DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 生物电阻抗技术在维持性血液透析患者营养评估中的应用 蛋白质–能量消耗的特征是体内蛋白质和脂肪的消耗，是接受血液透析的慢性肾病患者最常见的营养障碍之一。此外，这种情况与发病率和死亡率的增加以及身体机能和生活质量的下降有关。MHD患者的营养状况评估和监测是预防、诊断和治疗营养不良的基础。然而，由于体内水合作用的频繁变化、并发症的发生和慢性炎症，精确的评估是复杂的，营养不良已被确定为慢性肾脏疾病并发症和死亡的重要危险因素。因此，确定真正营养不良的患者是很重要的。准确的诊断可予以及时的营养干预，减少临床并发症的发生，降低死亡风险。生物电阻抗参数是潜在的预后指标，因为细胞水平的变化可能发生在人体测量和生化变化之前，而且它们可能是评估临床结果或监测疾病进展的重要工具 [ 19 ]。 近年来，生物电阻抗法对透析患者在营养评估方面兴起研究热潮，BIA最初是由Lukaski等 [ 20 ] 于1985年提出的一种测量人体成分的方法，其原理为利用人体各组织导电性能不同的特点，通过测量各组织电阻抗，估测出人体肌肉、脂肪等信息。该技术目前已进一步发展为多频节段生物电阻抗技术(multifrequency bioelectrical impedance analysis， MBIA)，该技术可通过测定机体对不同频率的电流阻抗来计算人体细胞内外成分，实现无创、客观、便捷地获取人体组成成分信息 [ 21 ]。目前国内将该技术应用于MHD患者干体重和营养状况的评估。在《KDOQI慢性肾脏病营养临床实践指南2020更新版》中也建议CKD 5D期的MHD患者使用BIA来评估身体组成，且最好是多频BIA，并建议应在血液透析结束后至少30 min或更长时间后进行，以便重新分配体液 [ 18 ]。 生物电阻抗法可区分肌肉、脂肪、水分，尽管受身体水分的干扰，但仍被认为是临床评估身体成分的首选方法 [ 22 ]。BIA数据，如细胞内、外水、骨骼肌含量、体脂肪率、身体细胞量(BCM)、相位角(PhA)、细胞外水(ECW)/全身水(TBW)等指标，其中细胞内、外水、细胞外水(ECW)/全身水(TBW)比反映了HD患者体内的水合状态，基于韩国的一项调查研究发现 [ 23 ]，ECW/TBW > 0.39即可认为患者存在一定程度的水肿，需要调整超滤量，且ECW/TBW < 0.39时测得的肌肉数据才有临床意义。BIA还能为临床医生分节段提供身体各部位的肌肉数据，包括：左、右上肢、躯干、左右下肢，了解四肢的肌肉情况，及时给予针对性的干预治疗。 使用生物阻抗来评估身体组成的原理是基于低频电流通过细胞外容量和高频电流通过细胞外和细胞内容量的概念。阻抗有两个分量，即电阻(R)和电抗(Xc)。电阻是对电流流动的限制，而电抗是组织界面和细胞膜产生的电阻效应。电抗使电流滞后于电压，从而产生相移，相移在几何上可以量化为电阻与电抗之比的角变换，即PhA。PhA是最具临床相关性的阻抗参数，是细胞膜完整性和活力的指标。因此不受可能影响身体组成或水化评估的假设的影响 [ 24 ]。较低的PhA水平提示细胞完整性降低或细胞死亡，而较高的PhA水平提示大量完整的细胞膜 [ 25 ]。此外，PhA最近已被用于评估疾病进展，并在许多临床情况下预测临床结果 [ 26 ]。目前的研究表明，BIA测量的低PhA作为一种简单的替代筛查工具，是HD患者PEW、衰弱和心血管风险评分的独立预测因素 [ 24 ]。日本 [ 24 ] 的一项回顾性观察性研究纳入了116名成年HD患者，观察3个月患者的临床、实验室数据并使用BIA测量身体成分，得出结论低PhA与HD患者发生PEW的风险较高相关。Ruperto等随后也证实PhA < 4˚是有PEW [ 27 ] 的HD患者的独立风险预测因子。最近，Bansal等人和Segall等人证明PhA与CKD患者和HD患者的死亡率显著相关 [ 28 ] [ 29 ]。Varan等人报道PhA < 4˚的HD患者的死亡风险显著增加，即使在调整几项营养指标后也是如此 [ 30 ]。 BCM是营养状况的另一个代表性参数，BCM是除去骨组织和细胞外水分之后的去脂体重，是机体新陈代谢最活跃的部分，其测量值不受细胞水负荷过重的影响，对评价合并腹水及水肿患者的营养情况优于BMI。MHD患者或多或少存在体内水负荷过重问题，故适宜采用BCM来评估其营养状况 [ 31 ]。 PEW即在营养不良发生发展过程中，肌肉蛋白质合成率降低，分解速率增加，引起骨骼肌进行性消耗，而骨骼肌含量是反映患者营养状况的重要指标 [ 32 ]。BIA可精准测得骨骼肌的含量 [ 33 ]，还可为临床医生诊断肌少症提供依据。
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user: 4. 各种营养评估方法的比较 目前评估血透患者营养状况的常用方法有量表评估、生化检验、人体学测量、生物电阻抗法等。量表评估法如改良定量主观综合评估法(modified quantitative subjective global assessment， MQSGA)是常用的主观性评价方法，尽管该法简单方便、无创、易于随时进行评估，但评价的主观性较强 [ 34 ]。人体学测量中的身体质量指数(BMI)虽然是国内外公认评价营养状况非常有价值的指标但BMI用于评估患者营养状况时无法判断肥胖患者是由于脂肪过多还是肌肉过多或水肿引起的，也不能判断消瘦患者的肌肉消耗情况，尤其是对于MHD患者水钠潴留、体内水分分布异常，可导致对MHD患者的实际营养状况评价存在偏差。而实验室指标中的血清白蛋白作为评价蛋白质营养状况的传统指标，其半衰期较长、在体内储存量大、是反映营养不良的晚期指标，不能早期反应患者营养状况 [ 21 ]。研究显示对于营养指标良好的患者，仍可能存在肌肉量的下降。骨骼肌的萎缩，可先于血清学指标出现改变，而血清学指标及饮食摄入评估不足以早期发现潜在患者 [ 35 ]。且生化指标需要抽血检验，会使患者的心理产生恐惧因此而排斥，且间隔时间相对较长。 人体成分评估在临床实践中经常被用于营养评价和监测，当前人体成分主要使用生物电阻抗(bioelectrical impedance， BIA)和双能X线测量法(Dual-Energy X-Ray Absorptiometry， DXA)，其中DXA是测量身体成分的金标准，但是费用高、对人体有一定的辐射，而BIA因其方便操作、费用低、对人体无辐射等原因，在临床应用更多 [ 19 ]。卓飞霞 [ 34 ] 等人的一项横断面研究中，对193例维持性血液透析患者分别运用生物电阻抗法、改良定量主观综合评估法、人体学测量、生化检查等方法评估MHD患者的营养状况，分析各指标间的相关性并比较生物电阻抗法测定的指标对患者营养不良的预测效果，得出结论生物电阻抗法可客观评估MHD患者营养状况，通过该法测定的体脂肪率、去脂体质量指数是预测患者发生营养不良的独立危险因素。 综上所述，目前传统的营养评估和筛查方法均存在局限性，这些指标要么敏感性和特异性有待商榷，要么方法复杂临床中难以推广使用，尤其是血液透析患者，由于其容量负荷和物质代谢的紊乱，常常导致营养评估的误差 [ 36 ]。BIA利用机体成分阻抗的不同而评价人体组织成分，由于其可操作性、重复性强、且为无创检查、可对人体体内成分的各种指标实现定量分析 [ 37 ]，显示出其对MHD患者营养评价的巨大优势。且BIA对营养状况的评估与“金标准”双能X线吸收法评价结果具有高度一致性 [ 38 ]，已被认为是一种可用于临床评估MHD患者营养状况的有效方法。因此临床上应采用实验室指标联合BIA检测或其他营养评估方法进行综合评估，弥补单一指标的局限性，提供更准确的营养状况评估结果。
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user: 5. 小结 客观、综合评估透析患者的营养状况非常重要，对于MHD患者营养状况的评估是一项长期而艰巨的任务，BIA在评估MHD患者干体重方面已成熟，而在评估营养状况领域的相关文献较少，虽然在《KDOQI慢性肾脏病营养临床实践指南2020更新版》中再次强调使用BIA评估患者身体组成成分，但是，专家共识中并未给出相应的标准，这就需要更多的临床研究来制定标准。总之，BIA对于MHD患者的营养状态早期评估及干预后效果的动态评价具有非常重要的临床意义。
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user: 摘要 目的：回顾性分析1例以脑梗死为首发症状的无痛性主动脉夹层A型合并左侧颈总动脉夹层患者的临床资料，并查阅相关文献进行总结性分析，提高临床医生对以神经系统症状为首发表现的主动脉夹层的认识。方法：回顾性分析吉林大学第二医院收治的1例以脑梗死为首发症状的无痛性主动脉夹层A型合并左侧颈总动脉夹层患者的临床资料，并查阅复习相关文献，分析主动脉夹层的发病机制、病因、临床表现、诊断及治疗，并总结出快速识别主动脉夹层的方法。结果：主动脉夹层的典型特征为突发刀割或撕裂样剧痛，但因夹层累及不同血管而临床表现多样，当以疑似缺血性脑卒中症状或其他神经系统症状为首发表现时，应该详细询问病史，密切观察意识障碍变化及监测双上肢血压。同时完善头部、胸部CT、颈动脉彩超及D-二聚体等检查，若仍高度怀疑主动脉夹层，应行主动脉及头颈部CTA检查，避免不必要的溶栓，对主动脉夹层做到早期诊断及治疗。结论：主动脉夹层病情进展迅速，当患者出现以疑似缺血性脑卒中症状或是各种神经系统症状的组合为首发症状时，详细的问诊、仔细的体格检查及必要时影像学检查是快速识别主动脉夹层的关键，为下一步治疗赢得时间。
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user: 1. 引言 主动脉夹层(aortic dissection， AD)内科危重疾病之一，发病率较高，每年可达(10~29)/100万，常可见合并脑梗死病例，但以脑梗死为首发症状的无痛性主动脉合并左侧颈总动脉夹层的病例是非常少见的 [ 1 ]。我院于2019年收治1例以脑梗死为首发症状的主动脉、左侧颈总动脉夹层患者，早期曾误诊，案例分享如下，旨在提高对主动脉夹层的认识，尽早诊断为患者下一步治疗赢得机会。
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user: 2. 病例资料 患者男，66岁，因突发一过性意识丧失、右侧肢体活动不灵、言语障碍2.5小时于2019年10月8日11:51急诊收入神经内科，患者于入院前2.5小时无明显诱因突然出现一过性意识不清，伴面色苍白、大汗，120救护车送至我院，过程中意识逐渐恢复，表现为反应迟钝，不愿睁眼，呼之能应答，右侧肢体活动障碍，意识不清及右侧肢体活动障碍约30 min完全缓解，但仍有言语障碍，表现为不能完全理解他人言语，不能清楚表达。病程中伴呕吐一次，小便失禁。既往史：“高血压病”病史7年，血压最高达220/160 mmHg，平素规律口服“施慧达1片/日”，血压控制不佳；否认糖尿病史，否认冠心病史。查体：血压115/77 mmHg，意识清楚，反应迟钝，不完全混合性失语，四肢肌张力正常，四肢可见自主活动，右侧病理征阳性，余神经系统查体不能配合。辅助检查：头部CT (我院急诊)：双侧基底节区、放射冠区可见多发点状模糊低密度影。血常规、凝血常规、心肌损伤标志物、心肌酶(我院急诊)未见明显异常。初步考虑为急性缺血性卒中、高血压3级(极高危)，因在静脉溶栓治疗时间窗内，考虑给患者溶栓治疗，但入院后患者症状迅速缓解，患者发病时意识不清、右侧肢体活动障碍不除外其他疾病导致，向家属交代相关风险，暂不给予静脉溶栓治疗。第二天查体：右上肢110/72 mmHg，左上肢102/70 mmHg，但是考虑患者既往有“高血压病”病史7年，入院后血压虽在正常范围，但较前偏低，因血压偏低原因暂未明确，继续完善实验室检查，肝功：谷草转氨酶13 U/l，白蛋白36.6 g/l，总蛋白60.2 g/l；血脂：低密度脂蛋白胆固醇2.66 mmol；肾功：尿酸424 umol/l，空腹血糖、离子、BNP、贫血五项、甲功五项、二便常规未见明显异常。进一提检十八导心电图、心脏彩超、颈部动脉血管彩超、磁共振平扫 + 弥散、磁共振头部血管成像MRA，磁共振平扫 + 弥散(如图1所示)：考虑左侧额叶急性或亚急性期梗塞(梗塞范围约8.4 × 4.1 mm)；头颅MRA未见明显异常(如图2所示)。十八导心电图：窦性心动过缓(54次/分)，T波异常改变，QT改变略延长。请心血管内科会诊不考虑心肌梗塞。颈部血管彩超(如图3所示)：考虑左侧颈总动脉夹层(壁内血肿型)；心脏彩超：主动脉夹层？二尖瓣及主动脉瓣轻度关闭不全。为进一步明确诊断，行主动脉CTA检查提示胸主动脉夹层动脉瘤(如图4所示)；患者病情危急，请心血管外科急会诊后建议转入贵科治疗。综上明确临床诊断：升主动脉瘤、主动脉夹层A型、左侧颈总动脉夹层、脑梗死、高血压3级(极高危)、窦性心动过缓。治疗上给予低盐低脂饮食、改善循环对症及支持治疗。现神经内科病症相对平稳，主动脉夹层病情危急，特转入心血管外科进一步治疗，建议患者手术治疗，嘱患者严格卧床，向患者家属详细说明相关风险，但患者依从性差，自愿出院。 图1. DWI左侧额叶条状高信号(范围约8.4 × 4.1 mm)，ADC呈低信号(箭头所指) 图2. 头部MRA未见明显异常 图3. 左侧颈总动脉夹层(箭头所指) 图4. 主动脉被分成真假两腔(箭头所指)
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user: 3. 讨论 主动脉夹层为各种原因引起的内膜撕裂，血流破入中膜引起真假两腔分离的一种病理改变，有研究表明无内膜撕裂的病例占8%~15%，可能原因为中层滋养血管破裂导致，又被称为壁间血肿 [ 2 ]。AD发生部位主要为升主动脉、胸主动脉、主动脉其他部位，发生率依次为60%、30%、10% [ 3 ]。Stanford分型将AD分为A型及B型，累及升主动脉者称为Stanford A型AD，此型较常见；升主动脉未累及者称为Stanford B型AD。此病例为Stanford A型主动脉合并左侧颈总动脉夹层(壁内血肿型)，以一过性意识障碍及脑梗死症状为主要表现，分析其病因可能与主动脉夹层内膜撕裂血液通过假腔进入中层引起脑循环血量明显下降有关。有报道称脑梗死的并发症被认为是Stanford A型AD预后不良的预测因素，但是Stanford A型AD如果能早期诊断和及时适当的外科治疗，伴随的神经系统症状没有明显增加患者的死亡率 [ 4 ]。 AD的病因有先天性与后天性之分，前者主要由包括马方综合症、Ehlers-Danlos综合症在内的结缔组织病引起，后者包括高血压、动脉粥样硬化、严重外伤等，其中与夹层关系较大的为高血压，其中7/10~9/10的患者合并有高血压 [ 5 ] [ 6 ]。AD的临床表现复杂多样，主要为突发刀割或撕裂样剧痛，其中约84.8%的患者以疼痛就诊，其他症状包括晕厥、意识障碍、脑血管意外、主动脉瓣关闭不全、心脏压塞或心力衰竭、急性下肢动脉缺血、肠坏死等 [ 7 ]。在一项研究中，多达10%的患者会出现神经系统症状，但没有胸痛，其中约6%的患者伴有缺血性卒中或短暂性脑缺血发作(TIA)，这可能是夹层累及颈动脉或椎动脉时所致 [ 4 ] [ 8 ]。AD急性期发生意识障碍的概率为20%，主要与主动脉弓上血流动力学改变有关，且有报道称合并意识障碍的A型夹层死亡率明显高于B型夹层，此类患者若不及时治疗预后较差，但目前对于主动脉夹层合并神经系统症状的发病机制仍不完全明确 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 主动脉夹层病情进展迅速，24小时及2周内未经治疗的AD患者病死率依次达25%、75%，其中瘤体破裂或器官主要供血动脉堵塞是死亡的主要原因，早期诊断及及时的治疗是降低主动脉夹层死亡率的关键措施 [ 3 ] [ 5 ]。此案例以急性缺血性卒中为主要表现，且在早期静脉溶栓治疗时间窗内，若给予静脉溶栓治疗，病情将十分危急。有报道称大约1.7%的疑似缺血性脑卒中患者患有Stanford A型AD，Koga M报道了14名患者接受了阿替普酶静脉溶栓治疗，其中5名患者(36%)在急性期死亡 [ 4 ]。为了避免不适当的静脉内溶栓治疗，并尽快开始外科治疗，临床医生应该提高对主动脉夹层的认识。当患者出现疑似缺血性脑卒中症状时，或是表现出各种神经系统症状的组合时，例如意识障碍、偏瘫、惊厥、晕厥、健忘症、脊髓缺血和周围神经病变，或是不明原因的血压下降时(此病例血压虽在正常范围，但较前明显下降)，在不能排除主动脉夹层的情况下医护人员应该详细询问病史，并询问是否存在胸痛或背痛，密切观察意识障碍是否存在变化，同时测量双上肢血压，若双上肢收缩压差值 ≥ 20 mmHg或右上肢收缩压 ≤ 110 mmHg时应该警惕AD。临床上大约60名急性缺血性卒中患者中即有1名(1.7%)合并AD，其发病至入院时间不超过4小时，如果根据病史采集和体格检查怀疑为急性缺血性卒中，应及时行头部CT及胸部CT(在患者诉有胸痛的情况下，优先行胸部CT)检查，还应尽快评估颈总动脉情况，一般首选简便又快速的颈动脉血管彩超(特异性99%；灵敏度，84%)，如果主动脉夹层是缺血性中风或短暂性脑缺血发作的原因，则通常会发现主动脉夹层扩展至颈总动脉或颈总动脉的血流动力学改变 [ 4 ] [ 12 ]。当意识障碍、失语症导致胸部或背部疼痛无法确认时，当意识水平或其他神经体征发生变化时，患者应及时行磁共振头部血管成像MRA，D-二聚体水平等相关检查，其中发病24 h内当血清D-二聚体 > 6.9 mg/L时，诊断急性AD的敏感度高达100.0%，而特异度达94.8% [ 4 ] [ 13 ]。综合患者的病史、体格检查及相关影像学检查，如果仍高度怀疑或提示AD，在生命体征稳定的情况下立即行主动脉及头颈部CTA检查，评估从主动脉弓到颈部和头部的血管情况，避免误诊及漏诊，做到早期识别主动脉夹层。一旦确诊主动脉夹层，急性期要绝对卧床休息，镇定止痛，控制患者的血压和心率，保证生命体征稳定，而内科治疗只能使患者病情好转，部分患者会转入外科或介入治疗，而治疗的目的是为了覆盖撕裂的内膜，排空假腔 [ 14 ]。对于Stanford A型AD外科手术是最主要的治疗方法，但手术创伤大/并发症多，对于年龄较大及内科合并症较多的人并不能耐受，而此种类型的人可选择杂交手术，它较传统的外科手术创伤明显降低，但毕竟不是纯粹的微创手术，完全血管腔内修复术才是主动脉夹层治疗的发展趋势。对于Stanford B型AD覆膜支架腔内隔绝术是首选的手术方法，能获得较好的预后 [ 14 ] [ 15 ]。临床上因为主动脉夹层的复杂性，我们要根据患者的基本情况制定利于患者的个性化方案，提高患者的长期生存率。
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user: 4. 结论 主动脉夹层病情凶险且进展迅速，因累及全身不同血管而临床表现复杂多样，早期诊断及时的外科治疗是降低主动脉夹层死亡率的关键。临床医生应该提高对主动脉夹层的认识，当患者出现以疑似缺血性脑卒中症状或是各种神经系统症状的组合为首发症状时，详细的问诊、仔细的体格检查及必要时影像学检查是快速识别主动脉夹层的关键，为主动脉夹层患者早期外科或介入治疗赢得机会，降低病死率。
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user: 摘要 目的：分析在应用镇静治疗的神经ICU患者中早期施行气道开放对患者临床的影响。方法：回顾性分析52例神经ICU镇静患者的临床资料，根据开放气道情况将患者分为早期气道开放组(试验组)与早期气道未开放组(对照组)，比较两组患者新发肺炎率、机械通气时间、ICU住院时间、不良反应发生情况。结果：试验组机械通气使用时间、ICU住院时间均低于对照组(P < 0.05)；两组患者不良反应比较，试验组新发肺炎、呼吸衰竭、谵妄发生情况与对照组比较差异有统计学意义(P < 0.05)，低血压、心动过缓两组比较差异无统计学意义(P > 0.05)。结论：在神经ICU镇痛患者中早期施行气道开放可以缩短患者的住院时间，降低患者住院期间肺炎发生可能，减少机械通气的使用时间，使得患者有临床获益。
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user: 1. 引言 在神经科ICU重症监护环境中，由于疾病疼痛、药物相互反应、肢体束缚、留置导尿管刺激、外界环境不适等多种因素的单一或联合作用，患者大脑皮质部分神经元兴奋性异常增高，临床表现为躁动状态 [ 1 ]。既往研究显示，ICU中约半数以上患者会经历烦躁不安，而不能被自主控制的躁动常会引起严重后果，包括血压和心率一过性增高、颅内压增加、误伤、坠床、导管脱落等情况 [ 2 ]，针对躁动发作静脉应用咪达唑仑、丙泊酚等镇静药物是一种有效的治疗手段。上述药物在发挥镇痛镇静效果的同时，也具有一定的麻醉作用，持续长时间使用会影响患者的呼吸系统、循环系统，严重时可导致呼吸循环衰竭，从而危及患者生命。对应用镇静治疗的神经ICU患者在早期施行开放气道措施可以明显减低镇静药物的不良反应，并缩短患者住院时间，改善患者预后。本文章对此进行研究，现将其总结并报道如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 基本资料 纳入2020年12月至2021年3月在青岛大学附属烟台毓璜顶医院神经内科ICU住院的52例患者，均接受镇静药物治疗，根据患者在应用镇静药物48小时内是否利用气管插管或置入口咽通气道开放气道分为试验组和对照组。试验组32例早期施行气道开放，其中男性18例，女性14例，年龄21~69岁，平均年龄(46.3 ± 0.5)岁，APACHE II评分(11.30 ± 3.12)分；对照组20例早期未施行气道开放，其中男性12例，女性8例，年龄26~70岁，平均年龄(55.3 ± 2.1)岁，APACHE II评分(12.10 ± 3.00)分。两组患者临床资料比较统计学无意义，具有可比性(P > 0.05)。本研究取得意识清醒患者本人或意识障碍患者家属知情同意。 2.2. 纳入标准 入住神经内科ICU接受治疗；无严重肝肾器官功能疾病，无肺部感染，无呼吸衰竭，无谵妄状态；研究前未应用机械通气。 2.3. 排除标准 对镇静药物过敏的患者；合并有其他重要脏器疾病的患者；未知情同意本研究的患者。 2.4. 方法 镇静药物：咪达唑仑(江苏恩华药业股份有限公司，H20031037) 0.05 mg∙kg −1 ∙h −1 ，0.9%生理盐水稀释至50 ml，静脉泵入；联合丙泊酚(Fresenius Kabi Deutschland GmbH， H20100646)静脉泵入，1.5~2.5 mg∙kg −1 。早期气道开放定义为应用镇静药物48小时内行气管插管或置入口咽通气道，治疗期间根据患者病情决定是否应用机械通气。 2.5. 观察指标 观察血气分析、肺部影像学、机械通气时间、住院时间、不良反应(谵妄、低血压、心动过缓)。 2.6. 统计学分析 使用SPSS20.0软件，对统计数据进行x 2 检验或t检验，视P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 试验组患者机械通气时间、住院时间低于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；见表1。 Table 1 Duration of mechanical ventilation and length of hospital stay were compared ( x ¯ ± s 组别 例数 机械通气时间d 住院时间d 试验组 32 5.2 ± 0.5 20.7 ± 2.3 对照组 20 7.5 ± 1.2 26.8 ± 2.4 t 2.570 11.893 P <0.05 <0.05 表1. 机械通气时间和住院时间比较( x ¯ ± s ) 试验组患者新发肺炎(入院48小时后经胸部影像学证实)、呼吸衰竭(PO 2 < 60 mmHg，伴或不伴PCO 2 > 50 mmHg)、谵妄发生情况低于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；两组低血压、心动过缓发生情况比较差异无统计学意义(P > 0.05)；见表2。 Table 2 Comparison of observation indexe 组别 例数 新发肺炎 呼吸衰竭 谵妄 低血压 心动过缓 试验组 32 6 * 3 * 5 * 3 2 对照组 20 12 9 9 2 0 表2. 观察指标比较 注： * P < 0.05。
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user: 4. 讨论 美国重症医学会(SCCM) 2013年发布的成人ICU内疼痛、躁动和谵妄管理指南(IPAD)认为，以丙泊酚为代表的非苯二氮卓类镇静药物可以改善患者的短期结局，优于使用咪达唑仑(苯二氮卓类镇静药物)的临床预后，但2018年更新版指南认为短期和长期结局在患者的疗效评价中同等重要，《中国成人ICU 镇痛和镇静治疗指南》认为二者都可作为目前镇静治疗的基本药物 [ 3 ]。此外，药物的使用方式对ICU患者的临床预后亦存在重要影响，神经科ICU中多选择持续静脉泵入镇静药物以维持血液中的有效血药浓度。但在现实临床工作中，镇痛镇静药物的使用确是一把“达摩克里斯之剑”，一方面，使用镇痛镇静药物可以缓解患者疼痛不适，延缓病情恶化趋势，便于临床护理；另一方面，使用镇痛镇静药物会让患者耐受疼痛阈值降低，对药物产生依赖性，有成瘾风险，且长时间药物使用后药物蓄积效应会危及呼吸系统及心血管系统功能，使大脑皮层处于兴奋抑制状态，出现认知功能减退、肺部感染、呼吸抑制等并发症，不利于良好预后 [ 4 ] [ 5 ]。 虽然应用镇静药物有上述不可避免的不良反应，但其仍然是神经科ICU病房中不能或缺的治疗项目，本研究旨在探讨通过施行早期气道开放措施对于改善应用镇静药物患者的临床结局方面有何影响。经过对本院52例患者的纪录，本研究结果显示：1) 在使用咪达唑仑联合丙泊酚后48小时内行气管插管或置入口咽通气道可以降低肺炎、呼吸衰竭的发生，进而减少机械通气使用率及机械通气使用时间；2) 在气道支持的保证下，可以在药品说明书范围内较安全的增加镇静药物用量，减少谵妄情况的发生，但镇静药物的加量并没有增加心血管系统不良反应发生的可能；3) 便于安全护理 [ 6 ]；4) 早期行气管插管或置入口咽通气道开放气道的患者总体住院时间降低，从而减少患者家庭的经济负担。综上所述，开放气道可以安全且有效的减少药物对患者的不良影响，在提升临床疗效的同时保障其他脏器功能相对完整，使得患者有临床获益。 在神经科ICU环境中，患者发生脑梗死、脑出血或其他脑部病变后，病变本身损伤即可累及呼吸中枢，造成呼吸肌功能减退，肺部的顺应性降低，肺功能低下，气体交换程度不足，恶化脑部供血不足，加快脑细胞死亡。且患者由于药物镇静作用或存在意识障碍，无法自主咳痰或自主咳痰力弱，气道中痰液积聚，阻塞气道而影响肺通气，使肺部炎症绵延不愈，增加了临床肺部感染的治疗难度，最终发展成恶性呼吸衰竭，需要给予气管切开或机械通气治疗以促痰液排出、改善肺部通气。呼吸功能障碍是神经重症系统典型病症，因此，对于危重症患者来说吸痰治疗是举足轻重的治疗措施，合理有效的吸痰治疗可以及时清除患者口腔及气道中分泌物，使脑组织供氧不足得到改善，而利用气管插管或置入口咽通气道进行吸痰治疗，可以避免舌后坠发生、保持患者呼吸道顺畅、降低肺部感染的发病率、减少神经系统并发症。良好的临床治疗经过对于改善患者短期及长期临床预后均具有明显优势，这一优势又直观体现在缩短患者住院周期、减轻患者经济负担上 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 持续静脉应用镇静药物会松弛患者的舌肌、下颌关节，舌根随之在重力作用下坠入口咽腔，一系列身体反应会增加上呼吸道阻力，减弱咳嗽反射，严重时可阻塞上呼吸道引起窒息，进而引发心肺循环衰竭 [ 10 ]。根据2014年发布的《气管导管拔管的专家共识》，临床上可采用手托下颌法、置入口咽通气道、置入鼻咽通气管三种方法解除气道梗阻 [ 11 ]，其中，置入口咽通气道因能扩大咽腔、增加通气量、便于吸痰护理等优势而受到青睐。
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user: 5. 结论 躁动作为神经科ICU患者的常见症状，多提示患者病情发生变化，因此在给予对症镇痛镇静治疗的同时，亦需要积极寻找导致躁动的原因 [ 12 ]。早期利用气管插管或置入口咽通气道开放气道能够有效维持患者的呼吸道通畅，具有循环影响小、不良反应小、经济效益高等优点，具有实际应用价值。但传统的口咽通气道由于材质、体积等原因易压迫舌根引起咽反射，诱发恶心呕吐，存在一定的安全隐患，因此日后的研究我们需要将关注点放在寻找安全系数保证、舒适度更高的气道开放方式上来 [ 13 ]。
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user: 摘要 随着光学遥感技术的发展，遥感图像的目标检测方法也在逐步完善。SSD是一种单级目标检测模型，本文是基于SSD算法应用与遥感图像的目标检测任务并且针对遥感图像与正常图像的区别有针对性的改进。首先，目标检测分类模块和检测模块同时进行优化，由于检测模块内部简单样本和困难样本分布不均匀带来的梯度更新不均衡，导致检测模块收敛慢于分类，针对这个问题提出了一种新的损失函数可以缓解梯度更新不均衡，有效地在训练过程中加快模型的收敛并提高精度。同时，提出了Laplace-NMS方法，对于目标密集情况时后处理效果更好。本文提出的损失函数相对于SSD算法采用的提高了3.47%，同时本文提出的Laplace-NMS算法相对于NMS算法有0.78%的提升。
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user: 1. 引言 目标检测是光学遥感图像分析中的一个重要问题。同时，深度学习被应用到图像处理中，以海量的数据采集和现代GPU矩阵计算的发展取代了传统的方法。基于深度学习的目标检测任务可以应用于实际，在实时检测方面取得了很大进展。自从R-CNN [ 1 ] 第一次将深度学习应用于目标检测，目前为止已经发展了很多优秀的框架。其中代表性的二阶段方法Fast-RCNN [ 2 ] 对于R-CNN模型的最后一层卷积层后加了一个ROI pooling layer，并且将损失函数改成多任务损失函数(multi-task loss)，将边框回归直接加入到CNN网络中训练。Faster-RCNN [ 3 ] 使用RPN (Region Proposal Network)代替原来的Selective Search方法产生候选窗口，产生候选窗口的CNN和目标检测的CNN参数共享。FPN [ 4 ] 提出一种不同分辨率特征融合的方式使得不同层次的特征增强，模型性能显著提升。Cascade-RCNN [ 5 ] 在二阶段的基础上引入级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的。D2Det [ 6 ] 通过引入密集的局部回归来预测一个目标建议区域的多个密集盒的偏移量，达到精确定位的目的。 YOLO [ 7 ] 是经典的非候选框的一阶目标检测方法，对于Faster R-CNN，其先通过CNN得到候选框，然后再进行分类与回归。相比YOLO，SSD [ 8 ] 采用CNN来直接进行检测，并且提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图可以用来检测小物体，而小尺度特征图用来检测大物体。Few-shot [ 9 ] 利用少镜头支持集和查询集之间的相似性来识别新对象，减少了误识别。 由于遥感图像是高空拍摄采集，导致了目标的尺度非常小，对模型训练造成了很多问题，同时与传统的目标检测问题相比，遥感图像的目标检测过程中目标的密度非常高，针对以上问题，本文从损失函数和预选框后处理两个角度提出改进。对于SSD模型提出了二点改进；1) 为了平衡小目标和正常目标之间的梯度，本文提出了改进的SmoothL1损失函数来解决这个问题，并且模型可以收敛到更高的精度。2) 本文提出了Laplace-NMS来取代原始的NMS [ 10 ] 算法对预选框进行后处理，在不需要重新训练模型的基础上提高检测精度。
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user: 2. 相关工作 SSD是由Liu等人2015年提出的一种快速高效的检测方法，使用全卷积网络去提取特征并在多个特征层上预测不同尺度的目标。在生成预测框阶段，SSD先将所有经过卷积得到的预测偏移信息和与之对应的先验框进行解码，计算出预测框。SSD结构如图1所示。 SSD是一个基于前馈的卷积网络，基础网络采用了VGG [ 11 ]，它产生一个固定大小的bounding box集合，以及这些框中对象类实例存在的分数，然后是一个非最大抑制步骤来产生最终检测。每个特征图连接到最终检测层，这样可以使得网络检测和定位在不同的尺度图像中的对象。此外，这种尺度定位发生在向前传递过程中。不需要重新采样特性映射，从而使SSD能够以完整的前馈方式操作，因此SSD比较快速。 SSD框架使用一种改进版的anchor算法来实现边界框建议。先验框是固定大小的边界框盒，其尺寸是根据数据集中每个类的地面真值包围盒的尺寸和位置预先计算的。因此称其为“先验”，因为依赖于贝叶斯统计推断，即先验概率分布。SSD为每个特性映射预测每个类的得分，这些特性映射指定每个框中是否存在一个类实例。 图1. 模型结构 损失函数定义为位置误差与置信度误差的加权和：置信度误差部分采用交叉熵损失函数，位置误差部分采用SmoothL1损失函数。检测网络预测出多个候选框后，通过非极大抑制算法(NMS)去除重复叠加的候选框，并且通过设置阈值除去置信得分较低的候选框。 SSD算法损失函数定义为位置误差与置信度误差的加权和：置信度误差部分采用交叉熵损失函数，位置误差部分采用SmoothL1损失函数。总损失函数公式如下： L ( x ， c ， l ， g ) = 1 N ( L c o n f ( x ， c ) + α L l o c ( x ， l ， g ) ) 其中回归损失如下： L l o c ( x ， l ， g ) = ∑ i ∈ P o s N   ∑ m ∈ { c s ， c y ， w ， h }     x i j k smooth L1 ( l i m − g j m ) 其中，l为先验框的所对应边界框的位置预测值，而g是ground truth的位置参数。 SmoothL1损失函数如下： L ( x ) = smooth L 1 { 0.5 x 2 ，           | x | < 1 | x | ，               otherwise 如下公式为分类损失函数： L c o n f ( x ， c ) = − ∑ i ∈ P o s N     x i j p log ( c i p ) − ∑ i ∈ N e g log ( x i 0 )     where     c i p = exp ( c i p ) ∑ p exp ( c i p )
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user: 3. 改进方法 3.1. 改进的SmoothL1 SSD中对于候选框的损失函数如果使用的是L2损失函数即MSE时，随着误差的增大的过程中，有MSE损失函数的梯度与误差值成比例增大。当训练过程中误差很大时带来的梯度同样非常的，在卷积神经网络的训练过程中如果梯度过大会导致训练过程不稳定，更有可能产生梯度爆炸，由于人工标注的数据有大量的异常值，MSE损失函数对于异常值特别敏感。这就导致了在训练过程中模型很难收敛，并且可能加大模型的训练难度。并且在训练初期，预测值与groud truth差异过于大时，损失函数对预测值的梯度十分大，使得训练不稳定。L1对x误差的梯度为常数，L1损失函数的优点在于对于异常和极端值不敏感，在训练初期使模型的梯度更新过程稳定。但是在训练的后期，提高模型精度的过程中，由于L1损失函数对于误差的不敏感的特点，预测值与ground truth差异很小时，L1损失对预测值的梯度的绝对值仍然为1，而learning rate如果不变，损失函数将在稳定值附近波动，难以继续收敛以达到更高精度。SmoothL1在x较小时，对x的梯度也会变小，而在x很大时，对x的梯度的绝对值达到上限1，也不会太大以至于破坏网络参数。因此本文针对回归问题中简单样本和困难样本的梯度和误差是线性关系的问题，提出了新的损失函数，可以通过调节系数 β 来控制简单样本和困难样本关于误差的梯度关系问题。公式如下： L ( x ) = { α ( x ∗ arctan x ) − ( β / 2 ) ln ( 1 + x 2 ) ，           | x | < 1 | x | + C ，                                                                               otherwise 3.2. Laplace-NMS算法 NMS算法是目标检测算法中一个经典的后处理方法，NMS算法流程如图2所示。 图2. NMS算法步骤 目标检测算法在训练完成以后，在测试阶段有两处需要计算矩形框的重叠度，第一处是计算先验矩形框和真实矩形框的重叠度，目的是根据重叠度确定先验框所属的类，包括背景类；第二处是计算预测矩形框和真实矩形框的重叠度，目的是根据重叠度筛选最优的矩形框，使用Iou计算重叠度，交并比等于两个矩形框交集的面积与矩形框并集的面积之比。 因模型预测阶段预测大量的重叠的预测框，并且每个框分别带有分数所以我们需要采用算法进行筛选，其中SSD算法采用的为NMS算法其实现严格按照搜索局部极大值，抑制非极大值元素的思想。 NMS是为了去除重复的预测框，算法在图片中只有单个物体被检测的情况下具有很好的效果，同时对于多个目标的时候，对于重叠物体无法很好的检测。当图像中存在多个重叠度很高的物体时，NMS会过滤掉其中置信度较低的一个。当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP (False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP)当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降。 传统的非极大值抑制算法首先在被检测图片中产生一系列的检测框B以及对应的分数S。当选中最大分数的检测框M时，该框从集合B中移出并放入最终检测结果集合D。于此同时，集合B中任何与检测框M的重叠部分大于重叠阈值的检测框也将随之移除。如果一个物体在另一个物体重叠区域出现，即当两个目标框接近时，分数更低的框就会因为与之重叠面积过大而被删掉，从而导致对该物体的检测失败并降低了算法的平均检测率，例如检测算法本来应该输出两个检测框，但是传统的非极大值抑制算由于绿框的得分较低且绿框和红框的IOU大于设定的阈值，因此会被过滤掉，导致只检测出一个物体，显然这样的算法设计是不合理的。NMS直接粗暴的将和得分最大的box的IOU大于阈值的box的得分置零的方式，没有任何的缓和。 针对NMS算法无法对多类别并且重叠的物体无法很好的检测。非极最大抑制算法首先按照得分从高到低对建议框进行排序，然后分数最高的检测框被选中，其他框与被选中建议框有明显重叠的框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。当图像中存在多个重叠度很高的物体时，NMS算法会过滤掉其中置信度比较低的一个物品，但是因为不同物品的置信度分布不同，直接对比会产生误删的情况。针对以上问题，本文采用了Laplace-NMS算法。 Laplace-NMS是用一个稍微小一点的分数替代原有的分数，而非直接粗暴的置零。Laplace-NMS与NMS算法一样，同样采用贪心算法的策略，并且在原有的模型的基础上可以直接使用不需要重新训练模型，Laplace-NMS算法吸取了NMS算法的整体历程，在置信度运算的时候进行了更改，在算法执行过程中不是简单的对IoU大于阈值的检测框删除，而是降低得分。使用的处理置信度的函数为本文提出加权。 本文将NMS算法中的加权系数改为： s i = 1 γ e − i o u ( M ， b i ) γ ， ∀ b i ∉ D 通过衰减与检测框M有重叠的相邻检测框的检测分数是对NMS算法的改进。越是与M高度重叠的检测框，越有可能出现假阳性结果，它们的分数衰减应该更严重。与NMS算法一样Soft-NMS同样无法找到全局最优值，相对于NMS算法Laplace-NMS在有多种目标或者目标比较密集的情况会有一定的提升，同时在不需要重新训练模型的基础上可以提高检测效果，避免了资源的浪费。图3为Laplace-NMS算法与NMS算法对比的流程图。 因为NMS直接将和得分最大的box的IOU大于某个阈值的box的得分置零，Laplace-NMS用稍低一点的分数来代替原有的分数，而不是直接置零，Laplace-NMS仅需要对传统的NMS算法进行简单的改动且不增额外的参数。Laplace-NMS具有与传统NMS相同的算法复杂度，使用高效。同时Laplace-NMS不需要额外的训练，并易于实现，它可以轻松的被集成到任何物体检测流程中。 图3. 算法流程对比
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user: 4. 实验与分析 在这一节中，我们将评估和比较本文中提出的方法的有效性。具体而言，本实验使用的是NWPU VHR-10 [ 12 ] 航空遥感影像数据集，该数据集包含从谷歌和Vaihingen数据集剪切并由专家手动标注的高分辨率遥感影像。遥感影像与常规自然影像的主要区别在于，首先，遥感影像的目标尺寸很小，常常聚集在一起。经过一定次数的采样后，目标在预测的特征层中只有大约1个像素，因此大小太小无法区分。其次，对于航空遥感影像，背景复杂，复杂的背景会对预测产生很大的影响。 在训练过程中，图像的输入大小是512 × 512，基础网络采用经过ImageNet [ 13 ] 数据集预训练的VGG模型，采用SSD原本的数据增强方式，并且考虑到航拍图像的特殊性加入了随机角度翻转的数据增强方式。优化方法采用随机梯度下降方法，最小批量为32，并设置动量为0.9，权重衰减为0.0005。对整个训练集迭代15，000次。下面实验都采取同样的数据增强和参数确保对照实验的准确性。 表1为SSD与使用改进后损失函数的SSD对比，SSD原始检测结果为0.8845，使用改进后的损失函数的SSD效果为0.9192，效果提升了3.47%。 Table 1 Comparison of loss function result 方法 SSD SSD + AdjustLoss mAP 0.8845 0.9192 表1. 损失函数结果对比 图4为SSD + adsmoothl1的结果图，图5为SSD算法的结果图，图中对每个类别的AP值进行了展示。通过实验结果可知ship的AP值从0.6803提升到0.6956，storage的AP值从0.9074提升到0.9282对于这种小目标本文提出的损失函数对实验结果有明显的提升，特别是vehicle从0.7254提升到0.8066效果提升明显，可以发现越小的目标提升效果越明显。 图4. SSD + AdSmoothL1的结果图 图5. SSD结果图 表2为使用NMS方法去掉边界框和使用本文提出的Laplace-NMS方法的实验对比，效果提升了0.78%。 Table 2 Comparison of non-maximum suppression method 方法 SSD + AdjustLoss + NMS SSD + AdjustLoss + Laplace-NMS mAP 0.9192 0.9270 表2. 非极大值抑制方法对比 图6为SSD使用本文提出的AdjustLoss损失函数和Laplace-NMS算法结果图，Laplace-NMS主要是对于重叠度高的目标有一定提升，对于airplane这种特别密集且重叠度比较高的目标AP值从0.9784提升到0.9978，提升了1.94%，证明了Laplace-NMS方法的有效性。 图6. SSD + AdjustLoss + Laplace-NMS结果图
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user: 5. 结论 本文提出了一种用于遥感图像中的小目标检测的非极大值抑制方法和损失函数。在分析SmoothL1损失函数的优缺点的基础上，本文提出了可调节的SmoothL1损失函数，本文提出的损失函数可以通过参数调节梯度，能够增加损失函数的灵活性，通过实验证明了本损失函数对于解决小目标难易样本训练过程中有显著作用。通过采用本文提出的Laplace-NMS算法相对于NMS算法在不改变模型的前提下有一定的提升。
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user: 摘要 随着互联网的不断普及和发展，高校思想政治教育的“互联网+”模式也由此诞生。这对思想政治教育工作而言，挑战与机遇并存。立足于互联网迅猛发展这一背景，高校思政课程的教学要与社会发展相适应，才能在教学方面做出有效改革。本文先论证了“互联网+”背景下创新高校思想政治教育的必要性，分析了在此背景下高校思想政治教育面临的挑战并提出高校思想政治教育个性化教育的改革路径，以期帮助高校提升思想政治教育工作的水平。
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user: 1. 引言 思想政治教育是高校培育学生优良品质、高尚道德涵养的重要内容。通过科学精确的思想政治教育教学不仅能够提高学生的思想政治认识水平与政治素质，还可以对其综合能力的发展起到至关重要的推动作用。在新时代，高校的思想政治教育受到了高度重视，但是由于受到了较为传统的教育理念的限制，仍有许多不足之处亟待改进。“互联网+”推动了经济社会发展新形态的出现，而这种新形态又反过来为社会的进一步变革发展创造了便利的网络条件。习近平总书记曾说过，“互联网是传播人类优秀文化，弘扬正能量的重要载体 [ 1 ]。”从这当中可以看到，党中央鼓励教育者在传授知识的过程中，积极运用互联网载体。作为思想政治教育工作者，当务之急便是占领学生在互联网上的思想、政治和文化的高地，以真正提高思想政治教育的效率。
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user: 2. “互联网+”背景下创新高校思想政治教育的必要性 “互联网+”现在不断书写世界发展新的篇章，2020年，我国手机网民人数已到达9.40亿 [ 2 ]，这个数据在大学生群体内几乎是百分之百。这充分表示，互联网已经成为思想政治教育进行工作的主要载体。 2.1. 创新高校思想政治教育是确保牢牢掌握意识形态工作话语权的需要 意识形态深刻影响着一个国家文化前进的方向和发展的道路，起到了指引前进方向的重要作用。但是伴随着科学技术与网络的日新月异，不论是网络方面还是现实方面，意识形态领域的斗争都愈加复杂。习近平总书记曾强调过“要强化思想引领，牢牢把握高校意识形态工作的领导权” [ 3 ]。从当前的情况来看，高校的意识形态发展与建设状况处境艰难。高校的思想政治教育必须适应“互联网+”的背景，与时俱进，不断主动开辟学习发展建设的新阵地，学会利用新媒体所不断衍生的新手段，了解学生喜好与需求，争取采用大学生喜欢的方式，将话语权牢牢掌握在自己手中。与此同时，思想政治教育工作者也要努力利用互联网以便于了解大学生的思想动向。在“互联网+”的背景下，高校要不断加强对于意识形态工作的引领，要结合时代背景，与时俱进。高校思政教育者一定要清楚地了解到网络意识形态安全的重要性，强化网络空间阵地的建设与发展，努力构建风朗气清的网络氛围。高校必须要抢先占领网络这个重要的宣传阵地，用大学生愿意倾听并且可以理解的方式去授课，正确引导大学生们认清现实，端正思想确保主流意识形态的领导权。 2.2. 践行中国特色社会主义思想引领网络思想文化阵地建设的需求 习近平总书记曾提出，“宣传思想战线要积极作为、开拓进取，推进中国特色社会主义和中国梦深入人心” [ 4 ]。思想政治教育工作者尤其要注意利用好网络阵地，采用新颖潮流、丰富多变，学生喜闻乐见的方式，深化学生对中国特色社会主义思想的本质、内涵、价值与其特有魅力的理解。与此同时，高校必须要搞好校园网络空间治理，将网络新媒体作为主要的宣传渠道与阵地，大力宣传积极健康的网络思想文化。 2.3. “互联网+”自身具有创造和满足大学生个性化需求的特点 “互联网+”时代，上网没有时间和地点的限制，有如下三点优势：一是“互联网+”为大学生提供自主选择学习内容与方式的可能性。大学生自主学的意识正在不断加强，思想也越来越朝着个性化的方向发展，21世纪的大学生越来越具有自己独特的待人处事方式，网络为他们提供了丰富的、让人意想不到的可以便利他们学习生活的人性化内容与灵活的操作方法。二是“互联网+”给大学生提供了不同于他人的独一无二的个性化的选择。新时代的大学生们渴望特立独行，对于与众不同有着不同于以往的强烈要求。而“互联网+”时代刚好可以满足他们的这一需求。三是“互联网+”为思想政治教育的在线教育发展提供了可能。互联网技术的不断发展，达到了大数据提取的技术，这也为网络思想政治教育的发展提供了便利性和可操作性。
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user: 3. “互联网+”背景下创新高校思想政治教育面临的挑战 3.1. 思想政治教育课程权威性相对减弱 思想政治教育课程内容较为复杂，主教学形式主要为讲述，而且内容大多为理论性，严重依赖课本，导致课堂内容虽说是十分丰富，但却也相对枯燥，提不起学生兴趣，整个课程的教学效率和效果都远低于期待值。但这种教学方式能够保障教育主题明确，知识体系完备，教学目的清晰，教师的主体性得到充分体现。但是在“互联网+”的背景下，学生能够使用网络来进行知识的采集，而网络上知识更有趣味性 [ 5 ]，这便使得学生更加倾向于在网络上获取思想政治教育相关知识。网络使得学生们学习深度不断加深、知识面更加广泛。互联网的这种特点使得学生作为思想政治教育的对象，显著提高了其主动性，参与讨论，他们成为了知识信息的交互者。甚至于，在某些情况下，可以掌握舆论的大致发展方向，这样教育者的引导作用便被不断削弱，使得思想政治教育工作者的权威性严重被弱化。 3.2. 思想政治教育教学的引导方向被质疑 在很长一段时间内，高校的思想政治教育一般是以马克思主义为中心，构建学生的整个知识体系，同时以社会主义核心价值观为表现，不断提高学生的思想道德标准。然而，在“互联网+”的背景，各种自媒体与信息门户的出世与流行，不仅拓宽了大家接收信息的渠道，提高了大家阅读理解信息的能力，与此同时，也使得每个人都可以成为观点表达者和舆论发酵者。每个人都有直接的对任何时事新闻表达观点的权利与能力，这也对思想政治教育的引导工作产生了困扰。纷繁复杂、难辨真假的信息，给学生获取正确信息增加困难，使其容易受到不良信息的影响但是在互联网出现后，随着各类门户网站、网络流媒体、自媒体、社交软件等互联网平台的出现和应用，拓宽了个人接受信息的能力。同时也为互联网使用者提供了舆论产生和转发的便利条件，导致学生可能会对马克思主义是否正确产生质疑，这就导致思想政治教育的作用进一步被弱化，从而致使学生对自己未来的人生产生怀疑，对社会有较多不满。 3.3. 思想政治教育的教学方式停滞不前 在网络尚不发达的年代，思想政治教育课堂是类似于照本宣科的填鸭式教育，十分依赖于教材。但是由于教材的更新速度较慢，案例不能与时俱进，缺乏时代性，不能引起与学生的共鸣。此外，由于理论性较强，大部分教师只能采用照本宣科的方式，缺乏与学生的互动，这样的教育模式严重滞后，并不能够满足当代大学生的学习与精神需求。 3.4. 高校思想政治教育教师队伍建设滞后 高校思想政治教育和学生的日常生活、学习休戚相关，极为重要，这边对思想政治教育教师提出了较高的要求。因此，这也就要求从事这一工作的思想政治教育者必须要有较高的专业理论素养。此外，也要对社会热点事件有足够敏锐的嗅觉。但由于当代思政课教师的培养方案较为陈旧，思政课教师对自身的定位和认知都不甚清晰准确。随着互联网的高速发展，对思政课与思政教师都提出了更高的要求，思政课的改革刻不容缓。