简介：摘要目的分析影响特重度烧伤患者预后的危险因素。方法回顾性纳入苏州市六所医院ICU收治的2014年8月2日江苏省昆山市铝粉尘爆炸事故中的46例特重度烧伤患者，根据预后将患者分成生存组和死亡组。收集两组患者年龄、性别、入ICU时烧伤程度、白细胞、乳酸、48 h乳酸、肌酐、白蛋白、尿量、血钙、入ICU当日急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHE Ⅱ）评分和SOFA评分及90 d预后。采用多因素COX回归分析两组患者各指标对预后（死亡情况）的影响。结果生存组与死亡组患者在入院时，白细胞、肌酐、白蛋白、尿量、SOFA评分和入ICU当日APACHEⅡ评分比较差异无统计学意义（P>0.05）；而两组间烧伤程度、乳酸、48 h乳酸以及血钙水平差异有统计学意义（P<0.05）。多因素回归分析结果表明年龄、白蛋白与48 h乳酸水平是特重度烧伤患者死亡的独立预测指标（P<0.05）。结论年龄、白蛋白水平、48 h乳酸水平是影响特重度烧伤患者预后的独立危险因素，能够初步评估特重度烧伤患者的预后。

简介：摘 要：伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化，电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

简介：

简介：摘要；内容摘要:乙醇可以被催化剂催化生成C4烯烃。本文针对催化剂组合与反应温度影响生成C4烯烃的问题，基于多元线性回归分析建立线性回归模型，分析催化剂、温度与C4烯烃之间的关系，利用三者的关系预判消耗量与生成量，调整化学反应策略，最后给出反应方案。

简介：摘要：本文使用多元线性回归模型来分析影响我国三十一个省份的GDP主要因素。通过建立回归模型以及回归思想，来分析不同经济发展模式下的各个省份GDP发展状况，并给出相应的结论及政策建议。

简介：摘要：数据中心为当今时代不可缺少元件之一，其散热成为研究问题关键。

简介：摘要: 青少年学生的体质健康问题受到多种层面的因素影响，本文拟从学生个体层面、体育教师与体育课堂层面、学校相关层面、家庭综合层面、政府政策配套层面、社会关注等六个层面进行剖析。研究结果表明，学生、学校、家庭三者对体育锻炼概念的认知情况、当前的应试教育模式的影响、学校层面对体育课程的关注度等方面对学生体质健康影响较大，最后从体育意识、教育模式、体育活动载体、政策监管、网络管控等五个方面提出建议。

简介：摘要：为全面打造数字化燃料、智慧化电厂，本文利用公司“数字燃料”管控平台大量的化验数据，联系各个分析项目、燃煤的物理特性与发热量之间的关系，利用Excel建立模块化的发热量回归模型及预测模型，成为火电厂燃料创新发展的助推器。

简介：摘要目的建立预测成人重症急性胰腺炎(SAP)的多因素logistic回归模型，并评价新模型相较于床旁急性胰腺炎严重程度(BISAP)评分、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)能否提高预测SAP的效能，为临床早期诊断SAP提供依据。方法收集自贡市第一人民医院2018年10月至2019年12月期间住院治疗的125例AP患者。根据2012年修订后的亚特兰大分类标准，将AP患者分为非SAP组75例和SAP组50例。对患者的基本资料、一般情况、辅助检查等指标进行单因素分析，取存在统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，判定预测因子是否与SAP的诊断相关，并建立logistic回归预测模型，分别评价新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的灵敏度、特异度、AUC。结果125例AP患者中，胆源性病因占36.00%，是AP的主要病因，其次分别为特发性(31.20%)、高脂血症性(18.40%)、酒精性(14.40%)。非SAP组与SAP组HR、呼吸(R)、BUN、ALP、ALB、TBIL、Ca、乳酸脱氢酶(LDH)、WBC、中性粒细胞(NEUT)、淋巴细胞(LY)、CRP、有胸水、局部或全身并发症等研究指标差异有统计学意义(P<0.05)。经过多因素logistic回归分析显示，有4个因素进入方程，根据OR值大小判定其作用强弱依次为：Ca、R、NEUT、LDH，得到预测SAP的多因素logistic回归预测模型为：Y＝0.667×R(次/min)-4.097×Ca(mmol/L)+0.011×LDH(U/L)+0.105×NEUT(×109/L)。新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的AUC分别为0.884、0.799、0.735。结论胆源性因素仍是AP的主要病因；Ca、R、NEUT、LDH与SAP的发生独立相关；新模型对SAP的预测价值优于BISAP评分、NLR。

简介：摘要目的建立预测成人重症急性胰腺炎(SAP)的多因素logistic回归模型，并评价新模型相较于床旁急性胰腺炎严重程度(BISAP)评分、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)能否提高预测SAP的效能，为临床早期诊断SAP提供依据。方法收集自贡市第一人民医院2018年10月至2019年12月期间住院治疗的125例AP患者。根据2012年修订后的亚特兰大分类标准，将AP患者分为非SAP组75例和SAP组50例。对患者的基本资料、一般情况、辅助检查等指标进行单因素分析，取存在统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，判定预测因子是否与SAP的诊断相关，并建立logistic回归预测模型，分别评价新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的灵敏度、特异度、AUC。结果125例AP患者中，胆源性病因占36.00%，是AP的主要病因，其次分别为特发性(31.20%)、高脂血症性(18.40%)、酒精性(14.40%)。非SAP组与SAP组HR、呼吸(R)、BUN、ALP、ALB、TBIL、Ca、乳酸脱氢酶(LDH)、WBC、中性粒细胞(NEUT)、淋巴细胞(LY)、CRP、有胸水、局部或全身并发症等研究指标差异有统计学意义(P<0.05)。经过多因素logistic回归分析显示，有4个因素进入方程，根据OR值大小判定其作用强弱依次为：Ca、R、NEUT、LDH，得到预测SAP的多因素logistic回归预测模型为：Y＝0.667×R(次/min)-4.097×Ca(mmol/L)+0.011×LDH(U/L)+0.105×NEUT(×109/L)。新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的AUC分别为0.884、0.799、0.735。结论胆源性因素仍是AP的主要病因；Ca、R、NEUT、LDH与SAP的发生独立相关；新模型对SAP的预测价值优于BISAP评分、NLR。

简介：摘要：本文基于2009-2018年中国31个省市（港澳台除外）的面板数据，选取旅游、社会经济和交通运输三方面的要素作为解释变量，建立面板分位数回归模型探究在不同分位点上各要素对入境旅游的影响程度。研究发现：（1）旅游要素（星级饭店数和旅游资源丰裕度）和社会经济要素（人均GDP和进出口贸易总额）是入境旅游重要的驱动因素。当入境旅游规模扩大时，星级饭店数和人均GDP的贡献有所下降，其余变量的贡献有所上升。（2）除铁路旅客周转量外，其余交通运输要素对入境旅游发挥着显著的消极影响

简介：摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本t检验，P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。

简介：摘要目的基于矢状位影像学参数和临床特征构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的LASSO-logistic回归预测模型并对其进行验证。方法回顾性分析2015年8月至2020年8月空军军医大学唐都医院神经外科采用经颈后路复位减压植骨融合内固定术治疗的94例颅底凹陷患者的临床资料。基于患者的年龄、体重、手术前后疼痛数值评价量表(NRS)评分、颈椎功能障碍指数(NDI)及矢状位影像学相关参数，采用LASSO-logistic回归法筛选出鲁棒性最好的变量并构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，并根据曲线下面积(AUC)判断该预测模型的效能。采用Bootstrap法进行500次重复抽样进行内部验证。结果LASSO-logistic回归的分析结果显示，共9个因素纳入预测模型，分别为：年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前头颈屈曲角(HNFA)、术后斜坡枢椎角(pCXA)、术后斜坡斜坡角(pCS)、术后延髓脊髓角(pCMA)及术后Boogaard角(pBoA)。通过绘制ROC曲线，发现该预测模型的AUC为0.893，灵敏度为79.4%，特异度为84.6%，阳性似然比为5.162，阴性似然比为0.243。内部验证的结果显示，AUC为0.885，灵敏度为81.3%，特异度为82.6%，阳性似然比为5.153，阴性似然比为0.237。结论基于年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前HNFA、pCXA、pCS、pCMA及pBoA构建的颅底凹陷患者复位术后生命质量LASSO-logistic预测模型拟合性较好。

简介：摘要目的基于矢状位影像学参数和临床特征构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的LASSO-logistic回归预测模型并对其进行验证。方法回顾性分析2015年8月至2020年8月空军军医大学唐都医院神经外科采用经颈后路复位减压植骨融合内固定术治疗的94例颅底凹陷患者的临床资料。基于患者的年龄、体重、手术前后疼痛数值评价量表(NRS)评分、颈椎功能障碍指数(NDI)及矢状位影像学相关参数，采用LASSO-logistic回归法筛选出鲁棒性最好的变量并构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，并根据曲线下面积(AUC)判断该预测模型的效能。采用Bootstrap法进行500次重复抽样进行内部验证。结果LASSO-logistic回归的分析结果显示，共9个因素纳入预测模型，分别为：年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前头颈屈曲角(HNFA)、术后斜坡枢椎角(pCXA)、术后斜坡斜坡角(pCS)、术后延髓脊髓角(pCMA)及术后Boogaard角(pBoA)。通过绘制ROC曲线，发现该预测模型的AUC为0.893，灵敏度为79.4%，特异度为84.6%，阳性似然比为5.162，阴性似然比为0.243。内部验证的结果显示，AUC为0.885，灵敏度为81.3%，特异度为82.6%，阳性似然比为5.153，阴性似然比为0.237。结论基于年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前HNFA、pCXA、pCS、pCMA及pBoA构建的颅底凹陷患者复位术后生命质量LASSO-logistic预测模型拟合性较好。

简介：摘要目的采用回归分析法建立慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）风险预测模型，并进行验证。方法回顾性分析前期4项已完成的多中心大样本随机对照试验中1 326例慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者进入稳定期、随访6个月时的危险因素及急性加重情况。应用转换-随机数字生成器从1 326例病例中随机抽取约80%为模型组（n＝1 074），约20%为验证组（n＝252）。选取模型组数据，采用Logistic回归分析法筛选AECOPD的独立危险因素，并建立AECOPD风险预测模型；将模型组与验证组数据分别代入模型，绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），对风险预测模型预测AECOPD的效能进行验证。结果模型组与验证组患者在一般资料（性别、吸烟情况、合并症、文化程度等）、体重指数（BMI）分级、肺功能〔1秒用力呼气容积（FEV1）、用力肺活量（FVC）等〕、疾病情况（近1年急性加重次数及持续时间、病程等）、生存质量量表〔COPD评估量表（CAT）等〕和临床症状（咳嗽、胸闷等）方面差异均无统计学意义，说明两组数据有较好的同质性，可以用验证组病例验证通过模型组数据建立的风险预测模型预测AECOPD的效能。Logistic回归分析显示，性别〔优势比（OR）＝1.679，95%可信区间（95%CI）为1.221～2.308，P＝0.001〕、BMI分级（OR＝0.576，95%CI为0.331～1.000，P＝0.050）、FEV1（OR＝0.551，95%CI为0.352～0.863，P＝0.009）、急性加重次数（OR＝1.344，95%CI为1.245～1.451，P＝0.000）和急性加重持续时间（OR＝1.018，95%CI为1.002～1.034，P＝0.024）是AECOPD的独立危险因素；根据回归分析结果构建AECOPD风险预测模型：急性加重概率P＝1/（1+e-x），x＝-3.274 + 0.518×性别-0.552×BMI分级+ 0.296×急性加重次数+ 0.018×急性加重持续时间-0.596×FEV1。经ROC曲线分析验证，模型组ROC曲线下面积（AUC）为0.740，验证组AUC为0.688；模型的约登指数最大值为0.371，对应预测概率的最佳临界值为0.197，敏感度为80.1%，特异度为57.0%。结论基于回归分析法建立的AECOPD风险预测模型对COPD患者急性加重风险具有中等水平的预测效能，可在一定程度上辅助临床诊疗决策。

简介：摘要：自从2015年二胎政策的放开以来，原本受宠的独生子女孩子就多了一个弟弟或者妹妹，这对他们来说是件很不容易接受的事情。家里弟弟妹妹的出生，爸爸妈妈会把更多的精力和时间给第二个年龄更小的孩子身上，家长们往往都会忽视年龄较大的那个孩子，全身心地投入到年幼孩子的衣食住行上，从而导致两个孩子之间的相处不是十分融洽，同时与父母的关系也十分紧张，和父母产生隔阂。他们往往会出现自暴自弃，缺乏归属感。

简介：摘要：走进儿童广阔的生活空间，在“生活”这片儿童道德生命自由生长最肥沃、最鲜活的土壤里勤奋耕作，唤醒儿童的道德生命，激活儿童的生命力量，引领儿童走向生活的真实，体验生活的乐趣，焕发生命的活力！

简介：摘要目的对比线性回归模型与四种机器学习算法对临床医学研究生学习行为的预测效能，探讨不同预测模型的优缺点和适用性。方法以全国6 922名临床医学研究生的调查数据为例，通过自评学习行为量表获得综合得分；在训练集中，分别利用Lasso线性回归和人工神经网络、决策树、Bootstrap随机森林、提升树四种监督式机器学习算法建立预测模型；对验证集数据进行预测并比较不同模型的预测效能。结果临床医学研究生学习行为综合得分为（3.31±0.54），总体达标率为74.02%。在线性回归模型中，年龄、学校级别、学位类型、学习兴趣、压力和满意度对学习行为的影响差异有统计学意义；在对验证集的预测中，线性回归模型的敏感度为0.484，特异度为0.914，准确率为0.801。四种机器学习算法的各项指标均高于线性回归模型，其中随机森林的提升度最高。结论线性回归模型对研究生学习行为的预测效果良好，机器学习在预测准确性上优于线性回归模型，但传统线性回归模型在计算效率和可解读性上具有一定优势。

简介：摘要目的探讨Cox健康行为互动模式（IMCHB）在维持性血液透析（MHD）患者中的应用效果。方法采用便利抽样法选取2019年9月—2020年9月在长治医学院附属和平医院行规律血液透析的137例患者为研究对象，将周二、四、六透析患者设为对照组（74例），将周一、三、五透析患者设为试验组（63例）。对照组采用常规护理干预，试验组在此基础上采用IMCHB护理干预。分别于干预前、干预3个月后采用血液透析患者自我管理行为量表、健康调查简表（SF-36）及实验室生化指标对两组患者进行评价。结果干预后，试验组的自我管理行为各维度得分均高于对照组，差异有统计学意义（P< 0.05）。干预后，试验组的生理功能、生理职能、躯体疼痛、总体健康、社会功能、情感职能、精神健康得分均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）；而两组干预后的活力得分比较，差异无统计学意义（P> 0.05）。干预后两组的尿素氮、钾水平比较，差异无统计学意义（P>0.05）；试验组干预后的肌酐、血红蛋白、白蛋白、磷水平较对照组改善，差异均有统计学意义（P<0.05）。结论IMCHB可以提高MHD患者的自我管理能力，并且能够改善患者的生活质量及实验室生化指标。

简介：摘要：《3—6岁儿童学习与发展指南》提出，要让幼儿“亲近自然，喜欢探究”，培养幼儿“初步的探究能力”，在探究中“认识周围的自然事物和现象”。然而现实中，幼儿与自然关系的断裂非常严重，“自然缺乏症”幼儿普遍存在，针对这一现状，追其原因、了解大自然的价值以及开展适宜的自然教育才是当务之急。