Process of forgiveness in the recovery of Chinese women survivors of intimate partner violence: Empowerment,transformation, and integration

Forgiveness has been found one substantial element in the recovery for women survivors from intimate partner violence following the termination of the abusive relationship. To further investigate the details of forgiveness in this specific context, the present study explored the process of forgiveness using grounded theory. In-depth and semi-structured interviews were conducted with 25 Chinese women survivors of IPV. The findings suggest that forgiveness is a strength-based process including empowerment, transformation, and integration phases. In the empowerment phase, survivors obtain strength at the intrapersonal, behavioural, and interpersonal levels. In the transformation phase, survivors complete cognitive transformation for their IPV experiences and emotional transformation towards former partners. In the integration phase, survivors—now freed from the past—reflect upon and apply the changes they have undergone. Two trajectories in the process were found. One trajectory is going through stages sequentially and the other trajectory is experiencing back and forth between empowerment and transformation stages before moving into the integration stage. The study's findings broaden our knowledge of the strength-based forgiveness process that women survivors of IPV undergo during recovery. Practitioners and policymakers could develop programmes and policies that support forgiveness by holistically facilitating their recovery and empowerment like assistance in dealing with life difficulties and promoting their reconnection with social networks. To improve the transferability and validity of the findings, the forgiveness of survivors of IPV could be explored in a diverse sample (e.g., survivors with low educational background or live in the rural area).     

基于真实世界数据探讨中医药治疗糖尿病肾病用药规律的研究＊

目的 基于临床信息系统分析总结真实世界的数据，采用数据挖掘的方法探讨中医药治疗糖尿病肾病的用药规律。方法 收集2018年1月-2020年12月上海中医药大学附属曙光医院宝山分院健康信息系统确诊的糖尿病肾病的门诊或住院患者的诊疗信息，建立Excel数据库，采用Excel 2010软件统计高频药物的四气、五味、归经及功效；使用SPSS Modeler 18.0软件中的Apriori算法分析关联规则，采用web节点建构药对关联网状图；运用SPSS 25统计软件进行因子分析。结果 本研究最终纳入477例接受中药饮片治疗的DKD患者，在1203条方剂信息中，涉及中药462种；使用频数排名前5位的中药分别是黄芪、黄精、石斛、山茱萸、麦冬；使用频数前5类的中药类别分别是补气药、补阴药、清热燥湿药、活血调经药、息风止痉药；在30味高频药物中，苦、甘、辛药味最为常见；药性寒、温数量接近；归脾经、肝经、肺经、肾经居多；关联规则提示，药物组合中置信度最高的组合为地龙-当归-僵蚕，因子分析共得到5个有效因子，累积贡献率为47.33%。结论 中医药治疗DKD在补益气血阴阳的同时，兼顾对瘀血、湿邪和痰饮的治疗，结合证型，可考虑使用黄芪、黄精、石斛、山茱萸、麦冬、金蝉花等药物的使用，清热燥湿药物如黄连、黄芩、黄柏可适当加入，为使邪有去处，大黄、车前子或可增添疗效。     

脾脏血管性病变与淋巴瘤CT鉴别诊断

目的 运用CT区分脾脏血管性病变与淋巴瘤。方法 回顾性分析20例经手术、穿刺病理学检查证实的脾脏病变的发病年龄、性别、脾脏指数、病变大小、数目、有无液化、钙化、强化幅度、强化方式等特征,并进行统计学分析。结果 20例脾脏病变中,11例血管性病变(6例海绵状血管瘤,3例窦岸细胞血管瘤,2例硬化性血管瘤样结节性转化),9例淋巴瘤;两组间发病年龄、病变大小、数目、有无液化、钙化等差异无统计学意义;两组间脾脏指数、动脉期强化幅度差异具有统计学意义(P＜0.05)。5例海绵状血管瘤呈不均匀性强化,1例呈渐进性填充式强化,2例窦岸细胞血管瘤呈“雀斑征”,1例硬化性血管瘤样结节性转化呈“辐轮征”;9例淋巴瘤实质部分均呈均匀、轻中度强化。结论 脾脏血管性病变与淋巴瘤CT表现不同,CT有助于明确诊断。     

约束隐结构研究冠心病痰湿证的定量化辨证规则＊

目前在中医界已发布的冠心病痰湿证辨证标准是以主症、次症形式定性地给出，存在主观性较强的问题。本文引入约束隐结构分析，该方法将主症、次症的语义作为约束条件加入隐结构分析过程，得到含有主症、次症语义约束的定量化中医证候辨证规则。使用该方法对冠心病痰湿证患者556条无标签数据的分析，得到其约束隐结构模型，最后建立定量化痰湿证辨证规则，舌胖边有齿痕（3.16）、苔腻（3.12）、苔白滑（4.72）、胸闷（1.73）、脉濡或滑（6.04）；次症：肢体困重（0.48）、口黏（0.63）、体胖（0.49）、大便粘滞（1.38）、脘腹痞满（0.97）、面色晦浊（0.79）、嗜睡（1.18）、纳差（1.07）。与经典隐结构模型得到规则和中医界已发布的定性化辨证规则相比，约束隐结构得到的规则客观性强，具有可重复性。在证候类大小、规则的量化合理度上较好地反映了主症、次症的特点，得到的规则切合中医实际，为冠心病痰湿证辨证标准的定量化研究提供帮助和参考。     

中药复方配伍的研究方法及其进展

中药复方是由2味或2味以上中药遵循中医理论组合而成的方剂。多味中药在合适的剂量配比之下,协同发挥作用,实现中医的整体调节治疗。研究中药复方的配伍对推动中药现代化发展、新药开发以及临床应用有着重要意义。近年来,研究者们在传统的"七情和合"与"君臣佐使"的基础上,运用新技术和新方法对中药复方的成分、药效活性和药代动力学性质等进行了研究,从不同角度探讨了中药复方配伍的科学内涵。同时,多种数理方法和模型的建立、网络药理学和数据挖掘方法的发展与应用,也对中药复方配伍研究提供了很大帮助。研究方法的发展虽促进了中药复方配伍的科学研究,但还需进一步建立适合中药复方配伍复杂关系的研究方法,以阐明中药复方及其成分/组分配伍的内在规律,进而构建新的现代中药复方,这也是目前中药复方配伍研究的重点任务。     

提高回归模型拟合优度的策略(Ⅳ)——优化计分变换与其他变量变换

本文目的是介绍第四种提高回归模型拟合优度的策略,即优化计分变换与其他变量变换。具体方法包括以下几个方面:①第一,对多值名义自变量采取"优化计分变换";②对有序自变量分别采取"单调变换"与"优化计分变换";③对定量自变量分别采取"样条变换"和"单调样条变换";④对定量因变量分别采取"样条变换""单调样条变换"和"BOX-COX变换"。全部变量变换方法组合起来共12种,共创建了12个多重非线性回归模型。依据"拟合优度评价指标"的取值,从12个回归模型中挑选出一个,即本文中的"模型1",其"均方误差平方根=0.30935、R~2=0.9586、调整R~2=0.9527"。结合本期科研方法专题同类文章的结果和结论,得出提高回归模型拟合优度的策略主要在于以下四点:①应对"定量因变量""定量自变量"和"多值有序自变量"采取合适的变量变换方法;②在拟合回归模型的过程中,应尽可能多地引入派生变量;③应假定回归模型中不含截距项;④在构建回归模型的过程中,应尽可能多地使用筛选自变量的策略,如"前进法""后退法"和"逐步法"。