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关键词： 高龄   血液透析   终末期肾病   死亡   危险因素  

摘要： 目的探讨高龄维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者死亡的危险因素,为改善透析患者预后、降低死亡率提供参考。方法收集多中心的高龄(年龄≥80岁)MHD患者相关资料进行回顾性分析,按死亡与否分为死亡组及对照组。采用单因素分析及Logistic回归模型分析死亡相关危险因素。结果共纳入高龄MHD患者112例,其中死亡26例(23.214%);首位死亡原因为心血管事件[9例(34.615%)]。2组患者血管通路类型(χ^(2)=4.825,P=0.028)、原发疾病(F=24.243,P=0.004)、白细胞计数(t=-4.869,P<0.001)、淋巴细胞计数(t=3.400,P<0.001)、嗜酸性粒细胞计数(t=2.895,P=0.005)、白蛋白(t=3.089,P=00.003)、前白蛋白(t=3.247,P=0.002)、总胆固醇(t=2.037,P=0.044)、胆碱酯酶(t=2.595,P=0.011)等比较差异有统计学意义。多因素Logistic回归分析提示:糖尿病肾病(OR=67.196,95%CI:5.034~896.973,P=0.001)、高血压肾损害(OR=15.577,95%CI:1.765~137.477,P=0.013)、高水平白细胞计数(OR=1.661,95%CI:1.117~2.469,P=0.012)为高龄MHD患者死亡的独立危险因素;高水平淋巴细胞(>3.556×10^(12)/L)(OR=0.120,95%CI:0.014~0.986,P=0.049)为高龄MHD患者死亡的保护因素。结论高龄MHD患者主要死亡原因为心血管事件;糖尿病肾病、高血压肾损害、白细胞计数及淋巴细胞计数是高龄MHD患者死亡的独立相关因素。

关键词： 大数据分析   电力调度   决策   系统  

摘要： 文章提出一种基于大数据分析的电力调度决策支持系统构建方法。该系统利用先进的大数据处理技术,如分布式存储、并行计算及机器学习算法,对海量电力数据进行高效整合与分析。通过构建多维度数据分析模型,实现对电力负荷的精准预测、电网运行状态的实时监测及潜在故障的提前预警。同时,系统集成智能决策引擎,能根据实时数据与历史经验,自动生成最优调度方案,显著提升调度决策的准确性和时效性。该方法有效解决传统电力调度决策中信息孤岛、决策滞后等难题,为电力系统的安全、经济、高效运行提供强有力的技术支撑。

关键词： 跌倒风险   老年人跌倒   年龄分层   增长速度   跌倒伤害  

摘要： 资料显示,65岁以上老年人跌倒风险较高,约30%的65岁以上老年人每年跌倒一次或多次,10.2%的老年人报告过跌倒伤害。按照年龄分层,25.9%的65~74岁老年人报告过跌倒,9.3%报告过跌倒相关伤害;28.5%的75~84岁老年人报告过跌倒,10.6%报告过跌倒相关伤害;33.8%的85岁以上老年人报告过跌倒,13.9%报告过跌倒相关伤害。大多数与跌倒相关的死亡发生在85岁以上的老年人中,这一人群的跌倒死亡率增长速度也是最快的。

关键词： 析因设计   临床试验设计   交叉设计   自身配对设计   正交设计   成组设计   前瞻性   论文统计学  

摘要： ①对于研究统计设计:应交代研究统计设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验研究(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。

关键词： 地震危险性分析   地震灾害风险   抽样调查   抗震能力  

摘要： 基于最新的地震潜在震源划分成果,该研究对湖南省在不同超越概率水平下的地震危险性进行了分析,并将其作为地震灾害风险评估的关键地震作用输入。通过对湖南省各地区典型建筑典型房屋建筑物进行抽样调查,修正了区域建筑物群体的易损性,结合房屋、人口和GDP等关键承灾体数据,对全省地震灾害风险可能引发的人员死亡和直接经济损失进行了初步评估。结果表明,除常德等局部地区外,湖南省整体地震危险性相对较低。然而,由于建筑物的抗震能力普遍不足,地震可能带来的人员伤亡和经济损失仍需引起关注。特别是在基本设防烈度下,某些局部地区的人员死亡和经济损失尤为严重,呈现出“中等地震引发重大灾害”的不利局面。

关键词： 改进熵权   多式联运   发展水平   分级评价   指标体系   客观权重  

摘要： 针对当前多式联运发展水平评价指标权重设定受主观意识影响显著,导致最终评价结果过于主观的问题,设计了基于改进熵权的多式联运发展水平分级评价系统。构建多式联运发展水平分级评价指标体系,根据隶属函数设计评价指标隶属度函数;采用改进熵权法计算评价指标的权重值,获取多式联运发展水平的综合评估结果。实验结果显示,区域1、区域3和区域4的多式联运发展水平良好,所得评价结果符合评价区域实际多式联运发展情况,对评价结果进行改进后,区域1和区域2的评价等级上升一级,而区域5的评价等级上升两级,提升了评价结果的可靠性。

关键词： 串列排布   六自由度   Spar式浮式风机   动态响应   FAST.farm软件  

摘要： 为了深入对比分析2台串列排布的Spar式浮式风机在六自由度运动和功率输出方面的差异,采用***软件进行耦合分析,并研究特定风速和波浪条件下的风机动态响应。结果表明:在上游风机尾流作用下,下游风机所处位置的风速相较于上游风机有所降低,有义波高相近;下游风机的纵荡运动、横摇运动和纵摇运动在一定程度上得到削弱,发电功率下降,而下游风机的横荡运动、垂荡运动和艏摇运动在一定程度上得到加剧。研究为浮式风电场的优化设计和风机布局提供了重要的理论依据和数据支持,对于提高风电场的整体效率和可靠性具有重要意义。

关键词： 人体动作识别   小样本   随机化   跨域泛化感知  

摘要： 随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用特征提取器将输入样本映射到向量空间,实现同一动作的样本聚集、不同动作的样本分离;然后针对新的场景域,通过随机化方法和少量被标记样本计算出动作的原型表示;最后,计算查询样本与动作原型之间的距离,从而实现了人体动作的分类。实验结果和分析表明,SSRCD-Fi能够实现鲁棒的跨域人体动作的泛化感知,在不可见的用户和位置上实验准确率分别为92.73%和97.99%。实验代码公开在:https://***/4three2one/SSRCD-Fi。

关键词： 结核,肺   痰   诊断,鉴别   分子诊断技术  

摘要： 目的:评估GeneXpert MTB/RIF Ultra(简称“Xpert Ultra”)检测痰液样本对新发肺结核的诊断价值。方法:连续收集2019年7月至2022年5月山东省公共卫生临床中心就诊的疑似新发肺结核患者作为研究对象,共纳入443例,最终经临床综合诊断,肺结核组243例,非肺结核组200例。收集研究对象的痰液样本,分别进行荧光染色涂片镜检、BACTEC MGIT 960液体培养(简称“MGIT 960培养”)、Xpert Ultra及GeneXpert MTB/RIF(简称“Xpert”)检测,培养阳性样本进行菌种鉴定;对231例患者的痰液样本(肺结核组125例、非肺结核组106例)同时进行Xpert Ultra直接检测与离心沉淀处理后的检测。分别以临床综合诊断结果及MGIT 960培养结果作为参考标准,评价上述各方法对于新发肺结核的诊断价值。结果:以临床综合诊断为参考标准,Xpert Ultra的敏感度和特异度分别为68.72%(167/243)和100.00%(200/200),敏感度高于涂片荧光染色镜检的36.63%(89/243)和MGIT 960培养的62.14%(151/243),差异均有统计学意义(χ2=54.830,P<0.001;χ2=3.198,P<0.05);受试者工作特征曲线下面积(AUC)最大,为0.809,且与临床综合诊断高度一致(Kappa值为0.66)。以MGIT 960培养为参考标准,Xpert Ultra的敏感度和特异度分别为94.70%(143/151)和94.52%(276/292),敏感度高于涂片荧光染色镜检的60.26%(91/151)和Xpert的90.07%(136/151),差异均有统计学意义(χ2=13.411,P<0.001;χ2=3.847 P<0.05),AUC为0.946,诊断效能最高,且与MGIT 960培养的几乎完全一致(Kappa值为0.88)。Xpert Ultra能够准确区分结核分枝杆菌和非结核分枝杆菌,其“痕量”结果可以作为新发肺结核的诊断依据。对231例患者痰液样本进行直接检测和离心沉淀处理后检测,以临床综合诊断结果作为参照标准,对比分析发现,Xpert Ultra检测经过沉淀处理的痰液标本的敏感度(80.00%,100/125)比直接检测的痰液标本的敏感度(68.00%,85/125)提高了12.00%;肺结核组31.20%(39/125)的样本半定量结果提升了至少一个数量级。结论:Xpert Ultra检测痰液样本对新发肺结核具有较好的诊断效能,对新发肺结核的快速诊断和治疗具有重要价值。

关键词： 量子认知   量子认知心理学   跨学科视角   认知模型   量子决策理论  

摘要： 量子认知心理学通过引入量子力学中的叠加、干涉和纠缠等核心概念,重新审视传统认知科学的基本机制,尤其在决策、感知觉、语言和记忆等领域展现出独特的应用潜力。量子决策模型利用量子概率与量子测量过程,能够解释人类在面对复杂、不确定情境下的选择偏好,弥补了经典决策理论的局限。此外,量子认知模型在处理多重选择、模糊性和信息干扰等认知现象中提供了新的视角。尽管如此,量子认知心理学在理论深化与实验验证层面仍然面临诸多挑战,特别是如何将量子力学的抽象理念与具体的认知实验巧妙融合。随着量子计算、神经科学以及人工智能领域的飞速发展,量子认知心理学有望为认知研究与技术革新开辟更多路径,进一步推动跨学科的深度融合与协同发展。