一、信息不对称对医患关系的影响及应对策略（论文文献综述）
王瑱,徐同镭,计光跃[1]（2021）在《骨科4级手术前平衡医患信息不对称对医患关系的影响》文中进行了进一步梳理目的观察在骨科4级手术前平衡医患信息不对称对医患关系的改善作用。方法将800例骨科4级手术患者随机分为两组,对照组400例采用常规手术医师术前知情同意谈话,观察组400例在常规医师术前知情谈话的基础上,增加科普、重大疑难手术行政谈话等方式,比较两组术后患者体验量表分值以及在术后医疗纠纷的发生率。结果观察组较对照组术后患者体验量表分更高（P<0.05）;性别比较显示观察组患者术后体验量表得分均高于对照组（P<0.05）;年龄段比较显示观察组各年龄段患者术后体验量表得分均高于对照组（P<0.05）。观察组较对照组术后医疗纠纷发生率更低（P<0.05）。结论运用科普、重大疑难手术行政谈话等方式平衡医患信息不对称,可以有效改善患者体验,促进医患关系的和谐。
王曾[2]（2021）在《南充市Z医院医患关系存在的问题及对策研究》文中研究说明
瞿曦[3]（2021）在《武汉市医患纠纷治理研究》文中认为2019年作为新一轮医改政策实施的第三年,也是出现形形色色的问题的一年。中国进行了7次医改,中国医师协会2015年发布了《中国医师执业状况白皮书》,专门针对医疗暴力进行了说明了改革,中国医疗现状虽然在有些方面焕然一新,但医患矛盾越来越尖锐,医疗投诉猛增,医疗赔付骤长,“医闹”频发,流血事件层出不穷,从根本上解决医患矛盾迫在眉睫。但是医疗改革政策制度的构建,不仅对不同层级政府部门以及专家学者的协助有着相应需求,同时与现实数据的支持同样密不可分。武汉作为中国中部特大城市,肩负着中部崛起的重任。针对不同层级医院内部患者、医生关系开展实地调研,对于新医改环境之中二者关系所受影响因素开展研究分析,实现最终结论的有效获取,以政府职能层面为基础,指出相应的应对手段,进而对武汉和谐发展保驾护航。第一部分为引言,对于本文研究开展期间相关背景环境、研究意义、实际内容、研究手段和全球范围内研究开展实际情况进行分析说明,对于本文研究开展的主题进行相应阐述。第二部分是问卷调查与分析,针对实际数量为500人的患者与医生开展问卷调查,最终获取的有效问卷实际数量为484份,进而开展实地访谈,从获得一系列真实数据及第一手访谈资料中探寻问题根本,从中寻找解决之道。第三部分为当下武汉市医患关系的现状分析,实事求是,从而为本次研究提供详实的数据支持及理论依据。第四部分透过现象看本质,对现阶段武汉市内部医患关系开展分析研究,对于导致二者矛盾的问题因素进行有效分析探寻。第五部分则有效结合武汉市自身具体情况,对于后续医患关系的发展开展分析探讨,同时有针对性的指出相应优化意见与具体手段。
孟清扬[4]（2021）在《在线健康社区患者满意度对患者依从性的影响研究》文中指出在我国,由于人口众多、城乡医疗资源分布不均衡、治疗效率低下等客观事实,导致医疗资源紧张等问题尤为突出,多数医院人满为患。互联网医疗的迅猛发展在很大层面上减缓了这种状况,使人们有更多的渠道和方法来了解健康资讯和相关服务。微医、平安好医生、阿里健康等国内知名在线健康社区作为医师和患者之间沟通和信息分享的平台,被越来越广泛的使用。患者满意度成为评价治疗效果的一个重要指标,它可以为提高医疗服务质量和优化医疗服务流程提供参考依据。患者对在线健康社区的满意度可能会影响患者在未来继续通过互联网搜寻健康资讯的意愿和使用频率,从而影响到其在日常生活中对健康信息的积累以及健康素养的提升,并最终对其健康相关的行为决策产生影响,包括其对医嘱及药物的依从性。患者依从性指患者在线下实际就诊过程中如何遵从其主治医师的诊断及推荐的治疗方案,对提高治愈率尤为重要。然而,我国有关患者满意度的研究大多关注线下门诊,且主要通过问卷或者访谈方式获取,较少学者采用主题识别等自然语言处理技术对网络健康领域评价内容进行满意度研究。另外,目前国内关于患者依从性的研究主要集中在慢性病患者的护理服务和用药方面,而在信息学和行为学方面的研究仍有待发展。本研究立足国内在线健康社区,运用LDA主题识别技术对社区中患者评价内容数据进行抽取并归纳出满意度主题维度;在此基础上结合自我决定理论、使用与满足理论、社会信息处理理论、以及信息不对称理论提出在线健康社区患者满意度及其关联变量对线下就诊时患者依从性的影响关系实证研究模型,选取感知医师质量、感知在线健康社区质量、患者满意度、健康信息搜寻行为、感知信息不对称、电子健康素养、以及患者依从性等潜变量提出假设,参考先前学者相关研究中的成熟量表,通过结构方程模型进行假设检验及控制变量效应分析。根据实验结果进行充分讨论,为患者的健康决策提供科学地解释,为患者满意度、患者电子健康素养和患者依从性的提升提供参考建议。研究结果发现:第一,在研究在线健康社区患者满意度主题关注维度时,发现患者满意度集中在对在线问诊医师的服务态度、医术技能和沟通水平方面,以及有关在线健康社区的规范程度与易用程度方面。患者对医师的满意度主题关注度占比较大,但在线健康社区是为患者提供网络咨询问诊和信息搜寻的基础载体,患者的使用感受将潜移默化地影响患者评价。第二,在研究在线健康社区患者满意度及其关联变量对患者依从性的影响时,发现患者满意度会受到患者对在线问诊医师质量的感知和对在线健康社区质量的感知的正向影响,并进一步通过作用于其健康信息搜寻行为、电子健康素养等最终对其线下实际就诊过程中有关医嘱及用药的依从性产生作用效果。另外,年龄、性别、学历层次和居住地类别对结构方程模型的控制变量效应不显着,唯有居住地类别会显着作用于患者电子健康素养。综合主题挖掘及实证研究实验结果,本文帮助医师理解互联网健康大环境下的医患关系,并向在线健康社区管理者提出有关未来发展的参考建议。
刘雨婷[5]（2021）在《医患信任互动正向演变的过程 ——来自fNIRS的证据》文中研究指明良好的医患信任是和谐医患关系的核心。随着医患冲突数量日益增长,我国医患信任水平呈下降趋势。本文旨在探索医患信任的促进机制,通过结合医患互动中重要的影响因素,包括个性化信息（信息需求、决策偏好、情绪状态）和互动方式（信息共享、正向反馈）,以构建医患信任互动正向演变模型。为了验证该模型的有效性,本研究通过近红外技术,从医生和患者双视角下来探索在首诊过程中医患信任互动型的正向演变机制。在研究1中,为了探究患方视角下信任正向演变模型的个性化信息和互动方式对患方信任形成的有效性,通过近红外技术,让患者阅读不同的医患互动文字对话以探索三种个性化信息（信息需求、决策偏好、情绪状态）在不同互动方式下（信息共享、正向反馈）的信任结果的差异和对应变量激活的脑区。结果发现,对患者而言,医生了解患者的情绪状态可以显着提高患者信任水平,并达到了解型信任阶段;医生给予患者关于信息需求的正向反馈可以显着提高患者信任水平,并达到认同型信任阶段。近红外激活结果发现,了解患者的信息需求、决策偏好和情绪状态,可以激活布洛卡区域、背外侧前额叶和颞极区,满足患者的信息需求、决策偏好和情绪状态,可以激活患者额极区、背外侧前额叶、布洛卡区域（岛盖部）和韦尼克区域（缘上回）。上述区域激活结果说明文字脚本的有效性。在研究2中,为了探究医方视角下信任正向演变模型的个性化信息和互动方式对医方信任形成的有效性,通过近红外技术,让医生阅读不同的医患互动文字对话以探索三种个性化信息（信息需求、决策偏好、情绪状态）在不同互动方式下（信息共享、正向反馈）的信任结果的差异和对应变量激活的脑区。结果发现,对医生而言,患者了解医生的情绪信息可以有效提高医生的患者角色信任水平,患者了解医生的信息需求可以有效提高医生的尊重人际关系信任水平,患者了解医生的情绪信息和给予情绪的正向反馈可以有效提高医生的合作意向。近红外激活结果发现,了解医生的信息需求和情绪状态,可以激活背外侧前额叶和颞极区,满足医生的决策偏好和情绪状态,可以激活颞中回、韦尼克区域和布洛卡区域（岛盖部）。上述区域激活结果说明文字脚本的有效性。研究3是在实验1和实验2的基础上,通过近红外技术和合作任务,进一步证实医患信任互动正向演变模型的有效性。研究让医生和患者同时观看不同的视频材料并完成前后测的合作按键任务,以此来探索三种不同的信任阶段下（有限理性型信任、了解型信任、认同型信任）医患双方最终的信任结果、合作水平和人际脑间同步结果。结果发现,医患认同型信任值显着大于医患了解型信任值,医患了解型信任值显着大于医患有限理性信任值。完成信任正向演变后的医患合作水平显着高于信任正向演变前的合作水平。同时,近红外脑间同步结果显示,医患双方布洛卡区域和额极区的同步结果可以有效预测医患双方信任水平的正向演变。该区域的同步结果与行为的线性回归结果和医患前后合作结果均印证了该模型的有效性。综上所述,本研究通过结合个性化信息（信息需求、决策偏好、情绪状态）和互动方式（信息共享、正向反馈）构建的医患信任互动正向演变模型可以有效的提升医患双方信任,达成共同合作。
陆心怡[6]（2021）在《在线医疗社区患者信息行为对患者依从性的影响研究》文中进行了进一步梳理在线医疗社区,例如春雨医生、好大夫、丁香园论坛等,能够为患者提供与医生或其他患者交流沟通的平台,具有方便、快捷和更新及时的特点,且不受地域和时间的限制。在线医疗社区能够重新分配和重复使用医疗资源,促进医疗资源和服务的跨地域性流动,在一定程度上缓解医院拥堵问题,提高医疗资源的利用率并缓解医疗资源短缺问题。信息质量是在线医疗社区作为互联网平台较为突出的问题,再加上患者获取信息和辨别信息质量的能力水平参差不齐,导致患者感知信息质量与实际信息质量并不一定对等,从而影响医患关系、就诊效率和患者健康等方面。考虑到在线医疗社区的优势和其不可逆的发展,尤其是在新冠疫情期间,在线医疗社区表现出了独特的活跃性,发挥了重要的作用。为帮助医生和在线医疗社区服务提供者更深入、全面地了解和引导在线医疗社区中的患者信息行为,从而达到通过在线医疗社区辅助医生线下诊疗、提高就诊效率的目的,本研究依托于国家自然科学基金重点项目《大数据驱动的智慧医疗健康管理创新》（71532002）,对在线医疗社区中的患者信息行为（包括患者信息查寻行为、医患信息交互行为和患者信息共享行为）对患者依从性的影响进行研究,并在此基础上进行基于患者信息行为、以提高患者依从性和就诊效率为目的的在线医疗社区信息推荐算法的初步研究。本文的主要工作分为以下三个部分:（1）在线医疗社区中患者信息行为的影响因素研究在研究患者信息行为对患者依从性的影响机制之前首先需要明确研究视角。第一部分对在线医疗社区中的患者信息需求和用户社交关系进行研究,在此基础上分析患者信息行为的影响因素。结果表明,在线医疗社区中患者信息行为的影响因素包括用户的人口统计学因素、风险偏好、电子健康素养、患者激活、感知社会支持、感知社会临场感、感知响应性、社区互惠准则、信息质量等。因此,这些因素可以作为变量进行切入对患者信息行为对患者依从性的影响机制展开研究。（2）在线医疗社区中患者信息行为对患者依从性的影响机制研究基于（1）的研究结果,建立理论框架,构建研究模型,提出假设,通过实证研究在线医疗社区中患者信息行为对患者依从性的影响机制。研究结果表明:受不同调节焦点的患者会分别对新兴治疗方法和成熟治疗方法相关的信息产生查寻行为,通过患者感知信息质量和信息满意度对患者依从性产生积极影响;患者健康素养通过影响患者信息查寻行为对患者依从性产生积极影响;患者信息查寻行为通过其感知社会支持、社会临场感和响应性的中介效应对患者依从性产生积极影响;医患信息交互行为通过影响患者感知信息质量、患者决策偏好和医患一致性对患者依从性产生积极影响;患者信息查寻行为和医患信息交互频率通过影响患者感知情感和认知同理心对患者依从性产生积极影响;互惠、患者对社会支持和响应性的感知对其信息共享行为有积极影响,而患者信息共享行为通过影响其自我效能感、自我价值感和感知信息不对称影响其依从性。（3）基于用户画像与协同过滤的在线医疗社区混合信息推荐算法首先,基于患者在在线医疗社区中的信息需求、社交关系、信息共享意愿以及行为偏好,构建用户信息兴趣模型,然后构建患者的“用户画像”,将患者信息标签化,展现其个人属性、行为特征和信息兴趣,最后结合协同过滤算法计算加权相似度和评分估计值,产生信息推荐结果。该混合推荐算法一方面避免了单独使用协同过滤而产生的冷启动和数据稀疏性问题,另一方面融合了用户画像,将用户信息行为特征和信息兴趣考虑到信息推荐条件中,从而起到通过推荐信息来引导用户信息行为的目的。本研究的创新点在于三个方面:（1）从患者依从性的角度研究了如何通过在线医疗社区辅助线下诊疗;（2）进行了在线医疗社区中患者信息行为相关的UTAUT模型应用研究;（3）提出了以提高患者依从性和改善就诊效率为目的在线医疗社区信息推荐算法。本研究为从研究在线医疗社区中的患者信息行为、患者依从性以及在线医疗社区信息推荐算法的理论研究提供了理论支持,为社会交换理论等在医疗健康领域的应用提供新的方向和思路,为在线医疗社区信息推荐算法的研究提供理论借鉴与支持。同时,本研究帮助医生和在线医疗社区的服务提供者深入了解患者用户的信息需求和行为特征,引导患者信息行为,从而推动在线医疗社区辅助线下诊疗。
章会玲[7]（2021）在《平台经济下的供应链协调策略研究》文中指出随着互联网技术和新型基础设施的快速发展,平台经济由一种商业模式逐渐发展为一种经济形态。平台经济促进了产业融合并激发了大量新业态,平台经济环境下企业之间的竞争也转变为供应链上的竞争。本文以平台经济环境下两种典型供应链:新零售供应链和服务型供应链为研究对象,研究了考虑库存转运的新零售供应链协调问题以及信息不对称下服务型供应链激励问题。文章创新点和主要研究成果如下:（1）为了更好地应对新零售环境下零售商面临的市场需求不稳定、波动大的现象,本文采用零售商间库存转运策略,基于Rudi（2001）和陈敬贤（2012）等关于两个零售商间的库存转运模型以及传统报童模型,引入一个帮助实现库存信息共享的转运协调平台,提出了新零售供应链的多零售商间库存转运模型。通过对集中决策和分散决策下的零售商最优订货量的求解分析,发现在无其它手段干预时,该多零售商新零售供应链无法自然协调。经对比分析证明采用库存转运策略能够显着提高供应链绩效,降低零售商的库存风险和缺货风险。（2）针对信息不对称现象下采用库存转运策略并引入转运协调平台的新零售供应链,本文提出了两种供应链协调机制。基于转运价格的协调机制可以简单有效地激励零售商和平台积极参与库存转运,并使供应链绩效获得帕累托改进。基于两部收费契约的协调机制通过设置会员费和协调费能够完美协调不同信息共享程度下的供应链,使供应链系统绩效达到帕累托最优。本文以含有两个线下零售商、一个线上零售商和一个转运协调平台的新零售供应链为背景,运用就近转运原则减少转运场景并设计数值算例,验证了两种协调机制的有效性。（3）为消除信息不对称现象对平台经济下服务型供应链的消极影响,本文将委托-代理理论与供应链两部收费契约相结合,设计了一种激励机制。经数值算例对比分析,验证了存在信息不对称现象时该激励机制的有效性,并为互联网服务平台在后续管理中不影响服务提供方的努力水平的前提下如何提高自身收益提供了建议。
阮玲[8]（2021）在《构建和谐医患关系的对策研究 ——以宜春市Y医院为例》文中进行了进一步梳理习近平总书记在十九大报告中提出要在“病有所医”上不断取得新进展,解决好人民群众的就医问题是民生领域的一项重点工程,也是构建和谐社会的重要一环。尤其在当前经济水平不断提高,新医改不断推进的背景环境下,人民对个人生命健康关注度也不断提高,对医院提供的医疗服务要求也有所提升。如何推动医患关系和谐发展对于顺利开展医疗活动、保障医疗服务质量有着重要意义。尽管近年来我国增加了对医疗卫生领域的财政投入,医疗技术和服务质量都得到改善,其公益性也日渐凸显,但城镇化、人口老龄化、疾病普遍化等因素也给我国医疗卫生行业带来了一系列新的挑战。现有医疗卫生行业与人民群众基本矛盾主要集中在优质医疗资源是有限的、医疗技术水平不高而群众的医疗需求却在不断上涨,医患之间信息不对称但沟通机制尚未完善,医疗服务意识弱而群众维权意识觉醒。这些都加剧了特殊时期下我国医患关系的紧张,医患双方互相不信任,医院投诉、医疗纠纷频发,医闹现象时有发生,医生执业风险加大,全国范围内甚至出现不少暴力伤医事件,医生从业意愿降低。医患关系已然成为一个亟待解决的社会公共问题。如何提高医患之间信任度、构建和谐医患关系是当今医院所共同面对的难题,具有深刻的现实意义。当前,各地对医患关系管理日渐重视并做出了初步探索,但是尚未形成科学系统的医患管理体系,尤其是在一些三四线城市医患管理弱点更加凸显。所以,本文在公共管理视角下,综合运用管理学、经济学、社会学理论,通过深入调查分析造成医患关系不和谐的因素,探索构建和谐医患关系的对策建议。作者选取宜春市Y医院为研究背景,通过查阅Y医院相关规章制度和内部文件,总结了Y医院构建和谐医患关系的基本做法,主要体现在建立了相关制度、完善医疗投诉流程、加强医德医风建设、加强医疗质量管理和人员培训、加强健康教育宣传几方面。通过统计Y医院2018年-2020年的医疗投诉、医疗纠纷数据,总体掌握Y医院现阶段医疗纠纷的基本情况,并总结了Y医院当前医患关系突出的问题,主要集中在现有医患管理相关制度流于形式,Y医院医疗技术水平不足,员工收入水平低进而导致医德医风、服务意识和工作积极性的丧失。同时通过调查问卷的方式,分别调查Y医院的医护人员、患者及其家属对该院医患关系的看法,汇总分析调查数据,结合具体案例从医院方、患者方以及外部因素三方面对Y医院医患关系不和谐的成因进行深刻分析。从医方来看,医务人员医疗技术水平、医德医风、服务意识及医患沟通不足;从患方来看,受传统观念影响、患者缺乏医学知识但维权意识增强;从外部因素来看,政府财政投入不足、新媒体发展背景下社会舆情难以控制,这些都共同导致了医患关系走向不和谐发展的道路。笔者还查阅了大量的文献资料,学习借鉴国内外医患关系的管理经验。最后从加强医院内部管理、政府、社会等方面提出了构建和谐医患关系的对策建议,其中探索引入第三方调解机制和医疗责任险制度相结合的方法是亮点所在,为改善医患关系提供了新思路。
罗莉娅[9]（2020）在《基于医患关系量表和大五人格量表的医患关系认知差异及其影响因素研究》文中进行了进一步梳理目的了解医生和患者分别对于医患关系的认知情况,分析影响医患关系认知评价的因素,从而为构建和谐医患关系提出精准化建议,并为后续医患关系相关研究提供依据。方法本研究于2017年9月-11月采用方便抽样法选取了3所三级甲等医院的261名医生和758名患者/家属作为研究对象,并利用PDRQ量表、大五人格量表以及自编的一般情况调查表对其进行调查,使用Epidata3.0和SPSS21.0软件对所得数据进行统计分析。本研究中所采用的量表的信度利用克朗巴赫系数法以及分半信度等进行评估,采用验证性因子分析对量表的结构效度进行评估。采用构成比和“均数±标准差”进行描述性分析,各组之间的差异分别采用t检验和F检验进行统计学推断。本研究利用非条件logistic回归对医患关系评价认知的影响因素进一步进行分析,运用多元线性回归方法分析人格相关因素对医患关系评价认知差异的影响情况。结果（1）量表评价结果显示:DDPRQ-10量表条目的变异系数为0.422-1.225,相关系数均大于0.5,因子分析系数为0.223-0.562;PDRQ-15量表中条目变异系数为0.214-0.510相关系数为0.362-0.596,因子分析系数为0.182-0.681。PDRQ-15量表与DDPRQ-10量表中无评价差条目,条目较稳定。DDPRQ-10量表、PDRQ-15量表以及大五人格量表的?2/df值分别为6.152、6.242和6.005,均高于适配标准。DDPRQ-10量表TLI值为0.895,PDRQ-15量表CFI值为0.825,大五人格量表TLI值为0.811,均略低于标准值,属于可接受范围内。因此,可以说明量表在本研究人群中均具有较好的效度。（2）不同年龄、受教育程度、科室和从业年限的医务人员,在患者/家属的客观行为、医务人员的主观经验、客观行为和主观感受结合三个维度得分和量表总得分之间具有一定的统计学差异（P<0.05）,不同性别医务人员在患者/家属的客观行为维度得分及总得分、职称和每周工作时长不同的医务人员量表总得分不具有统计学意义（P>0.05）。（3）不同年龄、受教育程度患者在量表中患者/家属的满意度、医务人员的平易近人性、患者/家属的疾病态度三个维度得分差异均具有统计学意义（P<0.05）。看病方式在患者的医务人员平易近人性、患者/家属的疾病态度之间存在一定的统计学差异（P<0.05）,在患者/家属的满意度这一维度的差异不具有统计学意义（P>0.05）,不同性别和婚姻状况的患者/家属,其对于医患关系的评价得分差异无统计学意义（P>0.05）。（4）医生和患者对医患关系评价的认知差异均具有统计学意义（高分组:t=10.77,P<0.001;低分组:t=20.18,P<0.001）。（5）医患关系评价与医务人员的年龄、职称等因素有关。年龄越大、职称越高的医务人员,其对于医患关系评价认知的水平也较高;控制人口学变量后,患者/家属的客观行为、医务人员的主观感受、客观行为与主观感受相结合三个维度,均与医务人员对医患关系的认知评价水平高低有关。患者/家属对于医患关系的评价与患者/家属的年龄、受教育程度等因素相关。年龄大、受教育程度较高的患者/家属,其医患关系认知评价情况相对越好。（4）人格特征中的利他性、适应性以及社交性人格特质与医生、患者/家属的医患关系评价得分均呈正相关（?=0.12～0.28,P<0.05）。结论医生和患者之间对医患关系的评价和认知情况存在一定的差异。知识背景、认知、年龄、受教育程度、人格特质（利他性、适应性以及社交性人格特质）等因素均影响医生和患者之间对医患关系的认知,客观评价和充分认识医生和患者之间对医患关系的认知差异是构建和谐医患关系的基础。需要医方、患方、政府、媒体等多各相关方的共同努力,才能全面提高医生和患者之间对医患关系的评价认知,进而改善医患关系现状。
周阔[10]（2020）在《上市公司信息披露文本特征对IPO抑价的影响研究 ——来自中文招股说明书的经验证据》文中指出从全世界范围来看,各国资本市场都出现了新股发行价格普遍低于IPO上市首日收盘价格的“异象”,被称为IPO抑价现象（IPO Underpricing）。长期以来,中国IPO抑价率只增不减,远高于其他国家和地区成熟资本市场的平均水平,这使得投资者承受较大的后市流通性风险,同时加剧了投资者“炒新”等非理性投机行为,进一步加大了股票价格偏离内在价值即虚高泡沫化所致的金融风险。党的十九大报告明确指出,要提高直接融资比重,促进多层次资本市场健康发展,守住不发生系统性金融风险底线。IPO发行是资本市场吐故纳新、健康发展的重要一环,新股价格的合理性和稳定性直接影响到上市公司融资效率以及资本市场运行效率。在此背景下,围绕中国IPO抑价问题展开学理研究,对于提高中国资本市场的资源配置能力,全面建设现代金融体系和现代化经济体系,具有十分重要的意义。信息披露质量是资本市场的生命线。由于拟上市公司没有交易历史,投资者能够获取的公开信息较为有限,因此,招股说明书作为公司首次公开发行股票时制作的规范性披露材料,对于外部投资者而言是极为重要的信息渠道。招股说明书文本信息向潜在投资者提供了有关发行概况、公司经营、发展定位、财务状况以及风险因素等大量重要信息,是拟上市公司向公众展示公司发展态势及管理者管理能力的“成绩单”,其披露的信息可以分为非结构化文本信息和结构化数据信息。值得注意的是,公司信息披露中的文本类定性“软信息”对于资产价格变动的影响,并不逊色于数据类定量“硬信息”,有时对于投资者而言,文本信息甚至比财务数据信息所具有的信息含量更为丰富。那么,招股说明书所含文字陈述部分的“软信息”会不会影响IPO抑价,这一问题目前未有定论。随着计算机自然语言处理技术的快速发展,上述问题的研究借助文本分析技术可得以实现。本文梳理了 IPO抑价、上市公司信息披露以及行为金融学的相关理论,总结了上市公司信息披露文本信息的研究现状,发现目前国内外鲜有文献研究招股说明书文本特征如何影响IPO抑价。为此,本文从文本相似度、文本可读性以及文本语调这三个维度,对招股说明书全文文本特征进行立体刻画,进而探究上述文本特征是否会对IPO抑价产生影响。同时,本文进一步下沉文本层次,聚焦招股说明书第四节“风险因素”这一具体文本对象,考察了风险因素的文本规模、文本语调和风险类别条目在新股市场中的作用。本文力图从文本“软信息”和新股市场角度,给出上市公司信息披露如何影响资本市场运行效率的答案。首先,文本相似度是衡量招股说明书文本信息含量高低的重要指标,文本相似度越高,特质性价值信息越少,本文分析了招股说明书文本相似度对IPO抑价的影响。创新性地使用文本相似度指标来衡量中文招股说明书文本质量,克服了现有中文文本研究通过定性分析或指标评分来判断文本信息披露质量的主观缺点。在理论上,利用信息不对称理论和香农信息传递理论对招股说明书信息质量与IPO抑价之间的负相关关系进行了探讨。实证方面,以上市时间在2014-2017年A股招股说明书为文本分析对象,考察招股说明书文本相似度与IPO抑价之间的关系。研究发现,招股说明书文本相似度越高,IPO抑价程度越高,这一结论在进行稳健性检验之后仍然成立。此外,不同市场的投资者对于文本信息含量的敏感度并不相同,上述结论在中小板及创业板样本组内更为显着。因此,发行人降低招股说明书文本相似度,提高文本信息特质性,会使得发行人与投资者双方的信息不对称程度得以缓解,表现为IPO公司自身的融资成本在资本市场中会进一步下降。其次,文本可读性影响投资者是否能够准确理解并重构招股说明书中所披露的文字信息,本文探讨了招股说明书文本可读性对IPO抑价的影响。从语义复杂性和词义陌生性两个维度,创建了中文金融文本可读性指标,以此更加准确地测度投资者对于招股说明书所含信息的理解程度和接受程度,进一步发展了金融文本可读性研究。在理论上,基于印象管理和信息不对称理论,分析了招股说明书文本可读性对IPO抑价的影响机制。同时,实证研究发现,招股说明书文本信息可读性越低,IPO抑价程度越高,该结论在进行稳健性检验后仍然成立。同时,招股说明书文本可读性对IPO抑价影响的方向和程度会受到机构投资者持有比例以及产权性质的影响,在机构投资者高持股比例样本组内,招股说明书文本可读性与IPO抑价具有显着负相关关系;招股说明书可读性与IPO抑价负相关仅在非国有企业成立,上述关系国有企业内不存在。同时发现,招股说明书文本可读性越低,上市首日换手率越高;招股说明书可读性较强的公司,上市后公司业绩越好。再次,管理层语调作为文本增量信息对资产价格变动起到至关重要的作用,本文考察了招股说明书管理层语调对IPO抑价的影响。基于中文语言和金融信息披露词汇特点,本文创建中文招股说明书情绪词汇列表。在理论上,以投资者非理性为研究视角,厘清了招股说明书管理层语调对IPO抑价的影响机制。实证研究发现,招股说明书管理层净正面语调提高了 IPO抑价程度,管理层所用正面词汇越多,IPO抑价程度越高,并未发现负面词汇对IPO抑价的显着影响;上述结论会受到信息透明度、文本可读性、机构投资者持股比例以及市场情绪的影响。进一步研究发现,招股说明书中的管理层语调是IPO新股长期市场表现的弱信号,并不具备持续效应;当管理层在招股说明书文本中使用了更多的正面词汇时,IPO业绩变脸的可能性更大;支付更高承销费用的拟上市公司在对外信息传递过程中往往伴随着更少的负面描述。最后,风险因素是指对发行人生产经营状况、财务状况和持续盈利能力产生重大不利影响的因素,在很大程度上影响了投资者对于IPO价值的判断,本文研究了招股说明书风险信息披露文本与IPO抑价的潜在关系。从文本规模和文本语调两个维度来刻画中文招股说明书风险披露的文本特征,并试图深入考察风险信息披露对IPO抑价的影响并揭示其作用机理。同时,在拓展性分析中,本文利用L-LDA模型从风险因素文本中完成了风险主题抽取,为实现自动化风险文本分类工作提供了新方法和新思路。研究发现,招股说明书风险信息披露文本规模和积极文本语调显着提高了 IPO抑价水平,上述结论在公司治理结构较为合理、公司规模较大的样本组内更为显着。同时,招股说明书披露的具体风险条目总数量越多,在IPO市场上实际首日收益率越高。具体来说,财务风险条目数量与技术风险条目数量均与IPO抑价呈显着正相关关系,经营风险条目数量、其他风险条目数量能够起到降低IPO抑价的作用。以上结论说明,虽然中国中小投资者的理性投资意识与过去相比有所提高,但风险投资意识和价值投资理念仍较为薄弱,还有待进一步提高。本文的边际贡献可能体现在三个方面。第一,本文拓宽了 IPO抑价理论的研究边界。本文尝试探讨招股说明书文本信息对IPO抑价现象的影响机理,从信息披露角度进一步拓展了 IPO抑价问题的相关研究,对该理论进行了丰富和拓展。第二,本文提出了一系列招股说明书文本信息测度新方法,具体包括:基于余弦相似度提出了招股说明书文本信息相似度计算的新方法;从语义复杂性和词义陌生性两个维度创建了中文金融文本可读性指标;构建了中文金融文本情感词典以测度招股说明书管理层语调;采用监督机器学习L-LDA模型提取了招股说明书风险因素中具体风险条目。第三,提供了文本信息如何影响资产价格的中国证据。本文以招股说明书文本为独特研究对象,实证检验了上市公司信息披露文本特征对IPO抑价的影响,为定性信息能够影响资产价格提供了有效证据。综上所述,本文对招股说明书文本特征进行了研究,结合中文金融文本特点,提出了金融非结构化文本信息度量的新方法。实证发现,IPO招股说明书文本相似度、文本可读性、文本语调以及风险文本特征均与IPO抑价存在显着关系。本研究工作拓宽了中文金融文本分析的研究范畴,从信息披露角度进一步丰富了IPO抑价问题的相关研究,同时为监管当局完善信息披露制度提供了新思路。
二、信息不对称对医患关系的影响及应对策略（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、信息不对称对医患关系的影响及应对策略（论文提纲范文）
（1）骨科4级手术前平衡医患信息不对称对医患关系的影响（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 病例选择 |
| 1.3 处理方法 |
| 1.4 观察指标及方法 |
| 1.4.1 术后患者体验量表分值。 |
| 1.4.2 术后医疗纠纷发生率。 |
| 1.5 统计分析方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 两组患者体验量表结果分析 |
| 2.2 两组医疗纠纷发生率比较 |
| 3 讨论 |
| 3.1 信息不对称对医患关系的影响 |
| 3.2 大数据对医患信息不对称的影响 |
| 3.3 职能部门术前精准介入对改善医患关系的影响 |
（3）武汉市医患纠纷治理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、绪论 |
| (一)研究背景与意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)研究现状与动态 |
| 1.国外研究现状及动态 |
| 2.国内研究现状及动态 |
| (三)研究思路与方法 |
| 1.研究思路 |
| 2.研究方法 |
| (四)可能的创新点 |
| 二、概念界定及理论基础 |
| (一)基本概念界定 |
| 1.医患关系 |
| 2.医患纠纷 |
| (二)本文理论基础 |
| 1.新公共管理理论 |
| 2.满意度理论 |
| 三、武汉市医患纠纷现状及成因研究 |
| (一)问卷研究设计 |
| 1.调查对象选择 |
| 2.研究变量 |
| 3.实证研究方法 |
| (二)武汉市医患纠纷现状 |
| 1.医患沟通现状 |
| 2.医患信任度现状 |
| 3.医疗费用现状 |
| 4.医德医风现状 |
| 5.就医环境现状 |
| 6.医疗水平现状 |
| (三)武汉市医患纠纷现状结论 |
| 1.医疗纠纷数量剧增 |
| 2.医疗纠纷赔付增加 |
| 3.医闹层出不穷 |
| (四)影响武汉市医患纠纷的成因分析 |
| 1.医患比例失调影响医患沟通 |
| 2.信息不对称,媒体导向影响医患信任度 |
| 3.医改下医院的产出指标影响医疗费用 |
| 4.薪酬设计不合理,拜金主义影响医德医风 |
| 5.医院重视和投入不足影响就医环境 |
| 6.医疗平台的差异影响医疗水平 |
| 四、武汉市医患纠纷改善的对策及建议 |
| (一)国内外的先进经验 |
| 1.日本 |
| 2.英国 |
| 3.美国 |
| (二)武汉市医患纠纷治理对策建议 |
| 1.探索降低医疗费用新方法 |
| 2.强化医德医风建设,提高服务质量 |
| 3.加强医学人才培养,提升医院医疗水平 |
| 4.提升就医环境,建设亮点医院 |
| 5.注重医患互动,加强医患沟通 |
| 6.政府加强引导,提高医患之间信任感知 |
| (三)医患纠纷治理相关保障 |
| 1.鼓励医生多点执业,进一步开放医疗市场 |
| 2.依据《刑法》,加大处理医闹力度 |
| 3.加大医学普及力度 |
| 4.引导媒体关注度 |
| 五、研究不足与展望 |
| (一)研究不足 |
| (二)研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 研究不足与展望 |
| 致谢 |
（4）在线健康社区患者满意度对患者依从性的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 拟解决的问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 在线健康社区的相关研究 |
| 1.2.2 患者满意度的相关研究 |
| 1.2.3 患者依从性的相关研究 |
| 1.2.4 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 实证研究模型构建相关理论概述 |
| 2.1.1 患者满意度基础模型 |
| 2.1.2 在线健康社区患者满意度相关理论 |
| 2.2 LDA主题模型相关理论概述 |
| 2.3 结构方程模型相关理论概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 在线健康社区患者评价满意度主题抽取研究 |
| 3.1 研究框架设计及研究对象选取 |
| 3.1.1 研究框架设计 |
| 3.1.2 研究对象选取 |
| 3.2 实验数据的采集及预处理 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 在线健康社区患者评价文本分词与建模 |
| 3.3.1 评价文本分词 |
| 3.3.2 评价文本建模 |
| 3.3.3 LDA参数设置 |
| 3.4 基于LDA的在线健康社区患者评价主题抽取 |
| 3.4.1 最佳主题数选取 |
| 3.4.2 评价主题抽取实验结果 |
| 3.5 患者评价主题抽取结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 在线健康社区患者满意度实证研究模型构建 |
| 4.1 构建模型的理论基础 |
| 4.1.1 自我决定理论 |
| 4.1.2 使用与满足理论 |
| 4.1.3 社会信息处理理论 |
| 4.1.4 信息不对称理论 |
| 4.2 研究模型构建 |
| 4.3 模型假设 |
| 4.3.1 影响因素的显着性假设 |
| 4.3.2 控制变量 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 在线健康社区患者满意度对患者依从性影响的实证研究 |
| 5.1 变量测量与问卷设计 |
| 5.2 样本数据收集与分析 |
| 5.2.1 预调研与问卷信效度检验 |
| 5.2.2 问卷发放与收集 |
| 5.2.3 样本描述性统计分析 |
| 5.2.4 样本数据正态分布检验 |
| 5.3 结构方程分析 |
| 5.3.1 测量模型分析 |
| 5.3.2 结构模型分析 |
| 5.3.3 控制变量分析 |
| 5.4 实证研究结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 论文不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）医患信任互动正向演变的过程 ——来自fNIRS的证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 医患信任的概念 |
| 1.1.1 医患信任的定义 |
| 1.1.2 医患信任的分类 |
| 1.2 医患信任互动型影响因素 |
| 1.2.1 个性化因素 |
| 1.2.1.1 信息需求 |
| 1.2.1.2 决策偏好 |
| 1.2.1.3 情绪状态 |
| 1.2.2 互动形式 |
| 1.2.2.1 信息共享 |
| 1.2.2.2 正向反馈 |
| 1.3 医患信任互动型正向演变 |
| 1.3.1 信任正向演变模型 |
| 1.3.1.1 人际信任正向演变 |
| 1.3.1.2 医患信任正向演变 |
| 1.3.2 医患信任互动型正向演变模型 |
| 第2章 问题提出与研究构思 |
| 2.1 现有相关研究的现状与不足 |
| 2.2 本研究拟解决的问题和基本假设 |
| 第3章 研究1:患方信任正向演变模型的内容和路径:基于fNIRS的证据 |
| 3.1 研究1a患方信任正向演变模型的内容和路径:基于fNIRS的证据 |
| 3.1.1 问题提出 |
| 3.1.2 实验假设 |
| 3.1.3 方法 |
| 3.1.3.1 被试 |
| 3.1.3.2 实验设计 |
| 3.1.3.3 材料 |
| 3.1.3.4 程序 |
| 3.1.3.5 近红外数据采集 |
| 3.1.3.6 近红外数据分析 |
| 3.1.4 结果 |
| 3.1.4.1 前后测结果 |
| 3.1.4.2 行为结果 |
| 3.1.4.3 fNIRS结果 |
| 3.1.5 讨论 |
| 3.2 研究1b患方信任正向演变模型的内容和路径:基于fNIRS的证据 |
| 3.2.1 问题提出 |
| 3.2.2 实验假设 |
| 3.2.3 方法 |
| 3.2.3.1 被试 |
| 3.2.3.2 实验设计 |
| 3.2.3.3 材料和程序 |
| 3.2.3.4 近红外数据采集 |
| 3.2.3.5 近红外数据分析 |
| 3.2.4 结果 |
| 3.2.4.1 前后测结果 |
| 3.2.4.2 行为结果 |
| 3.2.4.3 fNIRS结果 |
| 3.2.5 讨论 |
| 第4章 研究2:医方信任正向演变模型的内容和路径:基于fNIRS的证据 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 实验假设 |
| 4.3 方法 |
| 4.3.1 被试 |
| 4.3.2 实验设计 |
| 4.3.3 材料 |
| 4.3.4 程序 |
| 4.3.5 近红外数据采集 |
| 4.3.6 近红外数据分析 |
| 4.4 结果 |
| 4.4.1 前后测结果 |
| 4.4.2 行为结果 |
| 4.4.3 fNIRS结果 |
| 4.5 讨论 |
| 第5章 研究3:医患信任互动型正向演变过程:基于fNIRS的证据 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 实验假设 |
| 5.3 方法 |
| 5.3.1 被试 |
| 5.3.2 实验设计 |
| 5.3.3 材料 |
| 5.3.4 程序 |
| 5.3.5 近红外数据采集 |
| 5.3.6 近红外数据分析 |
| 5.4 结果 |
| 5.4.1 前后测结果 |
| 5.4.2 视频任务 |
| 5.4.2.1 行为结果 |
| 5.4.2.2 单人脑激活强度 |
| 5.4.2.3 双人脑间同步性(IBS) |
| 5.4.2.4 近红外结果与行为的关系 |
| 5.4.3 合作按键任务 |
| 5.4.3.1 行为结果 |
| 5.4.3.2 单人脑激活强度 |
| 5.4.3.3 双人脑间同步性 |
| 5.4.3.4 近红外结果与行为的关系 |
| 5.5 讨论 |
| 第6章 总讨论 |
| 6.1 患方信任正向演变 |
| 6.2 医方信任正向演变 |
| 6.3 医患信任正向演变 |
| 6.4 局限和展望 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）在线医疗社区患者信息行为对患者依从性的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 在线医疗社区相关研究 |
| 1.2.2 信息行为相关研究 |
| 1.2.3 患者依从性相关研究 |
| 1.2.4 信息推荐算法相关研究 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容和技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 基本概念及理论基础 |
| 2.1 患者健康素养的基本概念 |
| 2.1.1 电子健康素养 |
| 2.1.2 患者激活 |
| 2.2 患者感知的基本概念 |
| 2.2.1 感知社交因素 |
| 2.2.2 感知同理心 |
| 2.2.3 感知信息质量 |
| 2.3 医患交互的基本概念 |
| 2.3.1 医患一致性 |
| 2.3.2 患者决策偏好 |
| 2.3.3 信息不对称 |
| 2.4 相关理论基础 |
| 2.4.1 技术接受与利用整合模型 |
| 2.4.2 社会交换理论 |
| 2.4.3 社会信息加工方法 |
| 2.4.4 自决理论 |
| 2.4.5 调节焦点理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 在线医疗社区中患者信息行为的影响因素 |
| 3.1 在线医疗社区中患者信息需求分析 |
| 3.1.1 数据收集 |
| 3.1.2 中文分词处理 |
| 3.1.3 结果分析 |
| 3.2 在线医疗社区中用户社交关系分析 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 用户社交关系的指数随机图模型分析 |
| 3.2.3 拟合优度检验 |
| 3.3 研究结论与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 在线医疗社区中患者信息查寻行为对其依从性的影响机制 |
| 4.1 从风险偏好的角度研究患者信息查寻行为对其依从性影响 |
| 4.1.1 模型构建与假设 |
| 4.1.2 量表选取与调研 |
| 4.1.3 数据分析与假设检验 |
| 4.2 从患者健康素养角度研究信息查寻行为对其依从性的影响 |
| 4.2.1 模型构建与假设 |
| 4.2.2 量表选取与调研 |
| 4.2.3 数据分析与假设检验 |
| 4.3 从社交角度研究患者信息查寻行为对其依从性的影响 |
| 4.3.1 模型构建与假设 |
| 4.3.2 量表选取与调研 |
| 4.3.3 数据分析与假设检验 |
| 4.4 研究结论与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 在线医疗社区中医患信息交互行为对其依从性的影响机制 |
| 5.1 患者对在线医疗社区中医患信息交互行为的接受模型 |
| 5.1.1 模型构建与假设 |
| 5.1.2 量表选取与调研 |
| 5.1.3 数据分析与假设检验 |
| 5.2 患者对在线医疗社区中医生发布信息的接受模型 |
| 5.2.1 模型构建与假设 |
| 5.2.2 量表选取与调研 |
| 5.2.3 数据分析与假设检验 |
| 5.3 在线医疗社区中医患信息交互行为对其依从性的影响机制 |
| 5.3.1 模型构建与假设 |
| 5.3.2 量表选取与调研 |
| 5.3.3 数据分析与假设检验 |
| 5.4 在线医疗社区中医患信息交互频率对其依从性的影响机制 |
| 5.4.1 模型构建与假设 |
| 5.4.2 量表选取与调研 |
| 5.4.3 数据分析与假设检验 |
| 5.5 研究结论与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 在线医疗社区中患者信息共享行为对其依从性的影响机制 |
| 6.1 模型构建与研究 |
| 6.2 问卷调研 |
| 6.2.1 问卷设计 |
| 6.2.2 数据采集 |
| 6.3 数据分析与假设检验 |
| 6.3.1 信度与效度分析 |
| 6.3.2 结构方程模型分析 |
| 6.3.3 中介效应分析 |
| 6.4 研究结论与讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于患者信息行为的在线医疗社区信息推荐算法 |
| 7.1 基于患者信息行为的用户画像 |
| 7.1.1 用户信息兴趣模型构建 |
| 7.1.2 用户画像构建 |
| 7.1.3 用户信息标签化 |
| 7.2 基于用户画像与协同过滤的在线医疗社区信息推荐算法 |
| 7.2.1 基于用户画像和协同过滤的混合推荐算法 |
| 7.2.2 面向患者用户的在线医疗社区信息推荐算法 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 中文量表 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）平台经济下的供应链协调策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 平台经济 |
| 1.2.2 新零售供应链 |
| 1.2.3 服务型供应链 |
| 1.2.4 信息不对称下的供应链 |
| 1.2.5 库存转运 |
| 1.2.6 已有研究的不足之处 |
| 1.3 相关理论 |
| 1.3.1 库存管理理论 |
| 1.3.2 委托代理理论 |
| 1.4 研究目标与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 平台经济下的新零售供应链模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 未考虑库存转运的传统新零售供应链模型 |
| 2.3.1 传统新零售供应链模型简介 |
| 2.3.2 零售商最优订货决策 |
| 2.4 平台经济下考虑库存转运的新零售供应链模型 |
| 2.4.1 考虑库存转运的新零售供应链模型简介 |
| 2.4.2 零售商最优订货决策(以n=3为例) |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 传统新零售供应链算例 |
| 2.5.2 考虑库存转运对供应链绩效影响 |
| 2.5.3 敏感性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 平台经济下的新零售供应链协调策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基于转运价格的新零售供应链协调机制 |
| 3.3.1 基于转运价格的供应链模型 |
| 3.3.2 基于转运价格的协调机制 |
| 3.3.3 n=3时协调机制应用示例 |
| 3.3.4 算例分析 |
| 3.4 基于两部收费契约的新零售供应链协调机制 |
| 3.4.1 基于两部收费契约的供应链模型 |
| 3.4.2 基于两部收费契约的协调机制 |
| 3.4.3 信息不对称时该协调机制的适用条件 |
| 3.4.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 平台经济下的服务型供应链协调策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 信息不对称的服务型供应链基本模型 |
| 4.3.1 模型参数与假设 |
| 4.3.2 利润函数表达式 |
| 4.3.3 数学模型构建 |
| 4.4 服务型供应链激励机制设计 |
| 4.4.1 信息对称情况下的激励机制 |
| 4.4.2 信息不对称情况的激励机制 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 弹性分析 |
| 4.5.2 敏感性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 第二章部分表格 |
| 附录B 第二章算例部分说明及matlab仿真过程 |
| 附录C 第三章部分附录内容 |
| 致谢 |
（8）构建和谐医患关系的对策研究 ——以宜春市Y医院为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究成果综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 2 医患关系相关的基本概念和理论基础 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 公立医院 |
| 2.1.2 医患关系 |
| 2.2 医患关系相关理论 |
| 2.2.1 新公共管理理论 |
| 2.2.2 信息不对称理论 |
| 2.2.3 协同治理理论 |
| 3 宜春市Y医院医患关系现状与突出问题 |
| 3.1 Y医院基本概况 |
| 3.2 Y医院构建和谐医患关系的基本做法 |
| 3.3 Y医院投诉、医疗纠纷情况及医患关系突出问题 |
| 4 宜春市Y医院医患关系不和谐因素调查 |
| 4.1 对Y医院医患关系情况的调查方案设计 |
| 4.1.1 调查方法及内容 |
| 4.1.2 调查数据汇总 |
| 4.2 医院方因素分析 |
| 4.2.1 医院医疗技术水平欠佳 |
| 4.2.2 医务人员医德医风和服务意识不高 |
| 4.2.3 医患沟通不畅 |
| 4.3 患者方因素分析 |
| 4.3.1 陈旧观念影响 |
| 4.3.2 患者医学知识缺乏,期望值过高 |
| 4.3.3 患者维权意识增强 |
| 4.4 外部因素分析 |
| 4.4.1 政府财政投入不足 |
| 4.4.2 新媒体发展下,社会舆情难控制 |
| 5 国外医患关系问题的管理经验 |
| 5.1 政府主导,有效干预,加大监管力度 |
| 5.2 以人为本,强化医患沟通,提升服务力 |
| 5.3 加强保障,分担医疗风险 |
| 6 构建和谐医患关系的对策建议 |
| 6.1 加强医院内部管理 |
| 6.1.1 加强医患沟通管理,建立沟通评价机制 |
| 6.1.2 加强医德医风教育,提升服务意识 |
| 6.1.3 加强医院质量管理,提高医疗服务水平 |
| 6.2 强化政府相关职能 |
| 6.2.1 健全社会医疗保险体系 |
| 6.2.2 增加财政的医疗卫生事业投入 |
| 6.2.3 探索引入第三方调解机制和医疗责任险制度相结合 |
| 6.3 增强媒体的社会责任 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 附录 A 宜春市 Y 医院医患关系状况调查问卷(医务人员版本) |
| 附录 B 宜春市 Y 医院医患关系状况调查问卷(患者及家属版本) |
| 致谢 |
（9）基于医患关系量表和大五人格量表的医患关系认知差异及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| Abstract |
| 中文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究意义和目的 |
| 第二章 研究设计与方法 |
| 2.1 研究设计 |
| 2.2 研究对象 |
| 2.3 研究工具 |
| 2.4 调查方法 |
| 2.5 调查路线图 |
| 2.6 质量控制 |
| 2.7 伦理问题 |
| 2.8 数据分析 |
| 第三章 研究结果 |
| 3.1 量表回收情况 |
| 3.2 数据基本情况描述 |
| 3.3 量表信效度分析结果 |
| 3.4 调查对象基本情况分析 |
| 3.5 医生和患者之间对医患关系的认知比较 |
| 3.6 医患关系评价认知差异的logistic回归分析 |
| 3.7 人格相关因素对医患关系认知差异的影响情况分析 |
| 第四章 讨论与建议 |
| 4.1 医患双方对于医患关系的认知评价存在差异 |
| 4.2 缩小医患双方信息获取差距有助于减少认知差异 |
| 4.3 有效的医患沟通是改善医患关系的重要手段 |
| 4.4 医务人员沟通技巧等医患关系相关的教育培训十分有必要 |
| 4.5 降低医务人员工作压力,提升工作安全阈值。 |
| 4.6 法制、制度建设及社会舆论导向保驾护航 |
| 4.7 充分考虑人格特征因素在精准化构建和谐医患关系中的作用 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 我国医患关系研究现状综述 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）上市公司信息披露文本特征对IPO抑价的影响研究 ——来自中文招股说明书的经验证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文创新点及不足 |
| 1.4.1 本文创新点 |
| 1.4.2 本文存在的不足之处 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 IPO抑价的理论基础 |
| 2.1.1 基于信息不对称的解释 |
| 2.1.2 基于行为金融学的解释 |
| 2.2 上市公司信息披露的理论基础 |
| 2.2.1 委托-代理理论 |
| 2.2.2 信息不对称理论 |
| 2.2.3 公司印象管理理论 |
| 2.3 投资者有限理性 |
| 第3章 上市公司信息披露文本分析文献综述 |
| 3.1 上市公司信息披露文本相似度研究 |
| 3.2 上市公司信息披露文本可读性研究 |
| 3.3 上市公司信息披露文本情感研究 |
| 3.4 上市公司风险信息披露文本研究 |
| 第4章 招股说明书文本相似度对IPO抑价的影响 |
| 4.1 文本相似度测度方法简介 |
| 4.1.1 基于WordNet的文本相似度计算方法 |
| 4.1.2 基于word2vector的相似度计算方法 |
| 4.2 招股说明书文本相似度对IPO抑价的影响机制分析 |
| 4.2.1 问题的提出 |
| 4.2.2 招股说明书文本相似度对IPO抑价的影响机制 |
| 4.3 招股说明书文本相似度对IPO抑价的实证检验 |
| 4.3.1 研究设计 |
| 4.3.2 基准回归分析 |
| 4.3.3 稳健性检验 |
| 4.4 异质性分析 |
| 4.5 本章结论 |
| 第5章 招股说明书文本可读性对IPO抑价的影响 |
| 5.1 可读性制度背景及测度方法 |
| 5.1.1 “简明英语”的制度背景 |
| 5.1.2 已有金融文本可读性测度方法 |
| 5.2 招股说明书文本可读性对IPO抑价的影响机制分析 |
| 5.2.1 问题的提出 |
| 5.2.2 招股说明书可读性对IPO抑价的影响机制 |
| 5.3 招股说明书文本可读性对IPO抑价影响的实证检验 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 实证结果分析 |
| 5.3.3 稳健性检验 |
| 5.4 关于招股说明书文本可读性的进一步讨论 |
| 5.4.1 招股说明书可读性与上市首日换手率 |
| 5.4.2 招股说明书可读性与上市后财务表现 |
| 5.5 本章结论 |
| 第6章 招股说明书中的管理层语调对IPO抑价的影响 |
| 6.1 文本情感分析方法简述 |
| 6.1.1 基于机器学习的情感分析方法 |
| 6.1.2 基于词袋的情感分析方法 |
| 6.2 招股说明书管理层语调对IPO抑价的影响机制分析 |
| 6.2.1 问题的提出 |
| 6.2.2 管理层语调对IPO抑价的影响机制 |
| 6.3 招股说明书管理层语调的短期效应: 基于新股上市初期IPO抑价视角 |
| 6.3.1 研究设计 |
| 6.3.2 管理层语调对IPO抑价影响的基本实证检验 |
| 6.3.3 异质性分析 |
| 6.3.4 稳健性检验 |
| 6.4 关于招股说明书管理层语调的进一步讨论 |
| 6.4.1 考虑投资者情绪的可能性影响 |
| 6.4.2 招股说明书管理层语调的中长期效应: 基于新股上市后市场表现视角 |
| 6.4.3 招股说明书管理层语调与业绩变脸 |
| 6.4.4 招股说明书管理层语调与承销商费用 |
| 6.5 招股说明书文本特征的综合讨论 |
| 6.6 本章结论 |
| 第7章 招股说明书风险信息披露文本对IPO抑价的影响 |
| 7.1 招股说明书风险因素文本特征对IPO抑价的影响机制分析 |
| 7.1.1 问题的提出 |
| 7.1.2 招股说明书风险因素文本特征对IPO抑价的影响机制 |
| 7.2 实证检验 |
| 7.2.1 研究设计 |
| 7.2.2 实证结果分析 |
| 7.2.3 稳健性检验 |
| 7.3 异质性分析 |
| 7.3.1 两职合一的影响 |
| 7.3.2 公司规模的影响 |
| 7.4 拓展性分析: 招股说明书风险因素文本信息含量与IPO市场反应 |
| 7.4.1 招股说明书风险因素提取特点与相关研究 |
| 7.4.2 基于L-LDA的风险文本信息含量提取 |
| 7.4.3 实证分析讨论 |
| 7.5 本章结论 |
| 第8章 主要结论、实践启示与研究展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 实践启示 |
| 8.2.1 构建以投资者需求为导向的信息披露体系 |
| 8.2.2 提高投资者理性投资的意识和能力 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的攻读成果 |
| 致谢 |
四、信息不对称对医患关系的影响及应对策略（论文参考文献）
- [1]骨科4级手术前平衡医患信息不对称对医患关系的影响[J]. 王瑱,徐同镭,计光跃. 现代医院管理, 2021(06)
- [2]南充市Z医院医患关系存在的问题及对策研究[D]. 王曾. 西华师范大学, 2021
- [3]武汉市医患纠纷治理研究[D]. 瞿曦. 广西师范大学, 2021(12)
- [4]在线健康社区患者满意度对患者依从性的影响研究[D]. 孟清扬. 北京交通大学, 2021
- [5]医患信任互动正向演变的过程 ——来自fNIRS的证据[D]. 刘雨婷. 上海师范大学, 2021(07)
- [6]在线医疗社区患者信息行为对患者依从性的影响研究[D]. 陆心怡. 北京交通大学, 2021
- [7]平台经济下的供应链协调策略研究[D]. 章会玲. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]构建和谐医患关系的对策研究 ——以宜春市Y医院为例[D]. 阮玲. 江西财经大学, 2021(10)
- [9]基于医患关系量表和大五人格量表的医患关系认知差异及其影响因素研究[D]. 罗莉娅. 中国人民解放军陆军军医大学, 2020(07)
- [10]上市公司信息披露文本特征对IPO抑价的影响研究 ——来自中文招股说明书的经验证据[D]. 周阔. 吉林大学, 2020(02)