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1.
背景 我国居民精神障碍死亡相关流行病学分析较少,上海作为经济发达地区,居民健康信息化较为完善,能够为深层次分析居民更小分类的疾病特征和死亡原因提供数据支撑,且分析上海市女性精神障碍死亡情况及趋势有助于了解当地女性精神障碍疾病负担。 目的 分析2005—2021年上海市浦东新区女性居民精神障碍死亡情况及其趋势。 方法 整理2005—2021年浦东新区全人口户籍居民死因监测资料,采用粗死亡率、标化死亡率、减寿年数和减寿率等指标分析当地女性居民精神障碍死亡情况,并采用Joinpont回归模型计算年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC)进行趋势分析。 结果 2005—2021年上海市浦东新区女性精神障碍死亡1 165例,占同期总死亡人数的0.32%,粗死亡率为4.82/10万,标化死亡率为1.85/10万。上海市浦东新区女性精神障碍粗死亡率2005—2012年呈下降趋势(APC=-13.05%,P=0.002),2012—2021年呈上升趋势(APC=7.66%,P=0.012);标化死亡率2005—2012年呈下降趋势(APC=-16.79%,P<0.001),2005—2021年整体呈下降趋势(AAPC=-4.93%,P=0.009);减寿率2005—2012年呈下降趋势(APC=-13.79%,P<0.001),2012—2021年呈上升趋势(APC=6.93%,P=0.011)。2005—2021年上海市浦东新区女性精神障碍死亡年龄为50.8~105.8岁,死亡年龄分布以≥80岁为主(79.48%),且≥80岁女性精神障碍死亡比例整体呈上升趋势(AAPC=0.98%,P=0.027);70~79岁女性精神障碍死亡比例为16.57%,其死亡比例(AAPC=-5.13%,P=0.026)、粗死亡率(AAPC=-7.20%,P=0.003)和减寿率(AAPC=-6.89%,P=0.005)整体均呈下降趋势。 结论 2005—2021年上海市浦东新区女性精神障碍标化死亡率整体呈下降趋势,但高龄(≥80岁)女性精神障碍死亡比例整体呈上升趋势。高龄女性居民精神障碍疾病负担值得当地重点关注,促进高龄女性精神健康有益于提高当地女性健康水平。 相似文献
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目的 预测“十四五”期间我国城乡人口和基层医疗卫生机构“2 + X”家庭医生团队数量,探究我国城乡家庭医生服务覆盖情况,为家庭医生健康发展提供科学依据。方法 依据2013—2019年相关数据,采用GM(1,1)灰色预测模型预测2020—2025年我国城乡人口数和“2 + X”家庭医生团队数量和相关卫技人员数。观察每 2000 服务人口标准下,2018—2025年我国城乡“2 + X”家庭医生团队服务人数和服务覆盖率。结果 2020—2025年我国城镇人口数逐年增长,到2025年增至98 831万人;城市基层医疗卫生机构全科医生数、注册护士数、家庭医生团队数量逐年增长,到2025年分别增至171 712人、848 324人、171 712个;全科医生与护士比逐年上升,到2025年升至1∶4.94;2018—2025年我国城市“2 + X”家庭医生团队服务人口覆盖率逐年上升,到2025年升至35%。2020—2025年我国乡村人口数逐年下降,到2025年降至48 053万人;乡镇基层医疗卫生机构全科医生数、注册护士数、家庭医生团队数量逐年增长,到2025年分别增至447 672人、854 976人、447 672个;全科医生与护士比逐年下降,到2025年降至1:1.91;2018—2025年我国乡村“2 + X”家庭医生团队服务人口覆盖率逐年上升,理论上2022年实现全面覆盖。结论 2018—2025年我国城乡“2 + X”家庭医生团队数量逐年增加,但城市家庭医生缺口较大,应加强全科医学人才培养,增强家庭医生职业吸引力,缩小城乡全科医生薪资差距,优化家庭医生服务覆盖均衡性。 相似文献
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6.
目的:探讨连续性血液净化治疗患儿静脉留置导管感染风险因素,据此构建风险预测体系,并检验其实际应用效果,以期为临床预防护理提供依据。方法:选取医院2018年4月—2020年4月收治的400例连续性血液净化治疗患儿,按两组基础资料具有匹配性原则将其分为构建组300例、验证组100例,统计构建组中静脉留置导管感染患儿例数,通过单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选静脉留置导管感染的独立危险因素,据此构建风险预测体系,并检验其在验证组中的应用效果。结果:经统计得到,构建组中静脉留置导管感染患儿共66例,感染发生率为22.00%;单因素分析得到,连续性血液净化治疗患儿静脉留置导管感染风险因素有穿刺部位、导管留置时间、插管次数、血流速度、血红蛋白、遵医依从性、抗生素使用时间、操作人员手卫生(P<0.05);多因素Logistic回归分析得到,连续性血液净化治疗患儿静脉留置导管感染独立风险因素有股静脉置管、导管留置时间>7 d、血流速度>180 mL/min、血红蛋白<100 g/L、遵医依从性差、抗生素使用时间>7 d(P<0.05);构建得到连续性血液净化治疗患儿静脉留置导管感染风险预测体系为P=1/[1+e^(-(-1.935+1.635×股静脉置管+1.740×导管留置时间>7 d+1.725×血流速度>180 mL/min+2.241×血红蛋白<100 g/L+2.089×遵医依从性差+1.331×抗生素使用时间>7 d))],ROC曲线分析显示,曲线下面积AUC=0.881,灵敏度为86.67%,特异性为97.14%,准确率为94.00%。结论:连续性血液净化治疗患儿静脉留置导管感染风险大,且风险因素复杂,研究构建的静脉留置导管感染风险预测体系灵敏度高、特异性强,评估准确率高。 相似文献
7.
Elisa Moya-Sáez Rafael Navarro-González Santiago Cepeda Ángel Pérez-Núñez Rodrigo de Luis-García Santiago Aja-Fernández Carlos Alberola-López 《NMR in biomedicine》2022,35(9):e4754
Glioblastoma is an aggressive and fast-growing brain tumor with poor prognosis. Predicting the expected survival of patients with glioblastoma is a key task for efficient treatment and surgery planning. Survival predictions could be enhanced by means of a radiomic system. However, these systems demand high numbers of multicontrast images, the acquisitions of which are time consuming, giving rise to patient discomfort and low healthcare system efficiency. Synthetic MRI could favor deployment of radiomic systems in the clinic by allowing practitioners not only to reduce acquisition time, but also to retrospectively complete databases or to replace artifacted images. In this work we analyze the replacement of an actually acquired MR weighted image by a synthesized version to predict survival of glioblastoma patients with a radiomic system. Each synthesized version was realistically generated from two acquired images with a deep learning synthetic MRI approach based on a convolutional neural network. Specifically, two weighted images were considered for the replacement one at a time, a T2w and a FLAIR, which were synthesized from the pairs T1w and FLAIR, and T1w and T2w, respectively. Furthermore, a radiomic system for survival prediction, which can classify patients into two groups (survival >480 days and 480 days), was built. Results show that the radiomic system fed with the synthesized image achieves similar performance compared with using the acquired one, and better performance than a model that does not include this image. Hence, our results confirm that synthetic MRI does add to glioblastoma survival prediction within a radiomics-based approach. 相似文献
8.
目的系统评价慢性意识障碍患者结局预测模型的组成因子和准确率。方法采用主题词检索方式,检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据建库至2021年9月30日慢性意识障碍患者结局预测模型的相关文献,提取内容为作者、出版年份、研究对象、监测项目、主要结局指标和结论。结果共返回文献4313篇,最终纳入37篇,文献类型包括随机对照试验、队列研究,发表时间主要集中在2012年至2021年,研究对象为慢性意识障碍患者,预测模型的组成因子包括临床量表、神经影像学检查、神经电生理学检查和实验室指标。结论预测模型对慢性意识障碍患者的远期结局有一定的参考价值。目前的预测模型大多数只由有限的一项或几项技术手段构成,准确率参差不齐,其中昏迷恢复量表修订版、默认网络、联合多种诱发电位的脑电图分析相关的预测模型具有较高准确率,但尚未建立统一的适配标准。 相似文献
9.
10.
目的:分析急性草甘膦中毒患者预后的影响因素,以期为急性草甘膦的预防和治疗提供参考依据。方法:本研究回顾性选取我院2009年9月—2021年2月期间收治的73例急性草甘膦中毒患者的临床资料,其中男32例,女41例;平均年龄(55.86±17.60)岁;所有患者均随访6个月。随访终点事件为全因死亡,全因死亡12例(16.4%)。按照临床结局分为存活组和死亡组,比较2组患者临床特征及实验室指标差异,将单因素分析中差异具有统计学意义的指标纳入多元logistic回归分析,得出独立预后影响因素,使用受试者工作特征(ROC)曲线检验独立危险因素在急性草甘膦中毒预后的预测价值。结果:73例患者单因素分析显示,死亡组年龄、首次医疗接触(FMC)、总胆红素(TBIL)、谷氨酰转移酶(GGT)、碱性磷酸酶(ALP)、谷草转氨酶(AST)、氯、白细胞、凝血时间均大于存活组,钾低于存活组(P<0.05);多元logistic回归分析显示,GGT、白细胞、凝血时间、年龄及接触医疗时间为急性草甘膦中毒患者预后的影响因素(P<0.05);创建新的预测模型:-21.559+0.054×GGT(U/L)+0.253×白细胞(×109/L)+0.593×凝血时间(s)+0.103×年龄(岁)(>70岁=1,<70岁=0)+1.656×FMC(2 h以内=1、2~6 h=2、6 h以上=3);ROC曲线显示,预测模型的AUC为0.900,临界值为0.622,此时的敏感度为91.7%,特异度为70.5%,诊断价值优于单一指标。结论:GGT、白细胞、凝血时间、年龄及接触医疗时间是预测急性草甘膦中毒患者预后的独立危险因素,建立新的预测模型对急性草甘膦中毒患者预后具有较好的预测价值。 相似文献