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1.
背景国内外用于评估癌症患者支持性照护需求的量表较多,但有关此类量表质量的标准化评价研究及不同量表间的横向比较研究较为缺乏,也少有研究者对此类量表的测量特性进行系统的整合与评价。目的评价中文版癌症患者支持性照护需求量表的测量学性能及研究的方法学质量。方法2021年4月检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、PubMed、EmBase、Web of Science、CINAHL Complete数据库,获取有关中文版癌症患者支持性照护需求量表测量学性能评价的研究,检索时限均为建库至2021年3月30日。由两位研究者独立筛选文献、提取资料后,采用健康测量工具遴选标准(COSMIN)系统综述指南,在对量表的测量特性及研究的方法学质量进行评价的基础上,综合评定中文版癌症患者支持性照护需求评估量表各测量特性的证据等级,并形成对于量表的最终推荐意见。采用描述分析法对评价结果进行汇总、分析。结果共纳入15项研究,涉及8个中文版癌症患者支持性照护需求评估量表〔癌症患者支持性照护需求简明问卷中文版(SCNS-SF34)、中文版支持性照护需求筛查工具(SCNS-ST9-C)、癌症患者综合需求评估量表(CNAT)、癌症需求简明问卷(CNQ-SF)、中文版癌症患者未满足需求量表(CaSUN-C)、癌症患者未满足需求简明量表(SF-SUNS)、晚期癌症患者需求评估问卷(ACNQ-41)、晚期癌症患者需求评估表简表(ACNQ-29)〕。就量表的测量特性质量而言,除ACNQ-29的内容效度为"未提及"外,其余7个量表的内容效度均为"不确定";除CaSUN-C、SF-SUNS的结构效度为"充分"外,其余6个量表的结构效度均为"不确定";SCNS-SF34、CNQ-SF、CaSUN-C、SF-SUNS的内部一致性为"充分",ACNQ-41的内部一致性为"不充分",其余3个量表的内部一致性为"不确定";CNAT、CNQ-SF、ACNQ-29的假设检验为"未提及",CaSUN-C、SF-SUNS、ACNQ-41的假设检验为"不确定",SCNS-SF34、SCNS-ST9-C的假设检验为"充分";除ACNQ-41的稳定性为"不充分",SCNS-ST9-C、ACNQ-29的稳定性为"未提及"外,其余5个量表的稳定性均为"充分";仅SCNS-SF34的跨文化效度为"充分",其余7个量表的跨文化效度均为"未提及"。8个量表的推荐等级均为B级。结论SCNS-SF34的测量特性得到了最为全面的评价,其具有较好的信效度,且临床应用可行性高,可暂时被推荐使用,但上述结论仍有待更多高质量证据加以支撑。  相似文献   
2.
目的研究医疗器械上市后风险评估的统计学方法,提高风险管理的科学水平。方法参考欧盟医疗器械新法规中即将实施的趋势报告要求,探索趋势分析方法在医疗器械上市后风险评估中的实践运用,举例说明通过历史数据确定控制限和持续趋势监测的过程,讨论实践中面临的问题。结果趋势分析是科学评估医疗器械上市后风险的方法之一,适于在国内推行。结论企业可运用真实世界风险数据开展趋势分析,提升上市后风险预警能力。  相似文献   
3.
目的探讨对老年类风湿性关节炎(RA)应用辅助任务导向训练的干预对其手功能康复以及生存质量的影响。方法选取佛山市第五人民医院治疗的老年RA患者80例,根据入院先后顺序,通过随机数字表分为治疗组40例与对照组40例,入组患者均给予规范抗风湿药物常规治疗,对照组采取常规手部抗阻训练方式,治疗组则在对照组的基础上给予辅助任务导向训练干预,对两组干预1个月,比较干预前后两组患者手指总主动活动度(TAM)、握力、改良Barthel指数评分以及生活质量评价量表(SF-36)评分情况。结果①两组患者治疗前双侧手指TAM、握力、改良Barthel指数评分以及SF-36评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。②治疗后,两组双侧手指TAM、握力、改良Barthel指数评分以及SF-36评分分别较组内治疗前明显改善(P<0.05)。治疗后治疗组左手TAM(268.25±20.62)°与右手TAM(259.93±23.44)°分别高于对照组左手TAM(235.56±25.21)°与右手TAM(224.37±21.86)°(P<0.05);治疗后治疗组左手握力(75.12±8.09)mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)与右手握力(79.62±7.86)mmHg分别高于对照组左手握力(62.56±7.78)mmHg与右手握力(65.13±8.10)mmHg(P<0.05);治疗后治疗组改良Barthel指数评分(35.25±4.60)分高于对照组改良Barthel指数评分(31.56±5.25)分(P<0.05);治疗后治疗组SF-36评分(88.25±11.62)分高于对照组SF-36评分(80.56±16.21)分(P<0.05)。结论对老年RA进行辅助任务导向训练干预可提高患者手部关节活动度,增强手部握力,提高日常生活手功能活动能力以及改善生存质量水平。  相似文献   
4.
目的分析行髋关节置换术老年患者术前睡眠质量与术后谵妄之间联系。 方法回顾性收集在我院进行髋关节置换术的90例老年患者,男性46例、女性44例,年龄60~78岁,平均(72±5)岁。其治疗时间均在2018年1月至2019年1月之间,手术前采取匹兹堡睡眠质量指数量表对每位患者进行评估,依据患者睡眠情况将其分成睡眠正常组(n=43,睡眠指数<5分),睡眠障碍组(n=47,睡眠指数≥5分)。每组均使用罗库溴铵、舒芬太尼以及丙泊酚诱导麻醉。分别记录每组麻醉时间、手术时间、观察时间以及手术后住院天数。比较手术后1~5 d内NRS得分、QoR-40得分以及术后谵妄出现次数。 结果90例患者均获得完整随访,随访率100.00%,随访时间6~18个月,平均(12.3±1.2)个月。睡眠障碍组在麻醉时间、手术时间、观察时间以及手术后住院天数方面均高于睡眠正常组(P<0.05);睡眠障碍组手术后1~5 d NRS得分为(3.4±1.1)分、(3.2±1.0)分、(2.7±0.8)分、(2.1±0.6)分、(1.8±0.5)分,均高于睡眠正常组[(2.7±1.3)分、(2.5±1.0)分、(2.2±0.9)分、(1.8±0.7)分、(1.5±0.6)分,P<0.05];睡眠障碍组手术后1~5 d QoR-40得分为(146.1±6.2)分、(149.5±6.3)分、(154.2±6.7)分、(158.5±4.1)分、(162.1±5.2)分,均低于睡眠正常组[(149.2±5.1)分、(152.3±5.1)分、(158.3±5.5)分、(161.2±5.2)分、(165.6±4.1)分,P<0.05)];睡眠障碍组与睡眠正常组手术后1~5 d谵妄总出现率分别是34.04%(16/47)、13.95%(6/47)(P<0.05)。 结论手术前存在睡眠障碍会使患者术后谵妄出现几率上升,并且延长术后住院时间,不利于患者术后机体恢复,需对患者术前睡眠情况予以重视。  相似文献   
5.
目的:观察压力支持通气模式(Pressure Support Ventilation,PSV)对重症监护患者睡眠质量的影响。方法:选取2017年1月至2017年8月德州市陵城区人民医院重症监护病房(ICU)收治的重症治疗患者60例作为研究对象,按照随机数字表法分为观察组和对照组,每组30例。对照组患者给予低剂量镇静加气管插管的方式进行干预,观察组患者给予压力支持通气模式进行干预,采用匹兹堡睡眠指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)比较2组患者干预前后的睡眠质量改善情况,采用抑郁自评量表(Self-rating Depression Scale,SDS)、焦虑自评量表(Self-rating Anxiety Scale,SAS)比较2组患者干预前后的焦虑以及抑郁状态改善情况。结果:干预后,观察组PSQI评分显著低于对照组,观察组SAS评分、SDS评分显著低于对照组,2组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:对重症监护患者采用压力支持通气模式有利于改善患者的睡眠质量。  相似文献   
6.
《Value in health》2022,25(3):331-339
ObjectivesClinical artificial intelligence (AI) is a novel technology, and few economic evaluations have focused on it to date. Before its wider implementation, it is important to highlight the aspects of AI that challenge traditional health technology assessment methods.MethodsWe used an existing broad value framework to assess potential ways AI can provide good value for money. We also developed a rubric of how economic evaluations of AI should vary depending on the case of its use.ResultsWe found that the measurement of core elements of value—health outcomes and cost—are complicated by AI because its generalizability across different populations is often unclear and because its use may necessitate reconfigured clinical processes. Clinicians’ productivity may improve when AI is used. If poorly implemented though, AI may also cause clinicians’ workload to increase. Some AI has been found to exacerbate health disparities. Nevertheless, AI may promote equity by expanding access to medical care and, when properly trained, providing unbiased diagnoses and prognoses. The approach to assessment of AI should vary based on its use case: AI that creates new clinical possibilities can improve outcomes, but regulation and evidence collection may be difficult; AI that extends clinical expertise can reduce disparities and lower costs but may result in overuse; and AI that automates clinicians’ work can improve productivity but may reduce skills.ConclusionsThe potential uses of clinical AI create challenges for health technology assessment methods originally developed for pharmaceuticals and medical devices. Health economists should be prepared to examine data collection and methods used to train AI, as these may impact its future value.  相似文献   
7.
目的比较飞秒激光制瓣准分子激光原位角膜磨镶术(FS-LASIK)、全飞秒激光小切口角膜基质透镜取出术(SMILE)和有晶状体眼后房型人工晶状体(ICL V4c)植入术三者矫正中低度近视的效果。方法采用回顾性研究。以惠州爱尔眼科医院2019年6月至2020年4月矫正中低度近视120例(120眼)作为研究对象,受术者分为FS-LASIK组、SMILE组及ICL组,每组40例(40眼),各组分别接受相应的手术,术后随访3个月比较其矫正效果。结果术后1个月及3个月,3组间视力及有效性指数对比差异无统计学意义(P>0.05);ICL组安全性指数高于SMILE组及FS-LASIK组(P<0.05)。术后3个月FS-LASIK组的三叶草像差、彗差和球差出现明显变化,而SMILE组的变化较小,ICL组变化最小(P<0.05)。结论对中低度近视FS-LASK、SMILE及ICL植入术三者均有确切疗效,而ICL V4c植入术的安全性最高,患者的视觉质量最好。  相似文献   
8.
ObjectivesThe purpose of this study was to investigate the prognostic weight of multimorbidity and functional impairment over long-term mortality among older patients discharged from acute care hospitals.DesignA prospective multicenter observational study.Setting and ParticipantsOur series consisted of 1967 adults aged ≥65 years consecutively admitted to acute care wards in Italy, in the context of the Report-AGE project.MethodsAfter signing a written informed consent, all patients underwent comprehensive geriatric assessment by Inter-RAI Minimum Data Set acute care. The primary endpoint of the present study was long-term mortality. Patients were grouped into 3 functional clusters and 3 disease clusters using the K-medians cluster analysis. The association of functional clusters, disease clusters, and Charlson score categories with long-term mortality was investigated through Cox regression analysis and the intercluster classification agreement was further estimated. Finally, the additive effect of either disease clusters or Charlson score on predictive ability of functional clusters was assessed by using changes in Harrell’s C-index and categorical Net Reclassification Index (NRI).ResultsFunctional clusters, disease clusters, and Charlson score were significant predictors of long-term mortality, but the interclassification agreement was poor. Functional clusters predicted mortality with greater accuracy [C-index 0.66, 95% confidence interval (CI) 0.65–0.68] compared with disease clusters (C-index 0.54, 95% CI 0.53–0.56), and Charlson score (C-index 0.58, 95% CI 0.56–0.59). Adding multimorbidity (NRI 0.23, 95% CI 0.14–0.31) or Charlson score (NRI 0.13, 95% CI 0.03–0.20) to functional cluster model slightly improved the accuracy of prediction.Conclusions and ImplicationsFunctional impairment may better predict prognosis compared with multimorbidity, which may be relevant to optimally address individuals’ needs and to design tailored preventive interventions.  相似文献   
9.
ObjectivesThe recently developed Hospital Frailty Risk Score (HFRS) allows ascertainment of frailty from administrative data. We aimed to compare the HFRS against the widely used FRAIL Scale and Frailty Index.DesignPopulation-based cohort study linked to Western Australian Hospital Morbidity Data Collection and Death Registrations.Setting and ParticipantsThe Health in Men Study with frailty determined at Wave 2 (2001/2004), mortality in the 1-year period following Wave 2, and disability at Wave 3 (2008). Participants were 4228 community-based men aged ≥75 years, followed until Wave 3.MeasurementsWe used multivariable regression to determine the association between each frailty measure and outcomes of length of stay (LOS), death, and disability. We also determined if the additional cases of frailty identified by one measure over the other was associated with these outcomes.ResultsOf 4228 men studied, the HFRS (n = 689) identified fewer men as frail than the FRAIL Scale (n = 1648) and Frailty Index (n = 1820). In the fully adjusted models, all 3 frailty measures were associated with longer LOS and mortality, whereas only the FRAIL Scale and Frailty Index were significantly associated with disability. The additional cases of frailty identified by the FRAIL Scale and Frailty Index had longer LOS and greater risks of death and disability. The fully adjusted hazard ratio for death among the additional cases of frailty identified by the FRAIL Scale (compared to being not frail on both HFRS and FRAIL Scale) was 2.14 (95% CI 1.48-3.08).Conclusions and ImplicationsThe HFRS is associated with adverse outcomes. However, it identified approximately 60% fewer men who were frail than the FRAIL Scale and Frailty Index, and the additional cases identified were also at high risks of adverse outcomes. Users of the HFRS should be aware of the differences with other frailty measures.  相似文献   
10.
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