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1.
2.
目的对山东省青岛市城阳区糖尿病(DM)患者的慢性并发症现状进行横断面调查。方法对2019年3—12月青岛市城阳区参与“三高共管”项目的8个辖区街道的DM患者进行随机抽样调查,按有无慢性并发症将患者分为2组,对患者的人口学资料、人体测量学等指标进行问卷调查,比较2组DM患者的特点,并对DM慢性并发症的影响因素进行Logistic回归分析。结果本研究共随机抽取DM患者26090例进行调查,其中男12560例,女13530例,有慢性并发症者18950例,无慢性并发症者7140例;肥胖、文化程度低、血糖控制欠佳、遵医嘱行为差、合并基础疾病的DM患者更容易出现并发症。亚组分析表明,女性DM患者的心血管疾病、神经病变和眼科疾病的发生率高于男性,差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01);糖化血红蛋白(HbA1c)水平越高,DM病程越长,DM患者的慢性并发症发生率均越高,差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。患者慢性并发症越多,则人均治疗费用越高,年住院次数越多,住院时间越长,差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。多因素Logistic回归分析显示,性别、年龄、体质量指数(BMI)、DM病程、HbA1c、空腹血糖(FBG)、低密度脂蛋白(LDL)、尿白蛋白肌酐比值(UACR)、24 h尿蛋白定量、文化程度、规律服药程度、规律测量血糖程度均是DM慢性并发症的影响因素(P<0.05或P<0.01)。结论青岛市城阳区DM患者慢性并发症发生率较高,且影响因素较多,尽早明确危险因素有助于防治DM慢性并发症。 相似文献
3.
传统的体绘制光线投射算法虽然已成为医学影像三维重建的主流方法之一,但是其生成的三维模型质量与绘制速度仍不能满足临床医学诊断的要求。本研究提出一种基于反距离加权插值和改进采样点数据合成的医学影像三维重建算法,通过反距离加权插值方法提升绘制速度;通过增加采样点的个数提高三维重建的成像质量。实验结果表明,该算法在提高成像质量的同时可以提高绘制速度,可将圆锥绘制速度较传统方法提升20%,髋关节平均绘制速度提升18%,并且生成圆锥图像的MSE小于传统算法,SSIM大于传统算法。 相似文献
4.
中药常规检查是中药的各项工作之首,在中药鉴定中占据着重要的地位。常规检查结果是否达到国家标准,直接影响到中药研究结论正误和临床药效发挥好坏。1953年以来,《中华人民共和国药典》更替11次,常规检查的方法和标准趋于完善,涵盖的品类也越来越多元化。依据《中华人民共和国药典》,常规检查共分4大项目分别是杂质检查、水分检查、灰分检查和浸出物检查。现将对常规检查的4大项目分别进行探究,以出版《中华人民共和国药典》为主线,梳理其历史发展;以2020版《中华人民共和国药典》为准则,明确常规检查中4大项目内容,阐述其应用意义。同时,通过与其他国家的药典(《欧洲药典》《美国药典》《日本药典》)比较,找寻我国检测方法的优劣,针对性地提出完善意见,优化常规检查内容并展望其路线的发展方向。以期促进常规检查的科学发展,提高相关科研人员对常规检查的重视度。 相似文献
5.
目的 了解四川省成人常住居民糖尿病患病情况及其影响因素,为有效预防糖尿病,降低发病风险提供科学的依据。方法 2018年采用多阶段分层整群随机抽样的方法,抽取四川省18岁及以上常住居民进行身体测量、问卷调查、实验室检测。采用SAS 9.4分析四川省成人糖尿病流行情况和患病影响因素。结果 2018年四川省成人糖尿病患病率12.94%,其中男性患病率为13.09%,女性患病率为12.79%,差异无统计学意义(χ2=3.964,P=0.460); 年龄增长(与18~44岁组相比,75岁及以上OR=6.070,95%CI:3.792~9.716)、职业(与农业生产人员相比,离退休人员OR=1.781,95%CI:1.277~2.484)、锻炼频率(与每周0次相比,每周1~3次OR=0.439,95%CI:0.281~0.686)、血脂异常(OR=2.069,95%CI:1.693~2.528)、中心性肥胖(OR=1.938,95%CI:1.619~2.320)、高血压(OR=2.031,95%CI:1.583~2.606)、糖尿病家族史(OR=2.825,95%CI:1.658~4.813)是糖尿病患病的影响因素。结论 四川省糖尿病患病率处于较高水平,每周锻炼1~3次是预防糖尿病的保护因素,年龄增加、离退休人员、血脂异常、中心性肥胖、高血压、糖尿病家族史是糖尿病患病的危险因素,应进一步开展针对性的预防干预措施。 相似文献
6.
7.
杨一涵 《中国临床药理学杂志》2022,(2):185-187+192
我国保健食品从卫生部监管时期注册环节未开展现场核查,到国家食品药品监督管理部门监管时期逐步开展注册现场核查,至今由国家市场监督管理总局实行注册备案双轨制管理并根据审评要求开展注册现场核查。本文通过研究注册现场核查发展沿革,结合广东省保健食品各类现场检查中发现的问题进行总结分析,为制定科学高效的注册现场核查要点提供几点建议,旨在提升保健食品注册审批效率。 相似文献
8.
目的建立现场检测工作中室内桌面照度测量不确定度评定的方法,对不确定度分量进行评定,计算出扩展不确定度值。方法根据《测量不确定度评定与表示(JJF 1059.1-2012)》和《公共场所卫生检验方法第1部分:物理因素(GB18204.1-2013)》的方法,对现场测量公共场所(候诊室)室内桌面照度值的各不确定度分量进行分析和计算,最终合成标准不确定度。结果本例用照度计法对某候诊室室内照度进行测量结果为:(225±10.74)lx,扩展不确定度为10.74 lx,其中采样高度是最大不确定度分量。结论该评定方法可用于现场检测中照度值测量的不确定度评定。 相似文献
9.
ABSTRACTBackground During the past two decades, the number and complexity of clinical trials have risen dramatically increasing the difficulty of choosing sites for inspection. FDA’s resources are limited and so sites should be chosen with care.Purpose To determine if data mining techniques and/or unsupervised statistical monitoring can assist with the process of identifying potential clinical sites for inspection.Methods Five summary-level clinical site datasets from four new drug applications (NDA) and one biologics license application (BLA), where the FDA had performed or had planned site inspections, were used. The number of sites inspected and the results of the inspections were blinded to the researchers. Five supervised learning models from the previous two years (2016–2017) of an on-going research project were used to predict site inspections results, i.e., No Action Indicated (NAI), Voluntary Action Indicated (VAI), or Official Action Indicated (OAI). Statistical Monitoring Applied to Research Trials (SMARTTM) software for unsupervised statistical monitoring software developed by CluePoints (Mont-Saint-Guibert, Belgium) was utilized to identify atypical centers (via a p-value approach) within a study.Finally, Clinical Investigator Site Selection Tool (CISST), developed by the Center for Drug Evaluation and Research (CDER), was used to calculate the total risk of each site thereby providing a framework for site selection. The agreement between the predictions of these methods was compared. The overall accuracy and sensitivity of the methods were graphically compared.Results Spearman’s rank order correlation was used to examine the agreement between the SMARTTM analysis (CluePoints’ software) and the CISST analysis. The average aggregated correlation between the p-values (SMARTTM) and total risk scores (CISST) for all five studies was 0.21, and range from ?0.41 to 0.50. The Random Forest models for 2016 and 2017 showed the highest aggregated mean agreement (65.1%) amongst outcomes (NAI, VAI, OAI) for the three available studies. While there does not appear to be a single most accurate approach, the performance of methods under certain circumstances is discussed later in this paper.Limitations Classifier models based on data mining techniques require historical data (i.e., training data) to develop the model. There is a possibility that sites in the five-summary level datasets were included in the training datasets for the models from the previous year’s research which could result in spurious confirmation of predictive ability. Additionally, the CISST was utilized in three of the five site selection processes, possibly biasing the data.Conclusion The agreement between methods was lower than expected and no single method emerged as the most accurate. 相似文献