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目的应用主成分分析法对医院2000年-2010年的医疗质量进行综合评价。方法对原始数据先进行标准化处理,然后进行主成分分析,计算出各年份的综合值,并进行综合评价。结果医院医疗质量排名第一的是2010年(评价综合值F=10.4),2009年(评价综合值F=8.0)次之,总的趋势是2000年以来,医院医疗质量整体逐步提高(评价综合值F由-6.0升至10.4),但2005年总体质量较2004年有所下降。结论用主成分分析法在评价医疗质量的结果与医院实际情况相符合,其统计分析方法可以客观反应医疗质量总体变化趋势。 相似文献
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<正>慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是严重危害人类健康的最常见的慢性呼吸道疾病,已成为世界公共卫生问题~([1-2])。据世界卫生组织(WHO)预计,到2020年COPD将跃升为世界第三大致死原因~([3-4])。资料显示,我国40岁及以上人群中COPD患病率高达8.2%~([1,5])。慢性阻塞性肺疾病全球倡议(GOLD)中指出, 相似文献
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目的观察重叠综合征(OS)与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者肺功能的变化差异。方法随机选择OS和OSAHS患者56例,将其分为OS组32例和OSAHS组24例,两组患者的性别构成比、年龄和体质量指数比较,差异无统计学意义(P>0.05)。所有患者均进行夜间多导睡眠图、静态肺功能及血气分析检查,并对各项相关指标进行统计学处理。结果睡眠监测指标:OS组最低动脉血氧饱和度(LSaO2)低于OSAHS组(P<0.05),最长呼吸暂停时间(Lat)、睡眠呼吸紊乱指数(AHI)高于OSAHS组(P<0.05)。血气分析指标:OS组动脉二氧化碳分压(PaCO2)高于OASHS组(P<0.05),而氧分压(PaO2)及动脉血氧饱和度(SaO2)低于OSAHS组(P<0.05)。静态肺功能指标:OS组患者用力肺活量(FVC)、一秒钟用力呼气容积(FEV1)占预计值百分比(FEV1%)、FEV1/FVC均低于OSAHS组(P<0.05)。结论 OS患者较OSAHS患者夜间缺氧更明显,日间肺功能损害更严重。 相似文献
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目的 基于深度学习算法开发和验证可评估肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者预后的预测模型,并评估其价值。方法 选择2011年1月—2015年12月美国国立癌症研究所的监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology and Results,SEER)数据库中经病理确诊的HCC患者为训练队列用于构建模型,选择同期在本院经病理确诊的HCC患者为外部验证队列用于评估模型。主要预测结局为1、3、5年总生存率。分别使用深度学习算法DeepSurv、随机生存森林(RFS)、Cox比例风险回归开发模型,使用C-index评价模型的区分度,一致性曲线评估模型的校准度,log-rank检验评估危险分层能力。结果 训练队列9 730例患者和外部验证队列405例患者被纳入分析。在训练队列中,DeepSurv算法1、3、5年的C-index分别为0.85 (95%CI:0.80~0.90)、0.82 (95%CI:0.77~0.89)、0.80 (95%CI:0.73~0.87),在外部验证队列中分别为0.83 (95%CI:0.78~0.87)、0.79 (95%CI:0.74~0.83)、0.72 (95%CI:0.67~0.77)。无论在训练队列还是外部验证队列中,DeepSurv算法的C-index和校准度均优于RFS、Cox回归和TNM分期(均P<0.05);log-rank检验显示,DeepSurv算法具有良好的危险分层能力(P<0.001)。结论 基于深度学习算法DeepSurv开发的预测模型可有效预测HCC患者死亡率,且优于常规的算法和预后评价指标。
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