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71.
目的 通过对南昌市一起农村新型冠状病毒肺炎聚集性疫情调查,了解农村疫情传播可能的危险因素,分析和比较确诊病例和无症状感染者的传染性。 方法 通过流行病学调查,结合大数据轨迹开展病例调查,用病例关系示意图展示传播关系。结果 确诊病例和无症状感染者的密切接触者续发率分别为45.45%和12.50%,两者无统计学差异(P=0.077),罹患率分别为27.27%和0%,两者有统计学差异(P=0.025);核酸全员筛检前后新冠病毒感染率分别为0.49%和0%,两者有统计学差异(〖XC小五号.EPS;P〗=7.09,P=0.008);确诊病例发病前5天和无症状感染者具有传染性;农村居民串门聊天、聚众打牌等行为可能促进农村疫情的传播。结论 此次疫情因病例B引起,轨迹大数据分析可帮助寻找传染源;无症状感染者传染性可能弱于确诊病例。 相似文献
72.
摘要:目的 基于大样本人群出生队列研究,探索不同孕期增重速率与子代出生至2岁内体格发育轨迹的关联,为
健康风险防控提供科学依据。方法 纳入2013年10月至2015年4月于武汉市妇女儿童保健中心行健康体检的1831
对母婴对,并随访至子代2岁。按照美国医学研究所2009年指南对不同孕期增重速率进行分类。采用基于组的轨迹模
型估算儿童0~2岁的身体质量指数Z分数(BMIZ)轨迹。采用多项 Logistic回归估算不同孕期增重速率与子代 BMIZ
轨迹的关联。结果 通过 BMIZ轨迹模拟识别出5个组:稳定慢生长组、赶上生长组、生长适宜组、稳定快生长组和生长
过快组。以孕早期增重速率适宜的孕妇作为对照组,孕早期增重速率过低可显著增加子代出现赶上生长轨迹(OR=
1.45,95%CI:1.13~1.87)和稳定快生长轨迹(OR=1.22,95%CI:1.01~1.47)的风险,而孕早期增重速率过高可显著
降低子代出现赶上生长轨迹的可能性(OR=0.72,95%CI:0.58~0.89)。以孕晚期增重速率适宜的孕妇作为对照组,孕
晚期增重速率过高与降低子代出现稳定慢生长轨迹的风险有关(OR=0.76,95%CI:0.59~0.98)。结论 过低或过高
的孕期增重速率可影响子代 BMIZ发育轨迹,提示孕妇控制合理孕期增重对子代健康的重要性。 相似文献
73.
目的:探究慢性病轨迹模式护理在骨肉瘤患者中的效果.方法:选取2018年1月—2019年12月于焦作市第二人民医院接受治疗的74例骨肉瘤患者为研究对象,按照随机数表法将所有患者平均分为两组,对照组接受骨肉瘤术后常规护理,观察组在骨肉瘤术后常规护理的基础上接受慢性病轨迹模式护理,6个月后,比较两组患者的焦虑、抑郁量表的评分,比较两组患者的肢体功能,比较两组患者并发症的发生率.结果:观察组焦虑、抑郁量表的评分均低于对照组,观察组肢体功能情况优于对照组,观察组感染、病理性骨折等并发症的发生率低于对照组患者(P<0.05).结论:慢性病轨迹模式护理能够有效缓解骨肉瘤患者的负面情绪,且对于患者肢体功能的恢复以及并发症的预防具有重要作用. 相似文献
74.
目的观察心理行为轨迹记录法在妊娠期糖尿病患者中的应用效果。方法选取妊娠期糖尿病孕妇200例,随机均分为对照组和实验组,各100例,对照组在初诊后接受妊娠期糖尿病自护教育,实验组加用心理行为轨迹记录法干预,对两组干预后的各观察指标进行比较。结果实验组干预后糖尿病自护能力评分中,自我管理态度与效能、饮食依从性评分、血糖控制达标率显著高于对照组同类孕妇,运动问题、血/尿糖监测问题评分、抑郁焦虑评分显著均低于对照组,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论采用心理行为日轨迹记录法对妊娠期糖尿病护理对象施以干预,对于改善其负面心理、提高其糖尿病自护能力和血糖控制率十分有效。 相似文献
75.
目的为了辅助医生诊断精神分裂症患者,设计一种高精度桌面式眼动仪。方法系统采用双屏输出,摄像机集成了红外光源及红外滤光镜片。重点提出一种新的瞳孔中心识别算法,首先对预处理后的眼图进行瞳孔轮廓提取,然后采用最小二乘椭圆拟合法识别瞳孔中心。在此基础上,对瞳孔周围区域进行边缘检测,得到的最大轮廓中心即为普尔钦光斑中心。最后基于非线性二阶多项式拟合静态标定算法建立了眼图坐标系和场景坐标系的映射方程,并完成了注视点标定。结果实现了眼动轨迹的实时显示和凝视点数目的统计,测试有效率达到80%以上。结论系统能够很好地跟踪和显示人眼运动,具有较好的实用性。 相似文献
76.
77.
78.
79.
80.
目的探讨中青年维持性血液透析(MHD)患者失志变化轨迹, 并分析影响轨迹类别的因素, 为制订个体化干预方案提供理论依据。方法本研究为横断面研究。便利抽样选取2020年4月至2021年4月绍兴市上虞人民医院接受MHD治疗的中青年患者, 对其进行4次追踪调查, 调查工具包括一般资料调查表、中文版失志量表(DS-MV)和亲密关系经历量表简版(ECR-S)。使用潜类别增长模型识别潜在的失志轨迹类别, 采用Logistic回归方程分析失志轨迹类别的预测因素。结果本研究最终纳入105例患者, 共识别出3种失志轨迹类别, 根据其特征分别命名为稳定高水平组、缓慢降低组、持续降低组, 分别为24、39、42例。单因素分析显示, 年龄、职业状态、家庭人均月收入、合并症数量、依恋焦虑得分与失志轨迹类别有关(F = 15.92, χ2值为9.16~15.95, 均P<0.05);多因素Logistic回归分析显示, 年龄、职业状态、家庭人均月收入、合并症数量、依恋焦虑得分是中青年MHD患者失志轨迹类别的重要预测指标。结论中青年MHD患者呈现3种异质化失志变化轨迹, 临床护理应根据患者失志轨迹类别制订个体... 相似文献