影响乳腺癌诊疗过程的临床决策因素分析

多种因素可以影响乳腺癌的临床决策.本文从四个方面进行探讨,期望探索出适合我国国情的乳腺癌临床诊疗模式.首先,多专科的良好协作是乳腺癌临床决策的前提;其次,陈旧的乳腺癌诊疗观念限制了科学的临床决策;第三,防御性医疗行为降低了乳腺癌临床决策的质量;第四,要考虑到社会心理因素在诊疗决策中的影响.     

循证医学回眸与展望

为了使大家对循证医学在临床决策中的应用有更加深入的理解,本刊特约请中国循证医学中心主任李幼平研究员就循证医学与,临床决策的相关问题撰写了系列讲座,讲座的内容为：第一讲：EBM简介;第二讲：循证临床实践成功的范例;第三讲：循证外科学;第四讲：循证急诊医学;第五讲：循证诊断学;第六讲：;循证肿瘤治疗;第七讲：循证医学与医患关系;第八讲：证据与个体化诊疗关系;第九讲：循证医学与卫生技术评估。我们希望这一系列讲座能够对当前的临床决策有所帮助。——编者     

医护患共同决策的影响因素及实施路径——以乳腺癌为例

医护患共同决策有利于帮助患者参与到临床治疗决策当中,提高患者依从性,改善治疗效果。这并非患者参与治疗决策的讨论与选择即可达到的。共同决策的有效实施需要医护人员、医院、患者及家属的共同参与。医护人员需要了解并分析影响患者参与共同决策的因素,加强彼此的沟通,鼓励帮助患者参与当中;而患者也需要具备一定的疾病相关知识才能更好地参与;医院作为医护人员与患者之间的载体,其所提供的恰当支持在共同决策中起着重要作用。医护人员应分析了解乳腺癌患者参与共同决策的现状,以促进医护患共同决策的有效实施,为乳腺癌患者的顺利诊疗多做贡献。     

临床诊疗决策中的常见失误浅析

就常见的临床诊疗决策失误,从四个方面探讨失误的原因。首先是对患者的发病过程的相关情况掌握不全面、不准确:其次是对患者的化验与检查结果用于诊断与治疗不尽合理:第三是未处理好对患者的诊断与治疗之间的相互关系:第四是未处理好如何发挥各级各类专家的智慧、学识与经验,用于整个临床诊断与治疗的决策过程。总而言之,影响临床决策的环节多,且贯穿于整个临床过程,医师们应重视循证医学证据,始终都要把握好,不可稍有粗疏,否则将不利于提升医疗质量,难以确保医疗安全。     

临床诊疗决策中的常见失误浅析

就常见的临床诊疗决策失误,从四个方面探讨失误的原因.首先是对患者的发病过程的相关情况掌握不全面、不准确:其次是对患者的化验与检查结果用于诊断与治疗不尽合理:第三是未处理好对患者的诊断与治疗之间的相互关系:第四是未处理好如何发挥各级各类专家的智慧、学识与经验,用于整个临床诊断与治疗的决策过程.总而言之,影响临床决策的环节多,且贯穿于整个临床过程,医师们应重视循证医学证据,始终都要把握好,不可稍有粗疏,否则将不利于提升医疗质量,难以确保医疗安全.     

第一讲 临床决策分析概述

为了使大家对临床决策有更加深入的理解,本刊编辑部特约请上海交通大学上海市第六人民医院曹建文副教授就临床决策的相关问题撰写了系列讲座,讲座的内容为:第一讲:临床决策分析概述;第二讲:如何构建不确定条件下的临床决策;第三讲:临床决策分析中如何应用决策树;第四讲:临床决策分析中的效用分析;第五讲:灵敏度分析在临床决策中的应用;第六讲:临床诊治中的Markov模型;第七讲:成本-效果分析在临床决策中的作用;第八讲:决策分析在药物经济学中的应用。我们希望读者看过这些讲座后,踊跃提出问题,发表意见,以促进医疗决策的深入研究。     

第一讲 临床决策分析概述

为了使大家对临床决策有更加深入的理解,本刊编辑部特约请上海交通大学上海市第六人民医院曹建文副教授就临床决策的相关问题撰写了系列讲座,讲座的内容为：第一讲：临床决策分析概述;第二讲：如何构建不确定条件下的临床决策;第三讲：临床决策分析中如何应用决策树;第四讲：临床决策分析中的效用分析;第五讲：灵敏度分析在临床决策中的应用;第六讲：临床诊治中的Markov模型;第七讲：成本一效果分析在临床决策中的作用;第八讲：决策分析在药物经济学中的应用。我们希望读者看过这些讲座后,踊跃提出问题,发表意见,以促进医疗决策的深入研究。     

从一名麻醉医生的就诊经历剖析临床决策

临床决策是每一位医生每天临床实践中必然要面临的一项基本功,也是影响无数患者健康与生命的关键。本文通过一名麻醉医师以患者身份所经历的疾病诊疗过程为例,从医、患不同视角剖析了临床决策过程中面临的困惑,充分认识到健康素养的培养、科学的医学决策方法和医学决策理论学习的迫切需求。临床诊疗中就需要根据不同人群、不同情境进行科学的医疗决策。     

诊疗常规和诊疗指南:它们是什么

诊疗常规是预先制定、并予以发表的临床规则,旨在影响有关健康干预的决策.正如下文我们要描述的那样,诊疗常规形式多样.目前为止,临床上多数使用的是诊疗指南或仅仅为指南,用于帮助临床医生诊疗病人.     

肿瘤临床诊疗决策中的哲学思维运用

临床肿瘤诊疗决策是一项复杂的系统工程,在这个过程中正确使用哲学思维是取得一个科学并个体化治疗决策的重要前提。当下,大多数临床医生由于其受教育过程之中缺乏医学哲学思想的教育和训练,故在肿瘤相关学科的临床诊疗决策过程中科学合理地使用哲学思维越来越显示其迫切性和必要性,这也是成为一个合格临床肿瘤医生的重要前提和基础。如何训练、怎样训练临床医生的哲学思维能力是每个临床医生需要面对的重要课题,本文结合恶性肿瘤的临床诊疗决策过程中可能应用的哲学思维方法,具体分析这些哲学方法的应用策略,让临床医生在肿瘤诊疗决策中能够做到谋而后动。     

临床决策偏差中的心理效应

临床决策是临床工作的核心。科学正确的临床决策是保证医疗服务质量的重要环节。现代心理学对临床决策的研究发现,由于决策双思维系统运转模式的存在,一些心理效应常常会导致临床决策出现系统性偏差或失误,这些心理效应包括易得性、拆分效应、锚定效应、框架效应、单次-重复博弈效应和后见之明效应等。医务人员了解这些心理效应的表现,熟悉它们对临床决策的潜在影响,并在进行重大临床决策时有效避免之,将会显著提升临床决策质量。     

多维视野下的临床决策

临床决策是临床实践的重要组成部分之一,随着时代和科学技术的发展,临床决策的内涵和方法也发生了深刻的变化。有许多的因素影响或决定临床决策的质量,如何正确处理好循证医学证据与经验、传统方法和现代技术、创新与人文主义精神、技术与费用等关系是一个十分复杂的课题,需要从临床、经济、社会和法律等多方面加以研究和探索。     

临床决策与卫生政策

从讨论趋利性临床决策与泛企业化卫生政策的共同作用是造成我国医改失败的根本原因入手,在对3个典型案例进行深入剖析的基础上,论证了临床决策和卫生政策相互依存、相互作用的基本关系;研究了临床决策与卫生政策的决策主体、影响因素、决策过程、信息反馈、关系调整的循环路径;认为完善决策机制是保证临床决策和卫生政策正确有效的必要条件,提出了进一步完善临床决策和卫生政策的决策机制的具体意见和建议。     

对影响“临床决策”负面因素的剖析与探讨

临床决策是医疗实践过程中的中心环节,直接关系到病人的治疗效果。在决策形成和实施过程中受到各方面因素的制约,主要包括两个方面医生自身方面因素,如医生素质、技术水平、决策思维能力等;医生自身以外的因素,如卫生政策、药品及其它医疗器材的流通环节、医保制度、医院经营方针,其它因素如社会、伦理、法律、经济等无不影响着医疗决策的正确实施。因此,要排除干扰,努力实施科学的临床决策,不仅要加强医生本身的素质和技术层面的培养和提高,更需要全社会、患者和广大公众给予理解和支持。     

浅析当前临床科学决策的几个影响因素

随着循证医学在我国的发展和"医疗举证责任倒置"等相关法律的实施,我国临床医生在进行诊治决策时已逐步向临床科学决策迈进。而防御性医疗、不健全的医疗制度及相关法律等却严重影响着这一科学决策的转变过程。只有有效解决了导致干扰科学决策的各种社会影响因素,如扩大基本医疗保险的覆盖率,实施医疗风险保险制度,提高医务人员认知和职业素质,保障行医安全等,临床科学决策的真正落实就大有希望。     

泌尿外科微创技术与临床决策

微创技术在泌尿外科中的应用越来越广泛,对临床决策也产生了深远的影响。临床决策应以最佳证据作指导,充分评价不同方案的风险和利益,选择出最优方案应用于临床实践。微创技术的应用要以人为本,要贯穿诊断和治疗的全过程,要因地制宜,充分考虑应用的物质条件和基础。微创技术的应用也必须考虑经济因素,应选择适宜技术进行适度治疗。     

疾病难治原因面面观——一个临床医生的体会

疾病的治疗有难有易,而造成疾病难治的因素也是多样性的,有主观因素和客观因素之分。客观因素是指不依赖于医务人员主观意识而客观存在的情况和事实,主要是病情、患者、治疗的特点造成的难治。而主观因素是指医务人员的认识和决定,具体来说是由于医务人员的素质、能力、知识缺陷造成对临床资料的处置、病情评估或药学评估的不当所引起的难治。...     

航空决策模型及其影响因素分析

航空决策指在航空飞行驾驶过程中,飞行员面对特定情境做出最佳决策时的心理过程。情景评估和风险评估是航空决策模型中最重要的两个阶段。个体认知因素、疲劳和动机因素以及知识经验的限制会导致不良航空决策,组织压力和社会因素则通过混淆飞行员对飞行安全的看法间接影响航空决策。在未来的研究中,研究者应当重视构建更合理的航空决策模型,从辩证的角度全面看待知识经验与飞行安全的关系,加强对动机因素和环境因素的调查分析和实验性研究。     

Integration of Analytic Hierarchy Process with Regression Analysis to Identify Attractive Locations for Market Expansion

Selection of new geographies in which to expand is a key decision for businesses aspiring to go beyond the opportunities in the existing markets. The conventional approaches of market selection can only provide a set of systematic steps for problem solving without considering the relationships between the decision factors. Decision models based on statistical techniques are able to examine the relationship between decision factors but are unable to effectively assist decision makers in identifying the most promising market, particularly in terms of prioritizing across decision factors. Analytic Hierarchy Process (AHP) is a commonly used approach for choosing alternatives by prioritizing across multiple decision factors. The typical AHP modelling requires knowledge of criteria and/or alternatives along with their relative weights, generally elicited from field experts. Quite often, firms encounter situations where decision makers are aware of only the overall objective and a set of earmarked geographies for setting up market locations while being relatively unaware of decision criteria and relative weights. This precludes using AHP to identify promising market locations. This paper conceptualizes a market selection decision model that integrates AHP with statistical modelling techniques to identify the attractive market locations for the purpose of expansion. The model first uses principal component analysis and multiple regression to determine significant decision criteria and their weights. Thereafter, it applies AHP to prioritize the market locations across the decision criteria. This integrative approach is illustrated for identifying the attractive locations in rural markets for a steel firm in India. The major advantage of this approach is that unlike the existing models, it works in situations when firms have not enough knowledge about factors for evaluating alternative market locations. Another key advantage of the proposed model is that of economizing resources for data collection on variables representing decision factors. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.