基于分类树模型的产后盆底肌筋膜疼痛的危险因素分析

目的构建产后盆底肌筋膜疼痛( MFPP)发病影响因素的分类树模型,寻找产后 MFPP发生的危险因素。方法选取 2017年 1—12月在南京市妇幼保健院常规产后检查的 975例产妇,进行流行病学调查。 205例产妇患有 MFPP分为病例组, 229例产妇无盆底功能障碍性疾病( PFD)情况分为对照组。结果病例组中轻、中、重度疼痛人数分别为 27例、 173例、 5例。我们对病例组研究发现产后 MFPP发病影响因素的分类树模型共有 5层,筛选出 4个解释变量:快肌最大值,慢肌平均值,产妇体质量指数( BMI)新生儿出生体质量。其中快肌最大值 ≤41.20 μv且慢肌平均值 ≤6.85 μv时,产后 MFPP发生率为 76.0％,分类树模型预测的受试,者操作特征( ROC)曲线下面积( AUC)为 69.1%,95%CI:(0.64,0.74)。结论快肌最大值、慢肌平均值、产妇 BMI及新生儿出生体质量为影响产后 MFPP发生的危险因素,盆底肌电筛查中快肌最大值 ≤41.20 μv和慢肌平均值 ≤6.85 μv可作为筛查指标,对于这部分的产妇,需联合盆底肌疼痛检查是否存在产后 MFPP。     

“以房养老”商业保险正式开闸

中国保监会6月23日正式发布的相关指导意见称，7月1日起，未来两年。北京、上海、广州、武汉将正式开展老年人住房反向抵押养老保险试点，这意味着“以房养老”商业保险正式开闸。 反向抵押养老保险是一种将“住房抵押”与“终身养老年金保险”相结合的创新型养老保险，即拥有房屋完全产权的老人，将其房产抵押给保险公司，继续拥有房屋占有、使用、收益和经抵押权人统一的处置权，并按照约定条件领取养老金直至身故；老年人身故后，保险公司获得抵押房产处置权，处置所得将优先用于偿付养老保险相关费用。根据规定，投保人群应为60周岁以上拥有房屋完全独立产权的老年人。     

中国改革再出发

在改革发展的征程上，2014年全国两会，注定是一个浓墨重彩的节点——     

人工智能应用于老年人跌倒的文献计量学分析

目的 分析人工智能(artificial intelligence, AI)应用于老年人跌倒的研究热点和趋势,以期为我国老年跌倒研究提供思路。方法 在Web of Science与中国知网中检索AI应用于老年人跌倒的相关文献,使用Excel分析发文趋势、CiteSpace对关键词进行可视化分析。结果 最终获得515篇英文文献、96篇中文文献。年发文量总体呈上升趋势。研究热点显示AI在老年人跌倒预测、检测及预防方面备受关注。结论 近年来AI应用于老年人跌倒的研究热度持续增加,我国在该领域的发展滞后于国外。未来可在把握国际热点基础上,深化护理与AI领域合作,探索适宜我国国情的老年人精准跌倒预防与管理策略。