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2009年上海市浦东新区对口援建四川都江堰市幸福镇,我有幸被选派为第5批次区县医疗队工作人员赴地震重灾区都江堰市参加地震灾后援建工作,我负责对口援建幸福镇奎光社区卫生服务中心.为了进一步做好和完善对奎光社区卫生服务中心疾病预防工作和公共卫生工作,通过对其各方面的调查,特对该中心地震前后疾病预防和社区卫生工作做出初步评估并总结报道如下. 相似文献
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地震是我国常见的突发灾害事件,往往造成大量人员伤亡,对于地震伤病员的院前急救极其重要,关系到伤病员和救援人员自身的安危。5·12汶川地震导致的伤亡及损失为我国历史所罕见。此次地震发生后,我院于当晚及次日晚分别派出二批抗震救灾医疗队分别到达德阳市绵竹县和绵阳市开展医疗救治工作。我们作为第二批医疗队员参加了地震伤员的抢救工作,现报告如下。 相似文献
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地震是我国常见的突发灾害事件,往往造成大量人员伤亡,对于地震伤病员的院前急救极其重要,关系到伤病员和救援人员自身的安危.5·12汶川地震导致的伤亡及损失为我国历史所罕见.此次地震发生后,我院于当晚及次日晚分别派出二批抗震救灾医疗队分别到达德阳市绵竹县和绵阳市开展医疗救治工作.我们作为第二批医疗队员参加了地震伤员的抢救工作,现报告如下. 相似文献
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季节性移动平均法对儿科住院人数的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
目的预测医院的住院人数。方法运用季节性移动平均法对济宁医学院附属医院1994~1996年儿科住院人数的资料进行分析。结果预测模型为Xi=(10298+04364×i)KLi,并预测了1997年1~6月的住院人数,预测值与实际值进行比较,平均绝对百分比误差为818%。结论此预测结果为拟定医院管理方案提供科学资料和理论依据。 相似文献
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目的了解地震后1周内地震伤员来院的时间特点。方法询问地震后1周内就诊的伤员性别、年龄、来诊时间、统计入院率,抢救成功率。结果平均每小时来院(7.90±11.75)例,震后53、54h形成2个来诊高峰,每小时来院人数分别为70、58例;地震36h后夜班伤员来院明显减少;平均每天来院人数为(169.5±92.6)例,第3天来院人数最多,为328例,明显多于其他各天(P〈0.05);入院率为57.81%,抢救成功率为99.8%。结论第3天来院人数最多,36h后每天夜班伤员人数明显减少。 相似文献
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目的基于自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)-广义回归神经网络模型(generalized regression neural network,GRNN)联合构建交通伤死亡预测模型,并据此对相关公共政策对交通伤死亡的影响进行初步分析。方法 1991~2009年度交通伤死亡人数来源于中国公安部公布的相应年统计数据。根据ARI-MA模型,建立拟合值y和实际值y的相关回归模型,并计算预测未来年份的死亡数。继而将该预测值带入GRNN模型中,获得修正预测值。ARIMA运算平台采用SPSS 17.0,GRNN建模采用Matlab平台。结果经GRNN修正的ARIMA(3,2,2)模型较好拟合了1991~2005年交通伤死亡人数的时间序列,2006~2009年交通伤死亡人数的预测值符合实际值的变动趋势,预测值与实际值的相对误差率仅为5%。以之为基础预测2010~2015年的全国交通伤死亡人数为6.6~6.4万。结论 ARIMA-GRNN联合模型能较为准确的对交通伤死亡人数变化趋势做出预测。中国交通伤死亡人数已步入持续下降通道。若维持现有的道路交通安全政策水平及执法力度,交通伤致死人数将从2015年起维持于6.5万的水平。若要进一步降低致死人数水平,可能需要提前从现有法规、政策及执行基础方面进行调整。 相似文献
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目的:探讨改良生理学和手术侵袭度评分(POSSUM)预测维吾尔族食管癌患者术后并发症发生率的价值,以期对外科术前评估以及手术风险预测评判提供临床依据。方法:选择新疆医科大学附属肿瘤医院2004~2007年住院维吾尔族食管癌手术患者共142例,通过改良POSSUM评分预测术后并发症例数,并与实际例数进行比较,并根据Copeland方程计算术后并发症发生概率(R)。并发症发病率的预测-InER/(1-R)]-5.91+(0.16×12项生理学评分)+(0.19×6项手术严重性评分)。结果:共有92例患者术后发生并发症,并发症组生理学评分明显高于无并发症组(P〈0.05)。改良POSSUM评分预测术后并发症人数为86例,实际并发症人数为92例,差异无统计学意义(P〉0.05)。结论:改良POSSUM评分能较好地预测维吾尔族食管癌患者术后并发症,根据评分结果加强术后监测和器官支持治疗,有助于减少并发症。 相似文献
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灰色预测模型对流动人口疟疾的分析 总被引:6,自引:1,他引:6
目的应用灰色模型预测江苏省流动人口疟疾发病趋势。方法采用2000-2004年江苏省流动人口间日疟发病人数建模建立的流动人口间日疟病例的数学模型:Y⌒(t)=333.48e^0.2277(t-1)-257.483进行拟合分析。结果经对模型进行拟合检验,C=0.155,P〉0.95,模型拟合好,可用作外推预测。对2005年江苏省间日疟发病人数进行外推,估计流动人口间日疟发病人数为210例,经回代验证当年实际发病人数为188例,误差率为10.5%。结论江苏省流动人口疟疾发病人数呈上升态势,为防止疫情传播和扩散,应加强对流动人口的疟疾管理。 相似文献
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目的 探讨自回归移动平均模型(ARIMA)在某院出院人数预测中的应用,从而为医院的科学管理决策服务.方法 对某院2000年-2013年的月出院人数数据进行收集,将2000年-2012年的数据用于建立ARIMA模型,2013年数据用于验证所建立的模型,所建模型预测2014年出院人数,统计软件采用SPSS17.0.结果 建立的ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型具有较高的拟合度,预测的2013年出院人数各月相对误差为0.27%~15.68%,全年出院人数平均相对误差为4.86%,预计2014年出院人数为68,880人次.结论 ARIMA模型适用于出院人数的预测,对于出院人数变化规律的分析有较好的适应性,但在预测远期数据时则应综合多方面因素. 相似文献
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基于串联质谱的蛋白质组学分析方法往往依赖于实际谱图和理论谱图的匹配打分,而大量共洗脱肽的干扰会降低多肽和蛋白的鉴定及定量的准确性。多肽保留时间预测可将多肽色谱保留行为转变为稳定独立的特征时间属性,作为多肽鉴定的辅助和验证指标,改善多肽鉴定的准确性。复杂体系中多肽色谱保留预测也对优化蛋白质组学测定条件、提高数据非依赖采集中质谱数据的检出率和重复性具有重要意义。本文针对未修饰多肽及修饰多肽常用的色谱保留预测方法(包括基于标准化索引、多肽分子模型、氨基酸残基参数和机器学习等)进行了综述,总结各种方法的原理及其特点,并对其在蛋白质组学中的应用及发展方向进行了展望。 相似文献
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目的 模拟预测和分析作战中的战斗减员总数、时空分布以及伤员构成分布。方法 使用系统动力学方法构建作战过程模拟和战斗减员预计模型,通过智能体建模方法从战斗减员预计模型中导入宏观减员数据,并对减员数据进行拆分和按特定比例赋予战伤信息。结果 基于系统动力学的战斗减员预计模型能够结合具体作战任务,分析作战影响因素、双方武器杀伤性能和防护水平。对交战过程构建因果回路和存量流量关系,将作战中红蓝双方各类目标毁伤程度转换为减员数据。提取战斗减员预计模型得出的宏观减员数据,通过构建作战目标毁伤程度与各类战伤之间的对应关系,实现对每一个战伤减员个体的具体伤情赋值和模拟,完成从减员流到伤员流的转换。结论 所建立的基于系统动力学的减员预计模型和基于智能体的伤员发生模拟模型,能够科学测算作战中的减员时空分布和减员结构。 相似文献
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目的回顾性分析四川省医学科学院·四川省人民医院1,604例汶川地震住院伤员的救治情况,为建立自然灾害医疗救援应急体系提供决策参考。方法收集并分析5·12以来5个月(震后153天)已出院且诊断明确的地震伤员情况。统计分析采用、M进行描述,Х^2检验等方法。结果纳入研究的地震伤员中男性818例(51.00%),女性784例(48.88%)。男性平均年龄(42.00±21.03)岁,女性平均年龄(44.60±22.66)岁。入院时间集中在震后2周内(81.17%)。地震伤员主要来自都江堰市、阿坝州和德阳市。经Х^2检验,不同性别地震伤员手术(Х^2=0.484,P=0.487)和转归(Х^2=0.877,P=0.928)的构成情况差异无统计学意义。结论医疗机构在面对类似自然灾害时应尽快启动医疗应急救援预案。各医院应该尽快组织医务人员做好救援工作,以便更好的为患者服务,提高救治成功率。 相似文献
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目的探讨群体伤有效的院前急救措施,提高院前急救水平。方法对昆明市2007年3人以上突发群体伤事件院前急救资料进行分析。结果昆明市2007年院前急救424起突发群体伤事件,其中交通事故203起(47.9%)、群体斗殴173起(40.8%)、食物中毒22起(5.2%)、一氧化碳中毒7起(1.7%)、其他群体伤19起(4.5%),病例总数1672例,死亡病例26例,群体伤患者都得到了及时有效的院前急救。结论昆明市2007年院前急救的突发群体伤事件以交通事故、群体斗殴为主,必须采取有效的院前急救方法,尽量减少人员伤亡。 相似文献
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目的 分析播散性马尔尼菲蓝状菌病(DTSM)并发消化道出血的独立危险因素,并建立预测模型。方法 选取2009年1月—2017年11月柳州市人民医院收治的DTSM初治患者63例,将其分为无消化道出血组(34例)和消化道出血组(29例)。回顾性分析DTSM患者的临床资料,包括基本资料、临床资料、合并症、实验室检查、影像学资料等。采用单因素Logistic回归分析及多因素Logistic回归分析DTSM并发消化道出血的独立危险因素,并建立预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的预测价值。结果 多因素Logistic回归分析显示,血小板计数(PLT)〔β=-0.037,OR=0.946,95%CI(0.937,0.979)〕、凝血酶原时间(PT)〔β=0.376,OR=1.457,95%CI(1.082,1.961)〕是DTSM并发消化道出血的独立危险因素(P<0.05)。预测模型为P=1/(1+e-y),Y=-3.612+0.376×PT-0.037×PLT,其中P为患者的出血概率,Y为预测指数。Hosmer-Lemeshow检验结果显示,模型拟合度好(χ2=4.757,df=8,P=0.783)。ROC曲线下面积(AUC)为0.918〔95%CI(0.815,0.985),P<0.001〕,当P值的最佳临界值为0.539 3,即P≥0.539 3预测并发消化道出血,<0.539 3预测不并发消化道出血时,模型预测的灵敏度为86.21%,特异度为94.12%,阳性预测值为92.59%,阴性预测值为88.89%,总正确率为90.48%。结论 PLT、PT可用于预测模型的构建。DTSM并发消化道出血预测模型能够较准确地预测DTSM患者是否并发消化道出血。 相似文献
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背景 慢性乙型病毒性肝炎是我国流行最广、危害最重的传染病,抑郁是其常见并发症,轻者情绪低落,重者不仅可加重固有疾病、甚至可出现轻生行为,目前常用治疗措施疗效不理想,积极预防护理成为医护人员关注的重点。目的 构建慢性乙型病毒性肝炎患者合并抑郁的COX风险预测模型。方法 选择2017年6月-2018年5月川北医学院附属医院收治的慢性乙型病毒性肝炎患者245例为研究对象,随访慢性乙型病毒性肝炎患者合并抑郁的情况。完成数据预处理后,所有因素均进入单因素及多元COX风险因素分析,并构建风险预测模型,采用列线图展示预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线评价模型区分度,采用calibration plot曲线评价模型准确度,采用临床决策曲线(DCA)评价模型的有效性。结果 单因素分析结果显示不同年龄、职业、学历、乙肝分度、感染时间、确诊时间、复发次数、家庭地位、婚姻满意度、担心疾病难以根治、担心住院环境、疾病分期、有无并发症、对治疗是否有信心慢性乙型病毒性肝炎患者的抑郁发生率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多元COX风险因素分析结果显示:RR=-1.446 1×(职业为知识分子)-0.688 7×(学历高中或中专)-2.043 0×(经常饮酒)-0.783 5×(偶尔吸烟)-1.068 2×(经常吸烟)-0.894 0×(确诊时间0.5~5年)-1.092 4×(确诊时间<0.5年)+1.335 2×(家庭地位不满意)+1.345 1×(婚姻不满意)-0.574 3×(不担心住院环境不适宜)。本研究构建的COX风险预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.979 8,模型预测特异度0.972 5,灵敏度0.940 7,准确度为0.954 9,阳性似然比为34.180 2,阴性似然比为0.060 9,诊断价值比为560.916 7,阳性预测值为0.976 9,阴性预测值为0.929 8,模型的区分度较高。在模型准确度评价上:当事件发生率在16%以下时,模型高估风险;当事件发生率在16%~40%时,模型低估风险;当事件发生率在40%~80%时,模型高估风险;当事件发生率在80%~100%时,模型低估风险;而在16%、40%、80%时候,模型预测和观察值完全一致,整体上看本模型构建的准确度较好。临床决策曲线显示模型的净获益(NB)值较高,提示基于本模型预测结果开展临床决策产生的效果能给患者病情带来较好的获益值。结论 本次构建的慢性乙型病毒性肝炎合并抑郁的风险预测模型可用于预测新诊断慢性乙型病毒性肝炎合并抑郁的风险,从而指导临床医护人员进行针对性的干预措施,最终避免或降低患者合并抑郁的可能性,值得临床推广应用。 相似文献
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地震伤员开放性伤口感染相关因素及目标监测 总被引:1,自引:0,他引:1
目的了解5.12汶川大地震伤员四肢开放性伤口感染情况,分析感染相关因素,为预防和控制感染提供依据。方法感控办专业人员每天进入收治地震伤员科室,通过对伤员伤口查看、症状体征观察、参加医生护士查房、查阅微生物检验报告及病历资料,对地震伤员开放性四肢伤口感染相关因素进行调查及目标监测。结果共监测165例伤员,发现伤口感染66例40.0%(66/165)。从年龄、损伤情况、伤口个数分析:〉60岁伤员感染率高于〈60岁伤员;有骨折伤员感染率高于无骨折伤员;有〉2个创口感染率高于一个创口感染率,P〈0.05。感染病原菌:芽胞杆菌感染20例;多重耐药菌感染28例;其它病原菌感染18例。其中多重(〉2种)病原菌感染占47.O%;引起伤口感染的细菌以鲍曼不动杆菌、阴沟肠杆菌、大肠埃希菌主等阴性杆菌为主。结论及时对地震伤员四肢开放性伤口进行感染目标监测,能早期识别特殊病原菌、及时发现耐药菌感染,对降低继发性损害具有重要意义。 相似文献
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背景 新疆哈萨克族牧民高血压患病率高,寻找有效的方法对哈萨克族牧民高血压的发病风险进行评估,并进行合理的干预,预防高血压事件的发生十分重要。目的 评价Framingham高血压发病风险模型(以下简称Framingham模型)预测新疆哈萨克族牧民发生高血压的准确性和适用性,为建立适用于新疆哈萨克族牧民高血压发病风险预测模型提供依据。方法 2008年1月,采用分层整群随机抽样法,以新疆乌鲁木齐县南山牧区的5 327例哈萨克族牧民为研究对象,建立南山动态队列。收集其基线资料(包括问卷调查表和体格检查表),并进行2年1次的随访调查,共3次。随访截至2018年11月,结局事件为发生高血压。将研究对象随机分为建模队列(60%哈萨克族牧民,3 196例)和验证队列(40%哈萨克族牧民,2 131例),按照Framingham模型相同的方法及预测因素,采用多因素weibull回归分析、依据建模队列调整Framingham模型,即为依据建模队列调整后的Framingham模型。采用区分能力和标定能力验证上述依据本研究对象数据调整后的Framingham模型对验证队列高血压发病风险进行预测。结果 截至2018年11月,1 985例哈萨克族牧民发生高血压。累计共随访16 897人年,高血压发病率为11.75/100人年〔95%CI(11.27/100人年,12.24/100人年)〕。本研究验证队列人群经2年、4年随访,分别有269例、562例发生高血压。依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群发生高血压的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为:AUC依据建模队列调整后=0.647〔95%CI(0.624,0.670)〕和AUC原Framingham模型=0.594〔95%CI(0.571,0.617)〕;依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群发生高血压的AUC比较,差异有统计学意义(χ2=5.085,P<0.05);依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访4年验证队列人群发生高血压的AUC分别为:AUC依据建模队列调整后=0.609〔95%CI(0.590,0.628)〕和AUC 原Framingham模型=0.588〔95%CI(0.569,0.607)〕;依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访4年验证队列人群发生高血压的AUC比较,差异有统计学意义(χ2=3.448,P<0.001)。依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群高血压发病率与实际发病率比较Hosmer-Lemeshow χ2(H-L χ2)检验值分别为697.68(P<0.05)、802.40(P<0.05);预测随访4年验证队列人群高血压发病率与实际发病率比较,H-L χ2检验值分别为682.61(P<0.05)、832.82(P<0.05)。结论 Framingham模型在预测新疆哈萨克族牧民高血压的发病风险中区分能力和标定能力均较差,不能很好地预测新疆哈萨克族牧民高血压的发病风险,需要构建更适合该人群的高血压发病风险预测模型。 相似文献
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背景 糖尿病肾病早期发病隐匿,多数患者在诊断时肾脏已发生不可逆性损害,早期诊断和治疗对于阻止或者延缓糖尿病肾病的发生、发展具有重要作用,构建一个简单、有效的个性化风险预测模型可为糖尿病肾病的早期诊断和治疗提供重要参考。目的 分析影响2型糖尿病(T2DM)患者发生微量白蛋白尿(MAU)的独立危险因素,构建一个简单、有效的个性化临床预测模型,预测T2DM患者发生MAU的风险。方法 选取2014年3月至2016年3月于空军军医大学第一附属医院内分泌科住院的T2DM患者1 311例,为建立和验证预测模型将研究对象分为两部分,2014年3月至2015年9月的数据作为开发队列(933例),2015年10月至2016年3月的数据作为验证队列(378例)。收集患者的基本特征、实验室检查、辅助检查和药物使用情况,并依据尿微量白蛋白/肌酐(UACR)诊断正常白蛋白尿(NAU)和MAU。应用LASSO回归优化筛选变量,通过多因素Logistic回归分析建立预测模型,并绘制列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验验证和评价预测模型的区分度和校准度;决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性。结果 使用LASSO回归分析筛选出7个预测变量,包括糖尿病病程、收缩压(SBP)、空腹血糖(FPG)、三酰甘油(TG)、血肌酐(Scr)、胱抑素C(Cys C)、糖尿病视网膜病变(DR)。多因素Logistic回归分析结果显示,SBP≥140 mm Hg、FPG≥7.0 mmol/L、TG≥1.7 mmol/L、Scr>106 μmol/L、Cys C>1.09 mg/L、合并DR是T2DM患者发生MAU的危险因素(P<0.05)。依据预测变量绘制列线图,构建预测模型。预测模型预测开发队列T2DM患者发生MAU的ROC曲线下面积(AUC)为0.762〔95%CI(0.734,0.789)〕,预测验证队列T2DM患者发生MAU的AUC为0.734〔95%CI(0.686,0.777)〕。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(开发队列P=0.377;验证队列P=0.217)。DCA结果显示阈值概率>20%,预测模型在临床上是有益的。结论 包含7个预测变量(糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C、DR)的列线图预测模型可用于预测T2DM患者发生MAU的风险。 相似文献
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差分——指数平滑预测模型在门诊人次预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目的探讨差分-指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立差分-指数平滑预测模型对某院2008年门诊诊次进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果差分-指数平滑预测模型预测门诊诊次的结果满意。通过计算机反复试算,可获得最佳的平滑常数(α),使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差(MAPE)4.4040%〈10%,预测精度较高。结论差分-指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值。 相似文献