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分段线性模型在从业人员HBsAg阳性率预测中的应用
对HBsAg阳性率预测的方法很多,报道有灰色模型法、比例推算法、移动平均数法等[1-3].当阳性率在某时刻发生明显改变后,上述方法可能不再适用.为此,本文用分段线性模型的方法对南宁市1991~1999年服务行业从业人员的HBsAg阳性率进行预测研究.
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超声二维径向应变预测急性心肌梗死介入治疗后左室重构
急性心肌梗死(AMI)后有部分患者会出现左室形态和大小的改变,称为左室重构(LVR),早期预测LVR具有重要的临床意义[1,2],但目前尚无能够准确预测的方法.二维斑点追踪成像(STE)技术可从纵向、径向和圆周方向全面反映局部心肌的运动[3],本研究探讨应用STE检测心肌应变来预测AMI冠脉支架植入术(PCI)后LVR的价值.
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门诊量的预测
统计预测是根据预测对象发展变化的规律,估计和判断未来发展趋势的一种活动,遒过预测能有效地促进卫生事业有计划、按比例、快速协调发展.预测的方法很多,各种预测方法都有一定的局限性,预测结果正确与否,一方面取决于数据的准确性,另一方面也取决于预测方法及数学模型的确定.本文以时间数列的历史观察值作为依据,运用小乘法预测门诊人次,使统计指标的预测值更准确地反映出季节变动规律以及发展趋势.
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一种利用支持向量机预测蛋白-蛋白结合位点的改进算法
结构基因组计划已开始产生功能未知的蛋白质结构,因此,要在有限的时间内正确的注解这些蛋白质结构,需要精确、自动预测的方法.确定两个相互作用蛋白的界面,能够提供蛋白质功能的重要线索,也能够缩小用于确定预测复合体结构算法的搜索范围.
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既往数据较少时预测患病率的不同方法比较
目的:目前用于疾病预测的方法大多依赖于大量、密集的样本数据,当疾病的既往数据较少时,资料所提供的信息却无法支持模型的建立。本文以高血压为例,探讨三种新方法在疾病预测中的应用,并通过估计未来的患病率发展情况,分析各方法的拟合效果、理论依据和临床意义等,对几种方法进行比较。
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灰色模型在门、急诊人次预测分析中的应用
随着医疗制度改革的进一步深入,人们的医疗保健意识和医疗服务需求层次也不断提高;这就使得医院必须要根据其自身的内部条件和外部环境来确定目标,从根本上改变患者的就医需求和就医行为;同时,医院门、急诊又是医院医疗工作面向社会的窗口,具有面广、随意性大和可控性小的特点,而灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法,尽管灰色过程中所显示的现象是随机的但毕竟是有序的,因此这一数据集合具备潜在的规律.
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孕产妇死亡率的灰色预测
目前常用的预测方法有趋势外推法、指数平滑法、回归分析法等.但这些方法要求数据资料样本量大,服从特殊的统计分布,按相同的发展变化规律变化.而对于象孕产妇死亡率这样的指标,即使能收集到这么多的数据资料,但要求这么长时间内按相同的规律发展变化,简直是不可想象的.灰色预测是利用灰色模型(简称GM模型),对灰色系统行为特征值大小的变化所作的预测.它只需要4个以上的等时空距的观测数据;不必明确原始数据分布的先验特征:建模的精度较高,能较好地反映系统的实际状况.本文介绍GM(1,1)模型灰色预测的方法,并利用近年的孕产妇死亡率监测数据,建立预测模型,进而预测今后几年的孕产妇死亡率.
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用优加权组合预测法预测济南市人口
为实施区域卫生规划,优化资源配置,本研究拟对济南市的总人口(单位:千人,下同)进行预测.人力资源预测的方法有时间序列法、曲线拟合法、回归分析法、数量经济模型法、灰色模型法、特尔菲法等.每种方法都有其特点和适用条件,预测效果各不相同,目前尚没有一种对各种类型的资料均较优的方法.国内外学者普遍认为,组合预测通过利用尽可能多的信息,将预测结果的误差收敛于一个狭小的区间内,预测效果较单个预测改善明显[1].
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折扣小二乘法及其应用
统计预测的方法很多,各种预测方法都有一定的局限性,预测结果的正确与否,一方面取决于数据的准确性,另一方面也取决于预测方法及数学模型的确定.本文通过用折扣小二乘法预测出院病人日均费用来说明这一方法的应用.
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骨龄测定及成年身高预测的临床应用
骨骼测定年龄(age determination by skeleton)简称骨龄(skeletal age, SA),是指儿童青少年骨骼发育水平同骨发育标准比较而求得的发育年龄。影响骨骼发育重要的因素是下丘脑-垂体-性腺轴系统,包括垂体、甲状腺、肾上腺皮质及性腺等内分泌腺分泌的激素对骨骼发育起调节和控制作用,其中性激素在青春期骨骼发育中起主导作用。骨龄测定及成年身高预测的方法 一、 骨龄测定 摄左手腕正位X光平片,分析骨骺的数量、大小及形状,估计其发育水平[1]。包括计数法、图谱法、评分法和计算机辅助骨龄分析,常用的是TW2评分法[1]和G-P图谱法[2]。TW2法由Tanner和Whitehouse等[1]以50年代英国伦敦中产阶层小儿2700人(一次性横向观察2200人,纵向观察18年者500人)为对象研究而得。90年代,比利时[3]、日本[4]、中国[5]均有学者将其标准进行本地化,使TW2法的应用更加广泛。TW2骨龄测定法包括3个评分系统[1]:①13骨(RUS)法分析尺、桡骨及掌指骨13颗骨骺,代表长骨骨龄,在预测成年身高方面具有重要意义;②7骨法包括除豆状骨外的所有腕骨骺核,代表圆骨骨龄;③20骨法包括RUS 和7颗腕骨,代表总体骨发育水平。
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小割集与小径集在事故树分析中的作用
事故树分析是利用事故树对事故进行预测的方法,是安全系统工程中重要的分析方法之一,它是按照演绎的原理对事故进行定性和定量的分析.定性分析包括小割(径)集的求取和重要度分析.小割集是顶上事件发生的低限度基本事件的集合(用于事故分析,对应有事故树);小径集是顶上事件发生所必须的低限度的基本事件的集合(用于安全分析,对应有成功树).定量分析主要求取顶上事件(即环境危害事故)的发生概率.在事故树分析中,小割(径)集占有非常重要的地位,熟练掌握并灵活运用小割集和小径集,能使系统事故分析达到了事半功倍的效果.
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钩端螺旋体溶血素基因的鉴定
对钩端螺旋体诠释的溶血素基因进行确认和分类.利用生物信息学预测的方法,对钩端螺旋体诠释的溶血素基因进行分类并对其进行克隆和表达,通过体外溶血实验验证其溶血活性.并且,使用TLC和HPLC法检测了预测的鞘磷脂酶类溶血素基因的水解鞘磷脂的性质.所有钩端螺旋体诠释溶血素基因可分为:鞘磷脂酶类和非鞘磷脂类.其中8个证实它们确实具有溶血活性.并且,通过TLC和HPLC法证实了利用生物信息学预测的4个鞘磷脂酶类溶血素确实具有水解鞘磷脂的活性.钩端螺旋体基因组中至少含有9个溶血素基因.
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灰色模型GM(1,1)在恶性肿瘤发病率预测中的应用
灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法[1].本文应用GM(1,1)对福州市1989~1999年恶性肿瘤发病率建立预测模型,并作外推预测,经后验差检验,效果较好,为卫生行政部门制定肿瘤防治措施提供了参考依据.
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浅议现代医院统计预测方法的选择
医院统计管理理论研究和实践中,人们经常要应用到预测方法。但是,有一部分人员往往只是简单地应用或硬套某种预测方法的计算公式,却忽略了对应用条件的研究与预测结果的评判。例如,有少数同志在应用线性回归预测时就往往忽略了应用的前提条件,习惯于在未进行相关检验之前就进行预测,这就给医院管理理论研究和实际工作带来了灾难性的后果。随着医院管理现代化的发展,管理预测的方法愈来愈多,有关人员又在管理实践中研制了大量的新方法。但是,如何选择适宜的预测方法?这是一个十分复杂的问题。为此,本文在预测实践的基础上,对现代医院统计预测方法选择依据(影响因素)、影响预测结果可靠性的原因、预测误差的判定方法等问题作一探讨。
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应用指数平滑法预测医院门诊工作量
预测医院的门诊工作量,可以为医院管理层合理配置人力和物质资源提供决策依据,从而提高管理工作的科学性和预见性,有利于医院的经济效益和社会效益的提高.可用于医院门诊工作量预测的方法有很多,选择适当的预测模型才能取得较好的预测效果.本研究选用某医院1994~2004年门诊工作量的指标,利用指数平滑法对其进行预测和分析.
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基于德尔菲法的医院感染管理负面影响因素研究
随着医学技术的不断发展和医学模式的转变,医院感染的预防与控制面临更多的挑战。同时,医院感染已成为全球关注的一个重要的公共卫生问题,如何避免医院感染恶性事件的发生、降低医院感染发生率已经成为医疗机构质量管理工作中的重要议题。本文采用德尔菲法,旨在探寻影响医院感染管理的主要负面因素,以对医院感染管理措施的制订提供理论依据。德尔菲法是由美国兰德公司(Rand Corporation)在20世纪50年代初创立的,初被应用于国家防御事务中,由于国家安全保密原因,该法被开发12年后才被兰德公司公布并用于其他非军事领域。如今,德尔菲法以其适用性强和简单易行的特性逐渐被众多研究者应用于公共卫生领域[1]。德尔菲法是一个重复进行的专家咨询过程,以整合一组专家个人意见成群组共识为目的的主观评价和预测的方法。该法具有重复性、匿名性、收敛性和统计性的4大特点[2]。由于德尔菲法运用了反馈控制法,在对专家反馈意见进行处理时运用了定量统计分析方法,因而得到的结论可信程度较高。
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应用折扣小二乘法预测医院入院人次
医院统计预测的方法很多,如何根据具体资料选择预测模型及估计参数,是统计预测的关键[1].现根据我院1991~2000年入院人次资料,探讨折扣小二乘法[2]在医院统计预测中的应用.
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灰色数列GM(1,1)模型在门诊人次预测中的应用
统计预测是以实际统计资料为基础,运用统计方法,揭示现象的变化特征和数量关系,对未来发展状况进行估计和推断的方法,统计预测的方法有很多种,灰色预测就是其中一种,它将无规律的原始数列经过转换,得到一个较有规律的生成数列后再建模的一种预测方法.