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关键词： 冠状动脉粥样硬化性心脏病   经皮冠状动脉介入术   临床风险预测模型   主要不良心血管事件   证素   中医   中西医结合  

摘要： 主要不良心血管事件（MACEs）是冠状动脉粥样硬化性心脏病（简称冠心病）经皮冠状动脉介入术（PCI）术后的严重并发症，早期识别MACEs中、高风险人群，积极控制危险因素，对改善患者预后具有重要的临床意义。心血管疾病风险评估临床预测模型可识别心血管疾病风险，是临床医生开展健康教育和高危人群健康管理的重要工具。中医证素与PCI术后多种病理生理改变密切相关，基于证素构建PCI术后MACEs风险预测模型或有助于提高模型预测的准确性和特异性。通过纳入人群证素信息并采用队列研究数据进行拟合，构建中西医结合预测模型，综合评估同类模型应用效能的优劣性，并在实际应用中进行反复验证和不断优化，形成具有临床实用价值的评分体系与诊疗程式，有助于辅助PCI术后临床决策，优化临床管理。

关键词： 邻避风险沟通   私人信息源   信任驱动的学习   非贝叶斯劝说   机制设计  

摘要： “实在风险——感知风险”的邻避风险链管控成为阻断邻避效应外化为社会稳定风险的关键。本文基于实在风险信息的非对称性，聚焦邻避风险沟通场景下管理者的风险披露机制设计。我们考虑居民的私人风险信息源、行动的全局网络外部性以及信任驱动的学习规则，刻画邻避事件中两类典型的沟通场景，即居民之间的策略性交互以及管理者对居民的劝说，旨在揭示居民感知风险的演变规律，并设计管理者最优公共风险披露机制。为此，本文基于网络Cheap talk理论与贝叶斯劝说理论，构建网络沟通与劝说理论模型。分析表明管理者最优公共风险披露机制为确定性区间阈值推荐机制，其针对不同私人信息环境下的居民实施激励相容的差异化推荐，对越乐观的居民，机制推荐接受的风险区间越广。同时，私人信息源的负面强度与个数决定了管理者是否需要披露、如何披露以及披露的效果。此外，居民信任对机制的劝说效果具有正向促进作用，然而，较悲观（高私人信息环境）居民的期望收益是信任的减函数，由此导致信任与社会总福利的非增关系。本文研究明确了管理者最优风险披露机制，并从私人信息源与信任两个维度为提升披露效果提供具体建议。

关键词： 人工智能   金融市场   股价崩盘风险  

摘要： 金融系统的稳定运行是推动我国实体经济持续繁荣的重要保障。本文基于沪深两市A股上市企业2008-2022年数据集，采用OLS回归模型实证检验人工智能技术对企业股价崩盘风险的影响。研究发现，企业人工智能技术应用强度越大，自身股价崩盘风险越低。人工智能技术应用对于高不确定性环境的企业、东部地区企业以及民营企业具有显著风险治理效应。人工智能技术应用能够优化企业财务状况、提升创新活力并改善内外部预期，降低企业股价崩盘风险。特别地，人工智能技术应用还具有较为显著的行业溢出效应，能够展现出更为显著的金融风险抑制效果。政府应通过强化政策支持、制定差异化政策、推动跨行业合作以及加强监管评估等方式，全面促进人工智能技术在企业风险治理中的应用。

关键词： 列线图   康复   慢性阻塞性肺疾病  

摘要： 目的 构建并验证基于慢性病适应护理中域理论探索慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstructive disease,AECOPD)患者慢性病适应不良的风险预测模型。方法 以慢性病护理中域理论为指导框架,采用便利抽样法于2020年10月至2021年9月选取华北理工大学附属沧州市人民医院确诊的AECOPD患者为研究对象进行调查,并于患者出院90 d时进行随访,根据慢性病适应结局分为慢性病适应良好组(250例)和慢性病适应不良组(164例)。采用logistic回归分析筛选AECOPD患者慢病适应不良的影响因素,并应用R软件构建风险预测模型和列线图模型。结果 最终构建的预测公式为:Logit P=-4.958+1.695×病情程度+1.900×频繁急性加重史+1.277×慢病资源支持情况+1.319×未来取向应对水平+0.984×肺康复体验,建立的AECOPD患者适应不良风险列线图预测模型曲线下面积(AUC)为0.922(95%CI:0.896～0.948),敏感度为84.8%,特异度为85.6%,约登指数为70.4%,Bootstrap验证后的一致性指数为0.918。结论 重度病情、有既往频繁急性加重史、慢病资源支持情况较差、未来取向应对水平较差、肺康复体验较差是AECOPD患者发生慢病适应不良的危险因素,该研究构建的预测模型具有良好的区分度和校准度,能够帮助医护人员筛查慢病适应不良的高危人群,采取合适的干预措施改善其慢病适应行为,降低发生慢病适应不良的风险。