM)分类法对两类样本测试，得到AUC的值分别为0.678和0.782；采用随机森林方法，得到的AUC的值分别为0.671和0.934。随机森林模型预测精确度高于其他两种，说明该模型对预测乳腺癌患者所处的分期具有较高的准确性。 为了充分考虑样本的平衡，本文对训练集的选取采用了过采样 [ 5 ] 的方法，使训练集成为平衡样本以提升随机森林的准确率和特异度及灵敏度。本文使用随机森林模型对过采样后的样本训练，得到预测准确率达96.75%，模型的灵敏性(sensitivity)和特异性(specificity)为97.5%和89.3%。对比随机森林模型对非过采样的训练后的结果，预测准确率有很大的提高。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 数据材料 本文所用数据集选自TCGA数据库，基因表达数据包括1093个乳腺癌患者的基因表达数据，共18，004个基因。临床分期数包括1093个乳腺癌患者对应的分期，分期由stage I至stage V。 2.2. 数据预处理 2.2.1. 数据清洗 首先对数据进行去噪，删除分期缺失的数据；其次删除基因表达数据缺失值所占比例大于80%的数据，处理后得到1082个样本。将stage I，II的数据合并作为乳腺癌早期数据，stage III，IV，V合并作为晚期数据。 2.2.2. 构造Cohen’s d统计量 对每个基因计算其Cohen’s d值，并对基因进行降序排列，取排序前1000个基因作为后续的分类模型的特征。Cohen’s d值的定义见公式(1)： Cohen ’ sd = | x 1 ¯ − x 2 ¯ | ( n 1 − 1 ) s 1 2 + ( n 2 − 1 ) s 2 2 n 1 + n 2 − 2 (1) 其中 x 1 ¯ 表示第一类所有数据的均值， x 2 ¯ 表示第二类所有数据的均值； n 1 、 n 2 分别表示第一类和第二类数据的个数； s 1 2 、 s 2 2 表示第一类数据和第二类数据的样本方差。公式(1)中第一类、第二类指早期和晚期。 原数据有18，004个基因，对每个基因进行Cohen’s d值计算并进行降序排序，取前1000个基因。由上述的1082个样本的1000个基因组成的矩阵作为模型训练的样本数据集。 2.3. 构建训练集和测试集 2.3.1. 非过采样 采用非过采样的方法构建训练集和测试集，在整个样本数据集中随机抽取70%作为训练集，剩下的30%作为测试集。 2.3.2. 过采样 对早、晚期数据以9:1的比例构建训练集与测试集。由于所获数据中晚期数据只占总数据的26%，为不平衡数据且数据量适中，故选择过采样的方式构建平衡训练数据集 [ 5 ]。随机选取早期数据的90%和晚期数据的90%，分别得到722个样本和251个样本。有放回地在晚期数据251个样本中抽样，每次抽样后将样本放回原数据集，共抽取722次。最终得到早晚期占比一致的平衡样本集(共1444个样本)作为训练集。将剩下的10%早期数据(共81个)与10%晚期数据(共28个)作为测试集。 2.4. 预测模型 2.4.1. 随机森林模型 随机森林是一种基于数据驱动的非参数机器学习方法，结合了分类回归决策树和并行集成算法 [ 6 ]。首先从原始样本集中通过bootstrap重采样技术有放回地抽取样本子集作为训练集；在新的训练集的特征变量属性集中随机抽取若干个属性子集；从这个属性子集中选择最优属性进行节点分裂并形成分类树；M个随机树构成随机森林，分类结果也由这M个分类树投票决定。当新的测试样本输入随机森林模型中时，每一棵决策树都对样本投票，得票数最多的类别，即为样本的预测类别 [ 7 ]。本文在版本为3.5.3的R语言上进行实验，借用randomForest程序包 [ 8 ] 进行随机森林模型建立。 使用训练集对随机森林模型进行训练，得到反映其预测效果的混淆矩阵。训练后的随机森林模型对测试集进行测试，画出受试者工作特征曲线曲线ROC (receive operating characteristic curve)，结合袋外错误率(OOB)来衡量预测的准确率。对于每一棵决策树，我们都可以得到一个OOB误差估计，将森林中所有决策树的OOB误差估计取平均，即可得到RF的泛化误差估计 [ 7 ]。袋外错误率定义见公式(2)： OOB = 被 分 类 错 误 数 总 数 (2) 模型的灵敏度(真正类率)，指真实类别为正类的样本中，分类预测也为正的比例，见公式(3)： TPR = TP TP + FN (3) 其中TP表示真实类别为正，分类预测也为正的数目；FN表示真实类别为正，分类预测为负的数目。 特异度(真负类率)，其定义为真实类别为负类的样本中，分类预测也为负的比例见公式(4)： TNR = TN TN + FP (4) 其中TN表示真实类别为负，分类预测也为负的数目；FP表示真实类别为负，分类预测为正的数目。 2.4.2. k-近邻模型 k-近邻即kNN算法，kNN算法是典型的一种近邻分析方法。首先对所有数据进行训练集和测试集的划分。计算测试样本和训练集中每个样本之间的相似度，选择相似度最高的k个训练对象，根据这k个对象的类别对测试样本进行分类。其中相似度本文通过欧拉距离 [ 9 ] 来衡量见公式(5)： L ( x i ， x j ) = ∑ l = 1 n | x i ( l ) − x j ( l ) | 2 (5) 其中 x i ( l ) = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) 是一个样本，上述表达式的值越小说明欧拉距离越小，两样本的相似度越大。本文使用R语言的kknn程序包建立k-近邻模型。 2.4.3. 支持向量机模型 支持向量机模型对输入变量与输出变量(二分类)之间的关系进行分析，进而对新样本的输出变量进行分类。模型以训练样本作为对象，将训练样本看做特征空间上的点，确定一个可将两类样本有效分离的超平面，即令平面两边的点距离平面间隔最大 [ 10 ]。本文使用R语言的e1071程序包建立SVM模型。 设γ为样本至分类平面的距离，ω是垂直于该平面的一个向量，则有公式(6)： γ = ω T x + b | | ω | | (6) 进一步得到几何间隔公式(7)： γ 1 = y γ = γ min ‖ ω ‖ (7) 目标函数为 max γ 1 。 2.5. 富集分析 根据随机森林中重要性得分，挑选出重要性排名前200的基因，并在metascape网站上进行富集分析，得到与这些基因相关的生物通路，并进行比对。
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user: 3. 结果 3.1. 随机森林模型结果 3.1.1. 非过采样结果 随机森林模型利用袋外数据建立了一个对误差的无偏估计 [ 11 ]。本文的非过采样样本集是由随机抽取70%样本组成训练集，剩余样本组成测试集。本文采用随机森林的袋外误差OOB和ROC曲线下的面积AUC作为评估随机森林的精确度的参数。表1和表2分别是随机森林模型对非过采样的训练集和测试集的混淆矩阵和袋外错判率。这里的I、II分别表示早期和晚期。 Table 1 Performance parameters of random forest training on non-oversampled training se 训练集 真实值\预测值 I II 错误率 I 123 77 0.385 II 70 130 0.35 OOB error − − 36.75% 表1. 随机森林对非过采样训练集的性能参数 Table 2 Performance parameters of random forest training on non-oversampled test se 测试集 真实值\预测值 I II 错误率 I 373 230 0.381 II 31 48 0.392 OOB error − − 38.65% 表2. 随机森林对非过采样测试集的性能参数 模型对非过采样的训练集和测试集的预测精度均不理想(表1和表2)。训练集袋外错判率36.75%，早期的预测错误率38.5%，晚期的预测错误率35%，错误率为预测错误的个数与总个数的比值；测试集中袋外错判率为38.65%，早期的预测错误率38.1%，晚期的预测错误率39.2%，灵敏度(TPR)和特异度(TNR)经计算分别为61.9%和60.8%。 ROC曲线 [ 12 ] 衡量了分类模型在任何数据集类别分布情况下的性能。本文采用ROC曲线评估算法衡量分类模型，对模型的性能进行评价。ROC以假正类率为横轴，以真正类率为纵轴，分别表示实际负类中被预测错误的比例和实际正类中被预测正确的比例。本文将病情早期定义为正类，晚期定义为负类进行研究。ROC曲线下面积AUC，其值是介于0.0到1.0之间的概率值，结合ROC曲线的形态可以直观定量的评价预测模型的好坏，AUC = 0.5代表分类器类似于随机猜测，没有预测价值，AUC = 1则代表一个完美分类器 [ 12 ]。 非过采样得到的AUC值为0.671 (图1)，结果并不理想。通过分析认为，由于早期样本数据和晚期样本数据在数量上有很大差距，不平衡样本造成预测的准确率不理想。 图1. 非过采样时随机森林算法ROC曲线 3.1.2. 过采样结果 对晚期数据训练集进行重采样处理 [ 13 ]，使其与训练集中的早期样本个数相同，通过随机森林模型对训练集进行预测，得到混淆矩阵见表3： Table 3 Training set confusion matri 真实值\预测值 I II 错误率 I 708 14 0.0194 II 33 689 0.0457 OOB error − − 3.25% 表3. 训练集混淆矩阵 对过采样样本集进行学习，袋外错误率只有3.25%，小于非过采样训练集的袋外错误率36.75%，过采样样本预测准确率达到96.75%。 对测试集进行预测，得到混淆矩阵见表4： Table 4 Test set confusion matri 真实值\预测值 I II 错误率 I 79 2 0.0247 II 3 25 0.107 OOB error − − 6.6% 表4. 测试集混淆矩阵 随机森林模型对过采样的测试集的预测准确率为93.4%，灵敏度(TPR)和特异度(TNR)分别为97.5%和89.3%，均高于非过采样的测试集的结果。 模型对过采样样本训练得到的AUC值为0.934见图2，大于非过采样得到的AUC值0.671。因此我们认为过采样做训练集构建的模型更精准。 图2. 过采样时随机森林算法ROC曲线 3.2. 三种模型结果的比较 本文使用k-近邻、支持向量机和随机森林模型对非过采样与过采样的训练集进行训练。见表5，针对非过采样样本，支持向量机和随机森林的准确度较高于k-近邻模型，针对过采样样本，随机森林模型的准确度明显高于其他两类模型。综合以上情况，选择随机森林模型作为预测模型。 Table 5 AUC values of the three model 采样方法\AUC值 k-近邻 SVM 随机森林 非过采样 0.598 0.678 0.671 过采样 0.781 0.782 0.934 表5. 三种模型AUC值 3.3. 结果验证 本文采用十折交叉验证的方法来测试随机森林模型的准确性。将所有样本划分为10个数据集，不重复地选取其中一个数据集作为测试集，其他9个数据集作为训练集，并重复10次。保证每个数据集都被利用，以降低泛化误差。最终结果取十次交叉验证准确率的平均值。经过计算得到随机森林模型十折交叉验证平均准确率为96.71%。
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user: 4. 生物通路与富集分析 由于原数据集中的基因作用未知，以本文选用的基因表达数据预测分期是否有意义未知。为了进一步验证随机森林模型对于原数据集中基因表达数据的分期预测可行性，本文对输入特征(基因)进行了富集分析，并根据基因的生物学通路对其可行性进行判断。 4.1. 数据预处理 输入随机森林模型的数据集包含1000个基因。随机森林模型中的importance参数可以得到输入变量重要性测度矩阵，按照Mean Decrease Accuracy对基因降序排序，获取排序前200的基因。 4.2. 富集分析 将预处理得到的200个基因，使用metascape网站对这些基因进行富集分析。富集分析可以解释基因的功能或它在疾病发病中的作用，对基因的功能进行生物学解释 [ 14 ]。将数据输入可得到富集后的生物通路如下图3： 图3. 富集分析结果 横坐标的值−log10(p)中的p为p-values。排序越靠前，−log10(p)值越大即p-values值越小，富集越显著，其颜色越深。 4.3. 生物通路的注释分析 上图3中富集较为显著且与癌症相关的生物通路为：氨基酸及其衍生物的代谢、依赖于P53蛋白的内源性凋亡信号通路以及胞浆钙离子浓度的正调节。 氨基酸及其衍生物的代谢。氨基酸不仅是构成蛋白质的基本单位，与肿瘤细胞也有密切的关系。有临床研究发现，乳腺癌患者血浆中蛋氨酸含量与正常人相比显著升高，异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸、精氨酸、赖氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸含量与正常人相比显著下降 [ 15 ]。 依赖于P53蛋白的内源性凋亡信号通路。正常情况下，细胞中p53蛋白的含量极低；当细胞处于应激或受损伤的状态时，在某种异常信号的刺激下时，p53蛋白含量会迅速增加，阻止细胞恶性增殖 [ 16 ]。P53蛋白的作用有：介导细胞周期阻滞、参与DNA损伤的修复、和调节细胞的分化和衰老并抑制肿瘤血管增生 [ 16 ]。 胞浆钙离子浓度的正调节。肿瘤细胞中的Ga离子浓度远高于正常细胞：转化细胞内钙结合蛋白质/钙调蛋白含量比正常细胞多2倍。Ga离子启动的一些信号通路又能增加胞内Ga离子，连续启动Ga离子信号通路，使钙通道病理性地开放，导致细胞内Ga离子浓度长期居高不下，使多条信号通路不停地运转，此可称为Ga离子启动的环形信号转导通路，它能影响到细胞的机能、代谢和生存环境，并可能因此启动细胞的癌变过程 [ 17 ]。 由随机森林模型得到的200个基因获取的生物通路与癌症相关度较高。由此我们可以得出结论：对本文使用的基因表达数据使用随机森林模型进行分期预测是可行的。
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user: 项目资金 本文研究工作由南京农业大学大学生研究训练计划项目(1923A13)提供资助。
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user: 摘 要 目的：通过研究分析中医康复的治疗疾病种类、治疗效果及治疗优势，调研新时代背景下中医康复医师的职业发展状况，为中医康复医师的职业发展提出建议及参考。方法：文献综述法、调研法。结果：中医康复治疗疾病种类丰富，治疗效果较好，且具有独特的优势。中医康复医师主要采用中西医结合方法治疗疾病。中医康复医师目前处于供需不平衡状态，中医康复医师数量较少，且缺乏合理的职业认可体系。结论：新时代背景下中医康复医师发展前景广阔，重视健康管理是社会的发展趋势，中医康复医师的市场需求将增大，但当前中医药市场下中医康复医师处于供少于求状态，专业人才极度匮乏，所以国家应当重视对中医康复医师职业人才的培养，建立中医康复医师职业认可体系，将中医康复医师推向国际，加强中医药国际地位。 关键词 :中医康复，中医药，职业发展 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 (一) 研究背景 2015年7月29日，国家职业分类大典修订工作委员会在全体会议上进行了表决，通过并颁布了《中华人民共和国职业分类大典》 [ 1 ] (以下简称《职业大典》)的新修订版，其中中医行业新增了中医康复医师在内的9个职业。2016年10月25日，中共中央、国务院发布《“健康中国2030”规划纲要》，明确指出到2030年，中医药在治疗未病中起着主导作用，在疾病康复中起着关键作用，在严重疾病的治疗中具有协同作用。2019年3月29日，国务院办公厅发布《关于推进养老服务发展的意见》，建议普通高校建设相关专业，如中医养生学、中医康复学等。2019年10月20日，国务院发布《关于促进中医药传承创新发展的意见》，强调要提升中医药特色康复能力。2020年2月22日，国家中医药管理局发布《关于印发新型冠状病毒肺炎恢复期中医康复指导建议(试行)的通知》，旨在为临床医师提供治疗或康复指导以及为患者提供适宜的自我干预方法。 (二) 研究意义 新时代背景下，人们的生活品质在不断提高的同时，对于健康的重视程度也在不断增加。疾病谱的转变使中医康复治疗方案成为人们的关键选择，2015版《职业大典》的颁布以及相关政策的发布也彰显了国家对于中医药发展的重视程度。研究新时代背景下中医康复医师的职业发展状况，这不仅关系着中医药行业的蓬勃发展，更关系着人们自身的健康，还能够为中医康复医师给予更可靠的人力资源保障，对学生成功就业和顺利成才具有指导意义，对实现“健康中国2030”规划纲要具有战略指导意义。 (三) 研究内容 根据2015版《职业大典》记载，中医康复医师是指运用中医药理论，进行患者身体功能康复治疗的专业人员。中医康复医师的主要工作任务：1) 运用望、闻、问、切等中医诊断方法，进行诊断；2) 运用现代医学诊察技术和方法，进行辅助诊断；3) 进行中医康复评定；4) 制订合理的中医康复计划和综合康复计划；5) 使用药物、中医技术和现代康复技术，进行康复治疗；6) 书写病历，记录病案。 主要根据中医康复的治疗疾病种类、治疗效果、优势，研究中医康复医师的实际治疗方法、实际治疗效果、职业发展现状。 (四) 技术路线 本研究的技术路线如图1所示，在理论回顾的基础上，通过调查中医康复行业大环境及中医康复医师的职业发展现状，对中医康复医师进行SWOT-PEST矩阵分析，为中医康复医师的职业发展提出指导性建议。 图1. 技术路线
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user: 2. 中医康复理论回顾 (一) 文献检索策略 以中医康复、康复护理、康复医师、康复技师为关键词，以2015年1月1日至2020年2月20日为时间范围，搜索中文数据库CNKI，共检索出中文文献1721篇、英文文献4篇，经过文献筛选，共纳入中文文献114篇，英文文献3篇。 (二) 国内研究现状 1) 中医康复的治疗对象 康复服务的主要服务对象已转变为老年人和慢性病患者 [ 2 ]。通过对CNKI上中医康复临床治疗疾病的文献进行分析发现，中医康复除治疗残疾、老年疾病、慢性疾病及急性疾病恢复期外，还可治疗外伤(如骨折 [ 3 ]、腕关节损伤 [ 4 ] 等)、心理疾病(抑郁症 [ 5 ] 等)、精神疾病(精神分裂 [ 6 ]、面瘫 [ 7 ] 等)，还可用于产后康复 [ 8 ] 及戒毒 [ 9 ] 治疗。 2) 中医康复的治疗效果 中医药在改善人体系统功能、减轻疼痛等方面疗效较好，将中医与疾病康复相结合，能够充分发挥中医药的有利康复优势 [ 10 ]。中医康复的优势在于预防与治疗相结合、整体与辨证相结合、方法多样，而且过程简单方便、易于推广。 3) 中医康复的发展现状 目前国家及医疗机构日益重视中医康复的发展，除了国家发布相关政策支持中医康复外，很多医师都开始学习中医特色康复治疗手法和加强中医康复的研究 [ 11 ]。中医康复可以节约使用大型医疗设备的治疗费用并且患者可以自行或在家人帮助下使用 [ 12 ]。 (三) 国际研究现状 中医方法可作为补充疗法，例如L. Luzina-Chju，K. Luzina [ 13 ] 的实验——通过将有手臂外伤的病人分为有过手术干预和无手术干预的两组，同时采取针灸、艾灸等中医治疗手段，证明中医作为复杂的治疗创伤的方法是一种安全可靠的技术。世界卫生组织发布的《康复2030：国际康复发展状况与行动呼吁》 [ 14 ] 中指出，目前国际康复发展现状是康复需求持续增加，但缺乏相关政策、相关人才及相关设备。 (四) 述评 1) 中医康复的特点 根据上述文献分析，国内外的学者们对中医康复的治疗疾病、效果和优势进行了探讨，总的来说，中医康复具有以下特点： 1、治疗疾病种类多样化 根据国内文献进行总结分析后可以得出，中医康复可以治疗外伤、老年疾病、慢性非传染疾病、急性疾病恢复期、心理疾病、精神疾病、产后康复及戒毒治疗等。 2、治疗效果好 中医康复治疗周期较长，但治疗效果好，且副作用小。中医特色康复治疗手法如针灸、火罐等，使用简便，见效快，且患者能够自行使用。 3、具有独特优势 中医康复的优势在于预防与治疗相结合、整体与辨证相结合、方法多样，而且过程简单方便、易于推广。 2) 文献研究的不足 1、对中医康复治疗某种疾病的临床效果居多，缺少对中医康复效果的整体性和总结性描述，无法为中医康复医师的就业提供全面的理论指导。 2、大多数研究缺少时事及国家政策的支持。本研究系统总结分析了中医康复的优势及独特地位，结合了国家颁布的相关政策，能够为中医康复医师的就业前景提供充分有力的肯定及支持。
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user: 3. 中医康复医师职业发展状况调研 (一) 调研结果及分析 对来自四所医院的18名康复科医师的总体访谈结果进行分析，以下分别就中医康复医师实际采用的治疗方法、中医康复治疗效果、主要治疗疾病以及所在医院的供需情况进行分析，结果如下。 根据访谈结果，66.67%的康复科医师在治疗病人时采用的是中西医结合的方法(如图2)。中医康复与西医康复手段各有优势，二者结合使用对病人康复治疗效果更佳。另外，康复科医师治疗方法主要还是以中医康复为主，西医及医疗设备用以辅助。北京丰台右安门医院王医生认为中西医结合方法相对于单独采用一种康复治疗方法而言治疗效果更佳，对患者恢复更有利。 图2. 康复治疗方法 图3. 中医康复治疗效果 所有医师都认可中医康复的治疗效果(如图3)，可见，中医对病人的疾病康复效果是有成效的，所以中医康复是值得推广及使用的。枝江市中医院康复科王医生表示，尽管在帮助患者康复时常用中西医结合治疗方法，但中医康复的治疗效果是不可否认的，并且，他们使用中医为主要治疗方法的频率更高。 图4. 中医康复医师供需情况 据调查显示，四所医院的中医康复医师数量都是供给小于需求的(如图4)，三甲医院、二级医院及县级医院的需求情况均是如此，可见，中医康复医师目前总体发展状况还是供给小于需求的。枝江市中医院康复科李医生强调，他们医院的康复需求较大，特别是由于当地多是老年疾病患者，对于康复医师的要求也就更高，个人需要负责治疗的患者数较多，很多医生都处于超负荷工作状态，压力很大。 图5. 中医康复治疗疾病 如图5所示，中医康复实际80%以上用于治疗骨伤类疾病、脑出血后遗症、风湿类疾病、55.56%用于治疗精神类疾病，还可用于心理类疾病和产后康复，但使用较少，22.22%用于心理类疾病，5.56%用于产后康复。 (二) 中医康复医师职业发展现状 北京中医药大学东直门医院康复科李主任认为，目前中医康复医师的发展状况堪忧。国家没有一个较好的顶层设计，中医医院也没有为中医康复提供一个较好的职业环境。现阶段，国家虽然已经开始逐步制定有关中医康复发展的利好政策，但是与实际的情况还有很大差距，包括基础的中医康复的学科的建设、人才的培养、专业的设置以及医院科室的发展规划，都没有真正做到推动中医康复发展。 总体上来说，首先，中医康复在现阶段中医和中西医结合的专业领域中是有非常好的发展前景，但仍属于边缘学科，没有得到医院层面上的重视。其次，中医康复医师的职业发展前景目前还是处在一个不是特别有力的位置，应该在政府和医院层面进一步落实国家发展中医康复的政策，医院应该对中医康复的职业规划有一个长远的安排，建立中医康复医师职业认可体系，在硬件、空间、人员配置、人才培养以及绩效方面给予中医康复发展创造条件。
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user: 4. 中医康复医师发展面临的问题 (一) 中医康复医师SWOT-SWOT分析 Table 1 SWOT-PEST analysis table of Chinese rehabilitation physician 政治 经济 社会 技术 优势 国家政策支持 设备价格低廉 [ 15 ] 应用领域扩大 单独使用或协同治疗均可 劣势 相关法律法规体系不完善 工资待遇较低 见效慢导致部分公众不信任 缺少专业人才认可体系 机会 公众的认可度提高 国家增加经费投入 [ 16 ] 疾病谱转变导致康复需求大大增加 多种方法结合治疗 威胁 国家对康复效果认可不明确 项目定价不明确 恢复程度无法保证 使用不当具有危险性 表1. 中医康复医师SWOT-PEST分析表 中医康复医师目前的发展现状分析如表1所示，可见中医康复医师的发展既存在机遇，又面临着挑战。为中医康复医师的职业发展创造良好环境，推动中医康复医师职业普及，均需要国家、社会以及国家的共同努力。 (二) 国家对中医康复医师发展的政策没有落到实处 中医康复应用疾病领域广泛，治疗效果好，具有独特的诊疗优势。中医康复医师处于供少于求状态，国家对中医发展越加重视，中医康复医师发展前景好。但目前中医康复医师的普及仍存在着很大的障碍，国家虽然出台了部分相关法律法规，但对中医康复发展的扶持没有落到实处，中医康复医师仍缺少基础的专业培训体系以及职业认可体系等，中医康复医师的发展仍缺乏基本的保障。 (三) 中医康复医师职业认可度较低 中医康复医师缺乏完整明确的职业认可标准，对于中医康复医师的界定不够明确，导致中医康复医师门槛低，专业人才匮乏，质量良莠不齐，对中医康复医师的信誉度影响较大。 (四) 中医康复医师技术水平参差不齐 中医康复医师缺乏系统培养的程序及标准，部分中医康复医师半路出家，对于康复治疗的技术不够熟练，影响中医康复疗效及自身发展。
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user: 5. 建议 (一) 国家层面 1.加强中医康复医师专业人才的培养 国内人们对于健康的需求增加，对于中医康复的需求也不断增加，但是中医康复医师的数量供不应求。中医康复需要专业的人员才能保证患者的安全，保障患者的治疗效果，所以应当加强对中医康复医师专业人才的培养。 2.建立中医康复医师认可体系 中医药治疗手法的使用者较多，但往往有人滥竽充数，在人们缺乏判断依据的情况下，欺骗人们的钱财，危害人们的健康。中医康复医师目前仍缺少完整有效的职业认证标准，把握职业发展机遇，重视中医康复的发展，建立中医康复医师职业认可体系，提高人们对中医康复医师的认识，扩大宣传与推广，让更多的人了解中医康复医师，不仅能提高中医康复医师的职业认可度，更能为人们的健康给予更可靠的人力资源保障。 3.在保证国内康复人才供给的基础上，为国际健康市场输出人才 不仅国内健康需求增加，国际各国家的健康需求也在不断增长，但国际对于中医康复的认知较少。在肯定中医康复的作用的同时，也应该为国际输出中医康复医师，满足国际中医康复的需求。中医药作为中国的独特优势输出国际，不仅能够提高中国在医学上的国际地位，更体现人类命运共同体这一全球价值观。 (二) 社会层面 1.将中医康复医师引进社区 中医康复医师目前仅在重点医院有设置专科，在基层医院及社区尚未普及。中医康复的手法可应用于家庭或社区，从而为患者提高更切实有效的治疗方法。医院及医疗机构的医疗资源是有限的，若能将中医康复医师引入社区，指导患者及家人康复手法，就能减轻医院的压力，也能为患者提供长期的康复治疗。 2.实现中医康复医师医院全覆盖 目前仅三甲医院及中医院设置有康复科，且缺少中医康复医师，基层医院及私立医院尚未引入康复科。当下我国对于康复的需求大幅增加，实现中医康复医师医院全覆盖能更切实保障人们的健康。 (三) 个人层面 中医康复医师应当加强学习，提高自己的诊疗手法技术，并且尝试多种诊疗手法相结合，争取为患者提供更加优质的医疗服务，为自己打造品牌效应。推广宣传中医康复医师，不仅能够为自身创造利益，更能推动中医康复医师职业发展，推动中医发展。
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user: 摘 要 近几年来，我国在养老服务领域相关的文献研究数量呈现不断快速递增的趋势，尤其是作为社会养老服务体系核心和基础的居家养老服务，不仅广泛调动社会各方面的资源，提高了养老服务的供给效率，而且也是对养老服务供给方式创新的成功探索。基于此，文章对CNKI中2009年~2019年的居家养老服务研究文献进行梳理总结，利用知识图谱这一文献计量研究方法，对我国当前居家养老服务的研究热点及研究趋势进行整理，以期能够具备一定的研究价值。 关键词 :居家养老服务，研究热点，知识图谱 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2019年，中国65岁及以上人口占了总人口高达11.9%的比重，0~14岁这个年龄阶段的人口的比例下降到16.9%，加速的老龄化成为进入新时代人口发展面临的重要风险和挑战 [ 1 ]。而且更为严峻的是，老年人的比例是越来越大，因此从短期来看，在“十四五”时期必须要将提高人员数量、改进人口素质、推进家庭能力建设、强化养老保障等作为各地区重点重视并解决的任务和工作。此外，十九届四中全会中提出要积极应对人口老龄化，针对我国人口老龄化愈发严峻的情况，主张在家庭和社区建立“医养结合”的养老服务体系，主张要充分发挥社会各方面的力量，推动社区居家养老服务的发展。的确，在养老方式的选择上，老年人更加倾向于选择居住在自己的家庭中，居家在自己所熟悉的社区中，尤其是现在仍需要对疫情进行防控的阶段，如何整合各种社会资源，构建一种介于家庭、社会和机构之间的包含护理服务、医疗保健服务、家政服务、应急救援服务等的综合服务网络是非常重要的。 针对上面所提出的，本研究计划采用可视化分析方法和文献计量法，通过搜集整理2009~2019年国内CNKI数据库中收录的1242篇居家养老服务研究主题的学术刊物论文，重点分析国内十年居家养老服务研究的发展现状、研究发展过程、热点话题主题等，并且借助知识网络分析工具CiteSpace III软件，绘制居家养老服务研究的发展图像和关键词共享网络形象，目的在于可以全面展示国内十年来居家养老服务研究动态发展过程和脉络，进一步识别和探讨研究热点主题，最后指出现有研究存在的不足并提出未来展望。
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user: 2. 数据来源及研究方法 为了能够全面获得数据而又使原始数据更加可信，作者研究数据来源选择为中国知网专业数据库，设置过程具体操作为：在中国知网中选择高级搜索，搜索“居家养老服务”这六个关键字、文献来源选择“期刊”、文献检索年限设置于“2009~2019”，最后获取有效文献1242篇，本研究将这些期刊文献作为研究和探讨“居家养老服务”进展和现状的样本来源。需要说明的是，本研究之所以没有专门选取SSCI核心期刊文献，主要是因为CSSCI期刊文献收录的居家养老服务研究论文量相对较少，在一定程度上难以全面把握研究的整体趋向和发展特点，因此本研究特选取了CNKI中的所有期刊文献。 文献计量分析法是当前进行文献梳理的一种主要研究方法，因此本文选择此方法来进行后续的研究，这种研究方法需要运用到统计学等计量方法，通过把搜集整理好的系列文献和文献计量特征作为论文的研究对象，对研究对象的分布结构、数量关系、变化规律等进行分析，从而得出这一研究对象的结构、特征和规律 [ 2 ]。本文用文献计量分析方法对居家养老服务研究的研究时空分布与高被引文献来进行分析，对相关研究文献数量以及高被引文献内容信息等进行统计汇总，通过关键词的共词分析法对研究趋势演进以及热点主题来进行分析。共词分析是一个重要的方法在文献计量学和科学计量学中，其目的在于统计在同一阶段文献中两个关键词出现的次数，在进行聚类整合之后，对共同出现的这些关键词的关系的亲疏进行分析探讨，最后可以得出关键词所在研究领域中有哪些热点主题、演变路径、演变趋势等。目前来看，共词分析方法在科学计量学学科中应用较为广泛，通过在软件上绘制出某一研究领域的热点、演进、前沿等科学知识图谱，使得学者对该领域的状况有一个更加直观的认识和把握，将该领域的研究状况实现清晰美观的可视化效果 [ 3 ]。
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user: 3. 居家养老服务研究现状概述 3.1. 载文数量与发展趋势 根据从知网库中所搜集整理的文献资料，用excel来进行居家养老服务研究发文量的年代分布图的绘制，图1描绘了从2009年~2019年来我国居家养老服务研究的年度发文数量及整体变化趋势。从发展阶段来看，2009年至2012年间，关于居家养老服务的研究共计259篇，期刊的年度发文数量基本上呈现持续稳定地增长的趋势，十年间总计增长了200余篇，从2012年开始，研究文献数量出现跳跃式增长，学界已经有1000余篇关于居家养老服务的研究。在2012~2019年间，各年度的发文数量在快速增长的曲线，且后续发文数量仍然呈现上涨趋势，总体数量仍保持较高水平。综上所述，2009~2019年这十年间的居家养老服务研究年度发文数量以及变化趋势表明，我国学者自进入21世纪初便开始逐步关注居家养老服务的问题，并随着经济发展、老人对美好生活的需要，其研究热度也在不断提升。 图1. 2009~2019年居家养老服务领域期刊数量变化态势 3.2. 居家养老服务研究文献的作者分布 在分析居家养老服务研究文献的作者分布时，运行CiteSpace，得到了居家养老服务研究的作者共现知识图谱，从图2以及表1中看出李放(8篇)、胡宏伟(7篇)、张国平(6篇)、邢凤梅(6篇)等人是居家养老服务研究领域的主要力量，统计出2009~2019国内对居家养老服务研究发文量前10的作者，其中作者李放的发文量为8篇，是该领域发文量最多的作者，其余作者的发文量基本在5篇及其以上，这说明这样的发文量情况总体偏高。同时大多数作者多为独立研究，该研究领域的作者合作较少，且皆为两人之间的小规模合作，研究主体跨机构合作率不高。 3.3. 居家养老服务研究的文献机构分布 通过运行CiteSpace，构建居家养老服务研究的机构共现知识图谱，在图谱中，节点所代表的含义为居家养老服务研究的文献机构，节点越大说明机构发文量越多，反之则越少，从图3我们可以看出，部分节点之间存在连线，这说明存在连线的节点及研究机构之间存在着一定的合作联系情况 [ 4 ]。此外，我们还可以从图谱中可以发现，显示的节点很多，共有33个，但节点连线却很少，只有5条，这说明对居家养老服务的研究得到学术团体的广泛关注，但这些研究机构之间的合作联系不够紧密，主要以独立研究为主。同时通过该图谱列举出发文量前10的研究机构见表2。其中华北电力大学发文量为25篇，为发文量最高的研究机构，南京农业大学和中国人民大学两家机构发文量为21篇，这表明现阶段研究居家养老服务研究比较多的行业主要积聚在高校，而且已取得了一定的研究成果。 Table 1 Top 10 authors of domestic research on Home Pension Service in 2009-201 序号 作者 发文数 序号 作者 发文数 1 李放 8 6 张歌 6 2 胡宏伟 7 7 汪凤兰 6 3 张国平 6 8 张旭升 5 4 邢凤梅 6 9 侯志阳 5 5 张小丽 6 10 卢子敏 5 表1. 2009~2019国内居家养老服务研究发文量前10的作者 图2. 2009~2019年居家养老服务领域作者的合作情况 图3. 2009~2019居家养老服务领域发文机构的合作情况 Table 2 Top 10 institutions in the field of Home Pension Service in 2009-201 序号 机构名称 发文数 序号 机构名称 发文数 1 华北电力大学 26 6 长春工业大学 13 2 南京农业大学 21 7 复旦大学 12 3 中国人民大学 21 8 安徽大学 11 4 武汉大学 18 9 北京大学 11 5 上海工程技术大学 17 10 浙江工业大学 10 表2. 2009~2019年居家养老服务领域发文量前10位的机构
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user: 5. 研究趋势展望 通过对上述的分析，未来可以从以下几方面来对有关居家养老服务的研究做更深入的探讨。 (1) 在人口老龄化高速迅猛发展的年代，必须要重视居家养老服务的创新，利用大数据技术构建养老信息平台，如现在大家逐渐熟悉且呼声比较高的“智慧 + 养老”虚拟养老院模式，老年人不需要出门，只要打个电话就有工作人员上门帮助解决“医疗、保洁、餐食”等方面的问题，在加强居家养老服务能力的基础上，更快捷更方便地为居家老年人提供适当的服务。 (2) 从上述的分析中我们可以看出，大部分的学者对居家养老服务的研究焦点过于狭隘，主要从社区内部的建设来剖析问题，较少考虑到影响居家养老服务的外部因素，居家养老能否充分发挥对养老的支撑功能不只是依靠资金、人才和技术，更需要来自于政府政策层面的支持，因此，为了提供更好地居家养老服务，学者们可以把关注点放到居家养老服务的政策制度保障等方面。 (3) 从不同的角度深入挖掘居家养老服务内容，现阶段我国居家养老服务更多的是围绕着老人的需求展开的，在服务的内容上局限性较大，更深层次的内容涉及不多。因此，在后续的研究工作中，不仅要加强对现有服务内容的研究，更应努力探索居家养老服务内容的创新。
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user: 摘 要 近些年来各高校实验室安全事故频发，实验室安全的管理迫在眉睫。在高校建立起完善的实验室安全准入体系，已成为现在重要的改善手段。基于国内外高校实验室安全准入体系的实施现状，结合合肥工业大学实际，对高校实验室安全教育与管理体系进行了研究，提出了建立实验室安全管理体系的具体措施和实践方式，对实践效果进行了分析评价，为管理体系的持续改进指出了方向。 关键词 :实验室，安全教育，准入体系 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着各高校招生规模的不断扩大，实践教学的比例不断增加，进入实验室学习的人数逐年增加，高校科研实验室也逐渐成为了学生学习的中心。但与先进国家和地区相比，我国高校实验室安全准入制度尚不健全，保障设施相对落后，实验室人员，特别是学生的安全意识和安全技能相对薄弱，个别的实验室工作者和部分学生的实验室安全意识淡薄 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，对实验室的安全问题不够重视，学校的实验室安全管理机制有待完善。这些安全隐患致使近些年来高校实验室安全事故频发。例如，如北京交通大学和南京工业大学的实验室爆炸或着火事故等。据统计，90%以上的实验室安全事故都是由于人为主观原因引发的，继而看到事故中受伤害的人员往往也是缺乏安全知识的人员 [ 4 ] [ 5 ]。因此，加强实验室有关人员的安全意识、完善实验室安全知识的储备，建立完善的实验室安全准入体系变得十分重要。
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user: 2. 国内实验室存在的主要问题与形势 实验室作为高校科研、教学育人的重要平台，是高校综合实力的重要组成部分。但近些年来，高校实验室安全事故时有发生，暴露出实验室安全管理中仍存在薄弱环节，突出体现在实验室安全责任落实不到位、管理制度执行不严格、宣传教育不充分、工作保障体系不健全等方面。一项针对151名农科专业研究生的调查表明，大多数学生不了解所处实验环境的基本安全设施，缺乏报警、安全逃生、消防等方面知识；超过80%的学生接触过危险化学品，但只有28.3%的学生清楚知晓所涉及危险化学品的性质；一半以上被调查者不熟悉实验废弃物处置方法；超过一半学生忽视在实验过程中对自身的保护，如不穿防护服、在实验中饮食、将试剂与食物混放等 [ 6 ]。 相比欧美一些国家早已开始实行实验室安全准入制度。以美国为例，所有人员在进入实验室之前，必须经过培训、考核，并签订安全承诺书后穿戴必要的安全防护用品，方可进入实验室进行相关的实验操作。我国实验室安全管理体系较为健全的大学，如香港理工大学等也设置了强制性及非强制性的安全课程，学生经过安全测试后方可进入实验室。 但目前，绝大多数国内高校再实验室安全教育和制度建设上仍然有很大缺失，这对于保证学生人身安全，培养学生的专业素质，促进高校双一流建设都非常不利，因此迫切需要提高认识，广泛开展实验室安全教育，促进实验室安全管理的制度建设。
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user: 3. 高校实验室安全教育与管理体系 3.1. 实验安全教育与准入制度 实验室安全教育是实验室安全的基本保障，是提高广大师生安全意识、知识水平和安全素养最直接的办法，是高校实验室安全管理的第一环节，也是防止安全事故发生的最重要手段 [ 7 ] [ 8 ]，而实施实验室准入制度意在督促实验室人员重视安全管理和教育，在进行安全教育后，对每个学生逐一进行考核。考核合格后才能进入实验室学习。否则，需要继续接受安全教育，直到考试合格。科技发展日新月异，日益健全的大数据模式，让利用互联网和其他电子渠道为高校提供学生实验室安全教育和实验设备安全检查等服务成为了可能。利用现代网络信息技术以及丰富的网络信息资源建立“互联网 + 实验室安全与环保教育”的考试系统及准入制度，让学生通过网络自学并通过网上考试考核，是开展实验室安全与环保教育的有效途径。 为预防实验室安全事故的发生，可采取线上线下同时管理和教育的方式。据统计，由人的不安全行为导致的实验室安全事故占比达到85%以上 [ 9 ]，因此如何做好进入实验室人员的安全教育非常关键。各高校应加强实验室安全的宣传，通过建立网站和公众号，及时的向学生推送国家颁布的对实验室安全管理的相关信息和政策，推送有关实验室安全注意事项的知识点，充分的利用起学生们生活中碎片化的时间，将实验室安全融入到每个学生的日常生活中去。另外，改善对学生有关实验室安全的教育方式，建立起完备的实验室安全准入制度。各高校应增添实验室安全教育的相关课程，为学生提供学习相关知识的途径，充分利用国内发达的网络技术，利用课程APP缩短学生和老师之间的距离，采用视频和题库相结合的教学方式，改变教师只是简单的照本宣科，缺乏新方法、新技术的应用的现状，提高学生的学习兴趣，增加课堂的趣味性。结课后进行考试测评，考察学生实验室安全意识和实验室安全知识的掌握程度，并为考核通过者提供实验室准入证明。 3.2. 实验室管理体系的规范化 实验室各项工作的开展离不开切实有效的实验室管理体系，但在实施实验室管理制度时往往出现“在思想上高度重视，在落实上流于形式”的现象 [ 10 ] [ 11 ]，比如危险化学品的管理未能严格按照国家、地区各级机关的规定进行储存、管理和使用等。 通过分析各高校实验室安全事故发生的原因，我们会发现：人的不安全行为或动作、环境的不安全状态、物的不安全状态和管理的漏洞都可能导致安全事故的发生。针对这些因素制定相应的实验室安全管理对策。 实施实验室管理责任制，根据“谁使用、谁负责，谁主管、谁负责”的原则，建立起“纵到底、横到边”的安全责任制度。并逐级签署“安全责任书”，做到责任落实 [ 12 ]。完善实验室试剂、器械购买时间以及使用时间的统计分类，坚持定期进行隐患排查，对检查的问题记录，跟踪整改，直至隐患消除。制订科学合理的应急预案，避免和降低突发事故造成的不必要的损伤和伤害，并开展应急演练，保证实验室人员应对各种突发安全事故时，能够做到沉着冷静，提高安全管理水平。