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关键词： 慢性病共病   药物治疗决策   决策模型   社区卫生服务   全科医生  

摘要： 慢性病共病是指个体同时患有2种及以上的慢性疾病。共病患者常联用多种药物治疗,给社区全科医生的科学用药决策带来了挑战。本文分析了社区共病药物治疗决策困境形成的原因与影响因素,并提出了一种动态的综合性决策框架,即共病药物治疗决策框架(MDMF)。该框架由社区全科医生接诊共病患者的5个阶段构成,包括“健康问题回顾”“用药综合评估”“医患共同决策”“药物治疗记录”和“安排随访计划”。MDMF能够促使社区全科医生为共病患者制定个体化的药物治疗方案,但也对其诊疗能力提出了一定要求。因此,建议对社区全科医生开展以MDMF为核心的培训、提供决策辅助支持,并采取合理的激励与监督措施,推动社区医疗机构提供以患者为中心的药物治疗方案,提升药物治疗的安全性和有效性,减轻患者的治疗负担。

关键词： 算术平均数   统计学符号   中位数   标准差   小写   书写  

摘要： 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写-x(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写sx-.

关键词： 多源数据   数据评估   时间序列   数据管理   算法预测  

摘要： 该研究在对多源数据进行表征参数筛选的预处理基础上,依托多源数据时间序列分析体系,构建了数据管理预测模型,通过实际案例数据对模型的合理性和适用性进行了比较验证,同时进行了数据预测的精确性和平稳性检验。研究结果表明,多源数据时间序列算法训练时间达到5.4h左右即完成模型计算收敛,同时时间序列模型决定系数更大,产生了更稳定的预测值,且大多数预测集中在中值附近,其预测准确度较高,为98%。该研究的时间序列算法能够对多源数据突变的发展趋势进行良性捕捉,并对数据的突变响应做出及时预测。

关键词： 小样本条件   车削加工工艺   碳排放多目标预测   反向传播神经网络   改进麻雀搜索算法  

摘要： 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。

关键词： 臭氧污染   气象要素   主成分分析   轨迹聚类  

摘要： 本研究基于2023年7月21日—8月21日北京市气象监测资料、北京市生态环境局33个大气监测站点的臭氧(O_(3))数据,分析研究期间北京市O_(3)污染特征,并讨论O_(3)生成的影响因素。结果表明:研究期间,北京市城区的O_(3)浓度较高,污染持续时间更长,而郊区相对浓度较低;O_(3)污染过程中,O_(3)浓度与NO 2浓度变化的相关系数为负值;当环境温度介于29~32℃、相对湿度介于25%~60%时,O_(3)超标概率会大幅升高;随着日最高温度增加,O_(3)浓度水平的升高趋势逐渐减慢,O_(3)浓度与日最高辐射量呈现显著的正相关关系。距地面越高,后向轨迹气团的传输距离越长,在100 m、500 m和1000 m高度上,北京市O_(3)污染物的主要传输方向来自京津冀南部和东南部。

关键词： 气管切开   神经重症   早期拔管   Nomogram预测模型  

摘要： 目的 分析气管切开神经重症患者早期成功拔管的预测因素。方法 选择2019年1月至2023年12月收治的192例气管切开神经重症患者作为研究对象,以进入神经康复中心28 d时气管切开套管拔除情况将其分为未拔管组和成功拔管组。收集患者的临床资料,采用二元Logistic回归分析探讨影响气管切开神经重症患者早期拔管的因素,构建Nomogram预测模型并对模型进行评价。结果 192例患者中,85例成功拔管。两组的进食方式、留置导尿管、血红蛋白水平、红细胞计数、将痰液经套管口咳出及临床衰弱量表(CFS)、修订版昏迷恢复量表(CRS-R)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。二元Logistic回归分析结果显示,将痰液经套管口咳出及CFS、CRS-R评分是气管切开神经重症患者早期拔管的独立预测因素(P<0.05)。Nomogram预测模型的C-index为0.957,曲线下面积(AUC)为0.962,特异度为90.7%,灵敏度为94.1%。结论 咳嗽能力及CRS-R、CFS评分是气管切开神经重症患者早期拔管的独立预测因素,Nomogram预测模型效果较好。

关键词： 挠性陀螺   交叉耦合   影响因素   差动式电感传感器   力矩器   可调设计  

摘要： 由于机械结构误差和电气干扰,实际生产的挠性陀螺存在交叉耦合。分析交叉耦合影响因素,确定其为差动式电感传感器铁芯柱垂直度和力矩器线圈周向偏移角度,由此建立传感器、力矩器的误差模型,定量分析了各影响因素对交叉耦合的影响程度。设计铁芯柱精密装配工装、线圈精密装配工装,并对力矩器进行可调设计,控制挠性陀螺交叉耦合。工程实践表明:各项控制方法均取得较好效果,交叉耦合稳定控制为不大于1%;各项控制方法提高了挠性陀螺对角速度的测量精度,进而提高了惯导系统的导航精度。

关键词： 非遗传因素   澳洲白绵羊   遗传参数估计   初生重  

摘要： 为了探究非遗传因素对澳洲白绵羊初生体重的影响和遗传参数估计,该研究利用SAS 9.4软件中的GLM(一般线性模型)对出生年份、出生季节、胎次、出生类型及性别5个非遗传因素进行最小二乘分析,使用DMU软件中的DMUAI模块对初生重进行方差组分估计。结果表明:澳洲白绵羊初生重遗传力、母体遗传力分别为0.28、0.22,属于中等遗传力;出生年份、出生季节、胎次、出生类型及性别均对澳洲白绵羊初生重有极显著影响(P<0.01),胎次对初生重无显著影响(P>0.05)。研究结果为今后澳洲白绵羊的遗传评定和遗传参数估计统计模型的建立提供了参考依据。

关键词： 健康领域   跨期决策   影响因素   解释结构模型   交叉影响矩阵相乘法  

摘要： 目的明确影响健康跨期决策的关键个体因素,并构建解释结构模型,分析各因素间的逻辑关系,为作出健康跨期决策提供干预的靶点。方法通过文献回顾和专家讨论明确影响健康跨期决策的个体因素,运用解释结构模型分析因素间的层级关系及类别分布。结果建立了包含3个层级、8个要素的递阶结构模型,其类别分布为独立组、关联组和依赖组。个体的受教育水平和经济水平是底层根本因素,且二者相互影响,同属于独立组。个体的健康认知、健康状况、自我控制、情绪状态是中层间接因素,其中自我控制既受到健康状况的影响,又作用于情绪状态和健康认知,而健康认知又继而影响到自身的健康状况,同属于关联组。未来时间知觉和未来情境预期是顶层直接因素,二者间相互影响,同属于依赖组。结论受教育水平、经济水平、健康认知、健康状况、自我控制、情绪状态、未来时间知觉和未来情境预期是影响健康跨期决策的个体因素,且存在自下而上的内在关联。理清各因素间的作用路径,将有助于针对个体状况进行针对性干预,促使做出正确的健康跨期决策。

关键词： 斜拉桥   体系可靠性   直接概率积分法   蒙特卡洛法  

摘要： 斜拉桥体系可靠性分析是斜拉桥结构安全分析的重要组成部分。提出基于直接概率积分法分析预应力混凝土斜拉桥整体动态可靠度的方法:首先,建立斜拉桥主梁抗弯强度失效、风致振动失效、主塔顺桥向强度破坏失效和横桥向屈曲失效以及拉索的强度破坏失效的极限状态方程;然后对全桥拉索进行可靠性分析,选择最危险的3对拉索与斜拉桥的主梁、索塔失效模式组成串并联体系,建立多个功能函数的极值映射的联合概率密度积分方程;最后使用含Heaviside函数的直接概率积分法(DPIM-H)对方程进行求解,得到斜拉桥整体动态可靠度指标,并用蒙特卡洛方法验证结果的合理性。以预应力混凝土斜拉桥为例,用DPIM-H分析了其体系度,同时用蒙特卡洛法对计算结果进行验证。