- 时间：2022-01-10 22:36 编辑：诶姆 来源：蚂蚁资源 阅读：150
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摘要：大家好，今天给大家介绍关于医学系统评价（为什么进行系统评价）的相关内容，详细讲解如何进行系统评价与Meta分析，循证医学系统评价和随机对照实验证据级别哪个高，针对某一临床问题开展系统评价，其意义何在等，希望可以帮助到您。
如何进行系统评价与Meta分析,Meta分析方法是根据同一主题在同一主题下的多个独立实验组合的统计方法。此方法还用于代表该方法的概述数量，定量综合。根据个人经验，Meta的精华是二级处理和文献的定量合成。
循证医学系统评价和随机对照实验证据级别哪个高,随机对照试验。（系统评估是衍生的证据，随机对照试验是直接证据。）见：国家卫生服务部门系统*课程：随机，在不同的GroupScontroled临床研究中进行验证，队列研究，全部或非倾斜研究，临床决策规则;* B级证据：回顾性队列研究，前瞻性队列研究，生态研究，结果研究，案例控制研究，或结论的A级证据的外推;* C类证据：案例序列研究或结论与B级证据推断;* D-Class证据：专家意见没有关键评估，或基于基础医学研究。
针对某一临床问题开展系统评价，其意义何在,正确答案：B分析：B.Analysis（2005年检查这个问题）：药物的临床评价是：1解决临床前研究的局限性;2解决先前临床研究的局限性;3在上市市场后延长了临床应用;4促进合理的药物。毒性试验扩大不同物种应该是临床研究的类别，这不是临床评价，所以这个问题是B.
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- xiaozhang
- 系统评价撰写的报告规范是什么,系统评价/Meta分析系统评价(systematic review)又称Meta分析、荟萃分析,是将针对同一问题所做的一系列独立研究的结果进行定量的综合、比较与分析,并对该问题的结果做出综合评价。一般而言,学术界把建立在文献质量评价基础上的、对于医学文献全面系统的评价称之为“系统评价”
- 2022-01-10 22:36:07
- ee
- 第8章管理信息系统评估和维护管理信息系统评估和维护是信息系统构建的重要组成部分。该系统评估了系统的当前性能，为未来的系统改进提供了基础，系统的维护是信息系统可持续发展的保障。通过本章，了解信息系统的评估方法和原则，掌握信息系统维护的知识。基本内容1.管理信息系统的评估1.在评估信息系统时，系统评估指标系统是建立科学评估指标体系。（1）指标评估信息系统的建设，运营维修角度：人事情况，领导支持，推进，管理科学，可维护性，资源利用，发展效率NCY，投资情况，福利，安全可靠。（2）来自信息系统用户的评估指标是：重要，经济，及时，友好，准确性，实用，安全可靠性，信息量，效益和服务水平。（3）来自信息系统的评估指标对外影响：共享，指导，重要性，利益，信息和服务水平。系统评估方法（1）多因素加权平均评估方法多因素加权平均评估方法列出了上述20个指示器到表8.1所示的顶层，然后要求专家根据其重要性对每个指标进行重量，最高重量是10分，最小1点。休息，每个专家评分的20个评估系统指标，最高分也10分，最小是1点，其得分表如表8.1所示。表8.1专家评分（专家重量）重要的实用精度及时友好的经济安全RE责任信息有效服务经验投资情况开发效率资源利用人员分享推进管理科学性质可维护性领导支持指导权重W（全部分解10）重量x（全司10）专家重量是指专家的权威，而且重量的权力由评估专业知识和经验的评估决定。根据几位专家的分数表和专家自身重量的数量，我们将找到每个指标的重量值。
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- dsadasd
- 零售营销管理中最具革命性的变化是POS系统的广泛应用。由于POS系统在零售业的普及，使零售业从传统的部门管理转向单品管理、从经验管理转向数字化的科学管理成为可能。POS最大的特征是通过对商品条型码的识别，全方位、多角度地获取卖场产生的数据。POS可以瞬时获取谁销售（售货员）、什么时间销售（时间）、在什么地方销售（卖场位置）、谁购买（顾客属性）、购买了多少（价格和品牌）、怎样结算（现金或银行卡）等多角度的数据。其中，谁、什么时间、在什么场所等数据可以用于员工管理。谁购买、什么时间购买、购买多少、怎样结算等数据可以用于顾客管理。在卖场什么位置、卖了什么等数据可以用于商品管理。由于POS可以多角度全面地收集信息，因此商品数据、顾客数据、经营数据以及人员管理方面的数据构成了POS系统的中心内容。零售业是通过采购、库存、定价、陈列、销售等各环节的有机结合来维持经营的，因此POS系统的建立可以使采购数据、库存数据、销售数据连为一体，从而实现零售各环节统一的全过程有效管理系统。尽管POS系统是零售企业走向科学管理和精确化营销的桥梁，但是我们也应该清醒地认识到，企业拥有POS系统并不能自动生成科学的营销管理，只有将POS系统中蓄积的各种经营数据进行深入挖掘，使数据变成信息和知识，并基于这些信息和知识进行营销决策才能真正形成企业的核心竞争力。目前零售业对POS数据的应用领域，主要集中于商品管理和顾客管理。商品管理领域中的POS数据应用零售业导入POS系统的根本目的是提高企业的经营效率。超市是以商品周转为基础的零售业态，由于这种业态普遍毛利率较低，而且费用大，利润率很低，因此超市在经营中稍有损耗就会造成亏损，经营风险很大。因此，提高销售额、提高毛利率、降低费用、加速商品周转就成为超市经营的基本目标和根本任务。通过对POS数据深层次挖掘，可以在以下方面改善和提高企业的经营效率。1、单品管理。如果靠工作人员在数万或数十万个品项中，对每个商品的销售动向进行精确把握几乎是不可能的事情。POS系统的导入，可以实现对每个单品销售状况的精确把握。2、淘汰滞销商品。通过POS数据分析，可以在众多的商品品类中很容易发现畅销品和滞销品，但很难发现完全滞销的商品。因此这就需要对滞销品在设定一定基准值的基础上进行详细分析。如果对这些完全滞销品不及时淘汰，必然会使库存恶化，浪费卖场宝贵的空间。3、掌控畅销品。畅销商品并不是通过POS数据分析出来的，它是客观存在的，但这并不能说POS数据分析对畅销商品就毫无意义。根据POS数据分析畅销商品的主要目的是为了防止畅销品的断货。对于店铺来说，商品的断货也就意味着“购买机会”的丧失，它不仅会为店铺带来潜在损失，而且也影响店铺在顾客心目中的形象。通过POS数据分析，可以精确把握每个单品的日均销售量，并以此为根据制定商品的采购计划和送货日期，以保证和维持货架商品的陈列量，只有这样才能使畅销品保持畅销。4、提高毛利率。通过POS数据分析把握畅销商品的另外一个目的，是使不同商品的毛利率达到有效的组合。如果在畅销品的周边配置高毛利率的商品，可以有效地提高商品毛利率水平。另外，把畅销品做深，组织不同型号、容量的商品也是有效提高毛利率水平的方法。另外，根据POS数据分析，可以将每个单品的毛利率进行排序，通过末尾淘汰制或根据所设定的毛利率下限，将毛利率极低的商品排除掉。5、对新商品进行评价。经过20多年的发展，我国己进入到一个相对成熟的市场发展阶段。成熟市场对商品的要求是多品种、少量和短周期。新产品的大量涌现给零售业提出了新的问题。现在许多零售业对新产品的引入往往持矛盾的态度，这主要是因为引进新商品必然要对现有的商品和货架进行调整，但对新商品销售情况心中没底，如果对于顾客认知度较高的新商品不加以引进，又害怕引起顾客不满。在这种矛盾中，零售商非常需要整合一套对新商品评价和引进的方法。通过POS数据分析可以有效地对新商品进行系统的评价。一些零售企业可以首先在个别店引入新商品，然后对新商品的销售动向进行跟踪。如果新商品的销售确实稳步增加，就说明顾客支持这种新商品。经过一段时间的跟踪分析和评价，最终决定新商品的引进规模和数量。6、对促销效果的实证分析。POS数据分析中一个重要的方法就是，不断针对商品销售中存在的问题提出各种假说，然后通过POS数据对改善结果进行验证。一般超市最具有代表性的促销手段包括特卖、陈列和店内POP广告等。通过POS数据分析，可以最大限度地对这些促销手段的实际效果进行验证，从而提高促销的效果和效率。特卖是超市促销的重要手段。通过POS数据分析，可以有效确定特卖商品、特卖价格、特卖周期、特卖中商品的最佳组合等。通过POS数据分析，还可以有效地测定卖场和货架中商品的最佳陈列位置、陈列方法的效果、关联商品的陈列效果、端架陈列和卖场堆头陈列的效果，以及最佳陈列周期，货架中畅销商品、辅助商品、战略商品、利润商品等不同特点商品的位置分配等。店内POP广告、插页广告等对于商品促销起着非常重要的作用。店内POP广告的提法、位置、色彩、制作方法(如手工和印刷) 的不同，会使商品销售量有很大的不同。通过假说——实证分析可以对POP广告的提出时间、提法的有效性做出验证。顾客管理领域中的POS数据应用一般通过POS机对商品条型码的扫描，可以对每个单品的销售状况、库存状况等进行有效的管理，但是商品一旦售出后，到底卖给了谁并不清楚。一些生产商和零售商并不满足于利用POS系统对商品进行管理，他们还迫切想知道购买这些商品的顾客属性是什么，他们为什么要购买这些商品，使用这些商品的感觉，以及使用后如何评价这些商品。为了解决这一问题，零售商开始发展会员顾客，通过发放会员卡将顾客组织起来。由于顾客在登记会员卡时需要填写个人及家庭的基本信息，因此POS机在扫描完商品条型码后，再扫描顾客的会员卡就可以精确掌握商品购买者的基本属性和生活背景。由于POS机上添加的自动读取会员信息的装置可以有效地记录顾客的购买履历，零售业开始真正进入了一个对单个顾客进行管理，或者说对顾客关系进行管理(CRM)的时代。顾客会员卡与POS系统的结合，可以使商品、时间、顾客三个层次的数据联结起来，使过去生产商和零售商不可能做到的对顾客的精确分析成为了可能。目前生产商和零售商对POS系统中顾客履历的分析主要用于：1、对商圈规模和顾客需求状况分析。2、对顾客基本属性和购买行为关联分析。3、对顾客日常购买状况和购买方式分析。4、对商品群、品牌与购买者属性之间关联分析。5、对顾客购买时期、购买时间段分析。6、对各商品群顾客购买方式分析。7、顾客对品牌忠诚度分析和各品牌竞争关系分析。8、对促销效果分析等。（作者为首都经贸大学教授）
- 2022-01-10 22:37:23
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