简介:摘要: 数字化转型可以帮助企业实现自动化和智能化的人力资源管理,提高招聘效率和员工绩效评估的准确性,提供更准确和全面的人力资源决策支持。数字化转型还可以促进数据驱动的决策和创新,帮助企业更好地满足员工的需求和优化培训和发展计划。然而,数字化转型也面临着技术和资源、领导力和文化等挑战。针对这些挑战,企业可以积极应对,加强技术投入和人才培养,营造创新和数字化转型的文化氛围。本文通过研究传统企业人力资源管理的过程和挑战,分析了数字化转型对企业人力资源管理的影响和意义。
简介:摘要目的比较术前16种评分模型在预测乙肝相关慢加急性肝衰竭(HBACLF)肝移植术后早期预后的价值,探索高效预测模型。方法回顾性分析2004年8月至2014年9月北京佑安医院肝移植中心行肝移植的HBACLF患者临床资料。根据16种模型评分(CTP、UNOS-MELD、Updated-MELD、Integrated-MELD、MELD-Na、MLED Na、CLIF-SOFA、CLIF-OFs、CLIF-C ACLFs、CLIF-C ADs、Refit MELD、Refit MELD Na、MELD-AS、Zheng's Risk、UKELD、MESO)的依时操作特征曲线,计算曲线下面积(AUC)以评价移植术后3个月生存的预测准确性。单变量筛选与预后相关的因素,然后依次将16种评分模型以及相关因素纳入LASSO回归筛选独立变量,最后经Cox回归构建联合预测模型。结果共有135例患者纳入本研究,其中男性106例,女性29例,年龄(45.0±10.5)岁。在16种评分模型中,MELD-Na评分和CLIF-SOFA评分在预测移植术后早期预后的曲线下面积>0.7。经单因素及LASSO回归变量筛选后,在16种评分模型中,仅MELD-Na评分作为独立的预测变量进入最终模型(HR=1.0481, 95%CI: 1.0136~1.0838, P<0.05)。MELD-Na评分联合其他临床参数(女性、全身感染、术中放置T管)构建的最终模型可以更好地预测肝移植术后早期生存,模型整体的C指数=0.886,经内部验证后,在术后3个月的预测准确度C指数为0.844。结论MELD-Na评分和CLIF-SOFA评分对于预测HBACLF肝移植术后早期生存均具有一定优势;基于MELD-Na评分构建的临床预测模型,有助于风险评估和病例筛选。