第三讲 临床决策分析中如何应用决策树

在临床诊断治疗中,除个别诊断特征比较明显的病种外,许多疾病都存在鉴别诊断。当然在医疗实践中由于受到病人复杂的病情和医务人员所掌握的知识、技术水平及责任心的影响以及医学科学发展的限制,不可避免地会有误诊、误治情况的发生。为了减少这种情况的发生,对于比较复杂的疾病,除了做好各种鉴别诊断检查外,还可以采用最直观的决策树的方法来帮助进行临床决策,对病人可能的诊断、治疗及愈后作一分析,5当然也可以对某种疾病不同方案的治疗效果进行分析,选择适宜的方案。     

选项数量和属性重要性对决策中信息加工的影响

本研究采用决策过程研究方法中的信息板技术,以现实生活中的职业选择作为决策任务,考察了选项数量和选项属性的重要性对决策过程中信息加工的影响方式。结果表明:选项数量对决策过程的信息搜索深度、搜索模式和策略的补偿性产生了影响;选项属性的重要性并不影响决策者对属性的查看时间,但影响了决策者对属性的点击次数。     

多对象情境中一级视觉视角采择的自发性表现

本研究设计了3项实验探究多对象情境中一级视觉视角采择的自发性表现。实验1通过改编经典的任务范式,验证了一级视觉视角采择的过程是可以自发产生的观点。实验2增加了一个虚拟对象,结果发现存在多个对象的情况下,尤其是对自我视角进行判断时,虚拟对象所看到的客体数量一致性会产生群体视角作用,影响任务绩效。实验3将虚拟对象看到的客体数量设定为不一致,证明对象间视线的一致性也会吸引被试的注意,在自我视角和他人视角条件下产生不同的影响作用。总之,在多对象情境中,无论该视角是否为目标视角,人都会高度灵活、自发地对他人视角进行采择,这一过程受到“本人-目标对象-无关对象”三者间关系的影响,呈现出基于情境的特有表现。     

目标与非目标数量变化对多目标追踪的选择性抑制效应

采用多目标追踪和点探测刺激觉察任务相结合的实验范式,考察目标和非目标数量变化对多目标追踪的选择性抑制效应。实验一设置非目标恒定而变化目标数量,结果发现：随着目标数量的增加,目标与非目标间的抑制差异量不随目标数量变化而变化。实验二设置目标恒定而变化非目标数量,结果发现：在非目标数量变化的三种水平下,目标与非目标间的抑制差异量也无显著差异。综合实验结果表明：在多目标追踪的追踪容量或抑制容量范围内,抑制差异量对目标数量或非目标数量变化是不敏感的;注意资源分配方式在一定范围内保持相对稳定。     

纵向Rasch模型在大学新生适应性追踪研究中的应用

对1952名大学新生进行适应性调查,其中285人接受了2次以上的追踪调查,所得的多级评分重复测量数据采用纵向Rasch模型进行统计分析。研究应用SAS的GLIMMIX过程对多层Rasch模型参数估计作了新的尝试。结果表明：（1）新生在第一学年内,学习和情绪适应总体呈上升趋势,人际适应呈下降趋势;（2）不同个体入学时的适应状况差异显著,但是随时间变化的趋势、快慢相同;（3）学习适应分量表的项目稳定性较好,而人际、情绪适应的部分项目难度存在时间效应。研究结果对新生辅导具有启示意义     

位置和轨迹信息在短暂消失目标复原过程中的作用

研究发现在多目标追踪任务中,即使视野中的所有物体同时消失长达几百毫秒,被试也能成功地完成追踪任务。Horowitz等（2006）认为这种能力主要是依靠把刺激消失时的目标信息保存在一种离线存储（off-line memory）记忆当中。这样,当刺激再现时,被试就可以把当前画面与存储的内容进行比较来区分目标和非目标。本研究的目的在于探讨目标位置、运动轨迹等信息在目标复原过程中的作用。结果发现：(1) 目标再现位置与消失位置相同时,被试的成绩最好,这说明在目标复原过程中利用了基于位置匹配的策略。(2)当目标再现位置与其消失前的运动方向一致或位于其消失前的运动轨迹上时,成绩较对照条件（目标再现于运动轨迹的法线方向）要好,这说明被试能够利用目标运动的轨迹和方向等信息。（3）当追踪的目标数量增加时,目标运动轨迹和方向等信息在复原过程中的相对作用下降,且被试只能利用1~2个目标的轨迹和运动方向信息     

雷公藤多苷对肝脏的双重作用及其思考

文献研究表明,雷公藤多苷既可治疗肝脏疾病,又能引起肝脏毒性.本文对其双重作用从不同角度进行了分析,认为药物均存在治疗作用和毒副作用的双重效应,且与用药剂量、时间密切相关,并从严控剂量时间、加强监测、重视"治未病"、改进剂型等方面提出了应对措施.     

医生多点执业的探索

新医改提出了"研究探索注册医师多点执业"方案,这意味着我国医师制度的重大变革,医生能否多地点执业再次成为各方关注的焦点.在分析医生多点执业的利弊与障碍后,介绍国外对医生多点执业的管理模式,在此基础上对我国的医生多点执业提出相关建议.     

基于GT和多面Rasch模型的结构化面试分析

该研究应用GT和多面Rasch模型对结构化面试数据进行分析,并提出一些建议针对某辅导员招聘面试数据,运用GT从宏观上分析应聘者、考官和项目所带来的总体误差大小,在此基础上,运用多面Rasch模型从微观上进一步探查考官严厉度、应聘者能力差异、项目难易度及侧面偏差．结果表明：1）GT分析表明应聘者产生的变异较大（90．65％）,说明面试可靠性较高,且当考官数为2时可靠性已较好.2）多面Rasch模型分析出了各侧面效应中的非拟合因素及交互效应中的偏差因素,表明面试误差主要来自考官间严厉度的差异及其自身一致性的不稳定。将GT与多面Rasch模型相结合分析面试数据不仅能测查出评价过程各方面的问题因素,并能更好地作整体把握。     

中学生图形推理认知特征诊断

在前人的研究基础上进行口语报告分析,形成图形推理的认知成分模型。引进多策略多成分潜在特质模型（MLTM for MS）将图形推理的认知成分模型与心理测量模型加以整合,对235名中学生图形推理认知特征进行诊断。结果发现：（1）图形推理总能力相同的被试,各成分对应能力即视知觉识别能力、规则构建能力、规则应用能力不一定相同。（2）被试使用知觉分析策略和分析策略的正确作答概率较高,而使用猜测策略的正确作答概率较低。