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摘要： “我想做一个社会实验，这可能要十年的时间，看艺术对于这样一个小镇，会带来什么样的改变，尤其是带给会昌的年轻人什么样的变化。”会昌籍知名戏剧家赖声川说。由赖声川打造的会昌戏剧小镇远离城市喧嚣，独具一格，厚重的人文历史与浓郁的戏剧文化在千年古镇巧妙结合，焕发出新的时代气息。而会昌县的珠兰示范学校作为农村教育改革的先行者，同样给这个时代带来了热点，带来了新的时代气息。在这里，学生享受着12年免费教育；在这里，建有沼气池、脐橙基地、生猪养殖基地，学生足不出校就能掌握一技之长。珠兰示范学校坚持教学、科技和农业生产相结合，基础教育、职业教育、成人教育“三教统筹”办学。这所学校已成为教育系统一张闪亮的名片，代表了新时代农村教育发展的新思路。

关键词： 全子宫切除术   住院费用   住院天数   灰色关联分析   多元线性回归分析  

摘要： 目的 分析全子宫切除手术患者的住院费用情况及影响因素，为合理降低全子宫切除手术患者的住院费用提供参考依据。方法 从某三甲医院的医院信息系统采集2023年1月1日-2023年12月31日住院行全子宫切除手术的患者信息，经筛选后最终收集到755例行全子宫切除手术的患者信息，采用灰色关联分析法和多元线性回归分析法对数据进行分析。结果 子宫切除手术患者的平均费用为18 417.59元，手术费与总费用的关联度最高，其次为药品费用和护理费。筛选出对住院总费用的影响有统计学意义的七个变量，包括患者年龄、住院天数、CMI值、疾病类型、手术入路、手术时长和术前住院天数。其中，患者年龄、住院天数、CMI值、手术时长和术前住院天数对总费用造成正面影响，疾病类型和手术入路产生负面影响。结论 子宫切除手术患者的住院费用受患者年龄、住院天数、CMI值等多个因素的影响，医院管理者应当从重点影响因素入手，采取科学措施合理降低住院费用。

关键词： 2型糖尿病   共享决策   风险感知  

摘要： 目的 了解2型糖尿病患者参与治疗决策的现状及影响因素，并探索其与糖尿病并发症风险感知的相关性。方法采用便利抽样的方法，选取2024年3—5月山西省某三级甲等医院内分泌科的2型糖尿病患者为研究对象。采用一般资料调查表、患者参与治疗决策问卷和糖尿病风险感知量表进行横断面调研。结果 最终回收有效问卷210份，2型糖尿病患者共享决策实际参与程度总得分为（1.68±0.39）分，参与态度得分（1.46±0.27）分，患者决策实际参与程度与参与态度几乎不一致（Kappa=0.102,P<0.05）。多元线性回归分析结果显示年龄（B=0.692,95%CI:0.065～1.450）、文化程度（B=0.911,95%CI:0.300～1.522）、对医疗服务满意度（B=-2.390,95%CI:-3.726～-1.053）和并发症风险感知（B=0.070,95%CI:0.010～0.129）是2型糖尿病患者决策参与实际程度的主要影响因素（P<0.05）。结论 2型糖尿病患者决策参与实际程度较低，决策参与态度整体较积极，但二者一致性较差；并发症风险感知是决策参与实际程度的重要影响因素，应该进行有效的风险沟通，鼓励患者积极主动地参与决策，减少糖尿病并发症的发生、发展。

关键词： InSAR   GNSS   形变   监测精度   植被覆盖度   土地覆盖类型  

摘要： InSAR技术凭借高效、低成本的优势，在水库库区地质灾害早期识别和监测领域被广泛运用，然而前人在陡峭山区的研究缺乏足够的实测数据来评价SBAS-InSAR技术监测地表形变的精度，也少有分析不同环境因素对形变监测精度的影响。本文利用SBAS-InSAR技术处理Sentinel-1A卫星数据，获得了2023年环清江水布垭库区地表形变信息，联合对应时期的GNSS监测数据计算监测精度；同时分析植被覆盖度和土地覆盖类型对InSAR监测精度的影响。结果表明，2023年库区整体处于稳定状态，局部区域欠稳定；InSAR形变时序数据和GNSS形变时序数据接近，RMSE为8.65 mm;高植被覆盖给SBAS-InSAR监测地表形变带来了负面影响，SBAS-InSAR技术监测低植被覆盖区域的地表形变的精度优于高植被覆盖区域，监测不同土地覆盖类型的精度从高到底依次为农用地、草地和林地。

关键词： 广州市   中小学生   生活方式   饮食行为   影响因素   分析  

摘要： 目的 了解广州市中小学生不良生活方式现状并分析影响因素，为针对性制定健康干预措施提供参考。方法 2019年11月—2021年4月，采用分层整群随机抽样方法对广州市荔湾区和增城区共1 401名中小学生开展问卷调查，收集个人基本情况和生活方式。采用χ2检验进行构成比和率的比较，采用多因素logistic回归分析进行不良生活方式的影响因素探讨。结果 广州市中小学生不良生活方式报告率为98.43%,从高到低分别为中高强度运动不足（87.37%）、不良饮食行为（84.58%）、睡眠不足（51.96%）、饮酒（14.13%）和吸烟（4.28%）。多因素logistic回归分析结果显示，女生是中高强度运动不足的危险因素（OR=3.262,95%CI:2.240～4.751）,是吸烟的保护因素（OR=0.296,95%CI:0.154～0.567）;初中是不良饮食行为、饮酒和吸烟的危险因素（OR=6.186、5.219、9.068,95%CI:3.706～10.324、3.460～7.872、4.657～17.657）;非住校是不良饮食行为、睡眠不足的危险因素（OR=1.671、3.215,95%CI:1.120～2.493、2.465～4.194）,是饮酒的保护因素（OR=0.534,95%CI:0.363～0.788）;郊区是睡眠不足的危险因素（OR=2.864,95%CI:2.187～3.750）;父亲文化程度大专及以上是学生饮食行为的保护因素（OR=0.577,95%CI:0.399～0.834）。结论 广州市中小学生不良生活方式普遍存在，在不同性别、学段、地区、是否住校、父亲文化程度等方面存在较大差异，应针对性地开展干预。

关键词： 尿常规检验   影响因素   干预措施  

摘要： 目的 分析尿常规检验效果的影响因素，提出干预措施。方法 筛选2020年9月—2022年8月就诊检查的500例进行尿常规检验的患者，对其临床资料进行回顾性分析，对影响尿常规检验的因素进行统计，分别进行标本采集、处理、保存、检验各个环节收集可能影响尿常规检验结果的因素，进行人为原因、药物因素、仪器因素等原因收集及整理，确定最终的影响因素。针对分析出的影响因素，提出干预措施。结果 500例尿常规检验患者，检查结果显示，准确率为85.6%。尿常规检验结果的影响因素分析结果显示，标本采集、处理因素占比69.4%，包括标本采集41.7%，标本保存/处理，标本分析13.9%；仪器因素占比6.9%，包括未按说明书调整仪器1.4%，尿液试条保存、使用不当5.6%；检验环节因素占比23.6%，包括室温11.1%，用药12.5%。结论 尿常规检验效果的影响因素，包括标本采集、处理因素、标本保存/处理、仪器因素、检验环节因素等，对上述因素进行分析，采取有效的干预措施，利于提升尿常规检查的准确性。

关键词： 无人机集群   协同多目标干扰   干扰资源分配   遗传算法   实时决策   群体智能  

摘要： 针对无人机集群协同多目标干扰实时决策问题，提出了一种基于遗传-群体智能融合算法。首先根据多功能雷达工作模式及特点构建自适应协同干扰效益评估函数，分析动态干扰决策这个NP-hard问题的特点，建立多要素的干扰资源分配模型，然后采用遗传-群体智能融合算法进行优化求解。所提算法通过分布式决策实现算法初期的次优解快速收敛，再通过集中式优化实现算法全局寻优，通过种群内个体间的竞争与协作降低算法陷入局部最优的风险。仿真结果表明，融合算法相比较于遗传算法和改进蚁群算法收敛迭代次数分别减少了42.25%和15.43%,在实时处理性能方面相较于遗传算法提升了9.53%,具有更好的收敛效率和实时处理能力。

关键词： TBL教学法   统计学   教学改革   教学实践   教学效果  

摘要： 随着教育改革的不断深入，我国高等教育正在不断探索更加有效的教学方法。TBL教学法是一种以团队为单位的教学模式，能够增强学生的学习积极性、实践能力和创新能力。本文以《统计学》课程为例，对基于TBL教学法的课程教学改革与实践进行探讨。通过对《统计学》课程教学现状的分析，指出目前教学存在的问题，论证了TBL教学法在《统计学》课程中的适用性。通过构建以学生为中心，以问题为导向的教学模式，制定多元化的教学策略，本文研究发现TBL教学法能够有效地改善学生的学习态度，提升学生的实践能力和创新能力，增强教师的教学能力和教学效果。这些成果为我国高等教育教学改革提供了有益的经验与启示。

关键词： 矿工不安全行为   体力疲劳   扎根理论   影响因素   熵权TOPSIS模型  

摘要： 为有效控制矿工的疲劳度，降低人因事故的发生；研究采用扎根理论构建矿工体力疲劳影响因素指标体系，并开发影响矿工体力疲劳的调查问卷；依托调查问卷的数据，运用熵值定权法探究各指标对矿工体力疲劳的影响程度，提出相应安全管理提升策略；并应用TOPSIS模型对随机选取的15名矿工开展体力疲劳综合评价。结果表明：矿工体力疲劳主要受自身状况、工作压力和作业环境3个因素影响，其中工作压力所占权重最大；矿工体力疲劳TOPSIS综合评级模型可合理有效地研判矿工体力疲劳程度等级。

摘要： 临床研究中选择偏倚和信息偏倚是常见且棘手的问题。选择偏倚指不同特征的患者进入研究的机会不同(例如病情重的患者更容易参加某治疗性研究), 导致研究结果不能代表目标人群。信息偏倚则多与测量或信息收集不准确有关(例如不同特征患者对既往病史回忆存在偏差)。这2种偏倚都可能使研究结果偏离真实情况, 降低结论的可信度。如何通过有效的分析对2种偏倚进行评价、控制, 并补充敏感性分析是其中的难点。使用基于倾向性评分(propensity score, PS)的逆概率加权(inverse probability of treatment weighting, IPTW)可用于此种情况的敏感性分析。例如某研究中, 疗效理想的患者在长期随访中脱落比例更高, 将导致实际研究对象偏离目标总体。同时这种偏离本身与预后有关, 这时产生的选择偏倚可能会得到错误结论。由于无法获得脱落患者的实际结局, 因此不能通过简单的多因素分析来判断偏倚的大小和方向, 可以使用基于PS的IPTW, 具体步骤如下: