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语义赋值文献资料
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自然语词赋值量表在临床药效评价中的应用
目的 通过七级"好差度"自然语言进行赋值,建立模糊评判数学模型,为临床药物疗效评价提供科学计算方法.方法 采用区间模糊统计方法,由138名医疗本科男性大学生完成七级好差度自然语词量表的赋值;将325名糖尿病患者和86名内科医生分为3组,分别对六种临床常用治疗糖尿病药物的疗效采用传统或多级估量法进行评价.结果 七级语义量词均对应一个模糊子集合及相应的隶属函数,其量表值有着严格序关系,间距呈非等距分布;根据七级量表值及主、次量词建立了"好差度"自然语词赋值量表(从0.067至0.941);四种治疗糖尿病的药物采用传统法的评价值大于多级估量法(t=2.13～4.59,P＜0.05);病人对新药疗效的评价值显著高于医生(t=2.75～8.78,P＜0.05),而对已使用较长时期药物的长期疗效则显著低于医生(t=1.98～3.12,P＜0.05).结论 根据"好差度"自然语言量词建立的多级估量模糊评判技术能够更精确地描述临床药物疗效的心理量.
