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护理环节质量管理现状及改进建议
护理质量作为医院医疗质量的重要组成部分,直接影响着医院的医疗效果,不断提升护理质量就显得尤为重要。而护理质量产生于各环节的具体工作之中,属于前馈控制的环节质量管理注重在医疗护理工作过程中实施控制,是保证护理质量的重要环节[1],影响着整体护理质量,因此对环节质量的管理异常重要。但目前的护理质量评价重视要素质量和终末质量,缺乏对环节质量的控制,主要通过结果质量的反馈指导护理行为,没有将其上升到预测和控制的高度,因而不能充分发挥其在质量管理中的监督和指导作用[2]。所以,应充分认识护理环节质量的重要性,并加强护理环节质量管理,以此来提升整体护理质量。
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深入研究麻醉用药的相互作用提高用药的合理性和安全性
近年来,有关“联合诱导”、“联合维持”、“复合用药”文章报道不少,其中有的文章颇有导向性,能结合血药浓度测定,双频谱分析等客观的、先进的手段进行研究,学术水平较高。但多数文章属于临床经验交流,即使设置对照组,由于受临床条件的限制,其结论的科学性较差。国内外资料表明“复合用药”、“联合诱导和维持”确有许多优点,大致是:(1)麻醉效应(如镇静或催眠、遗忘、镇痛等)更加全面完善,各种麻醉药的用量减少;(2)麻醉诱导更加平稳、安全;(3)减少药物的不良反应;(4)减少病人对单个药物敏感性的个体差异,使麻醉诱导变得更加可预测和控制;(5)使麻醉因病情等需要而变得更加灵活;(6)术后恢复更平稳、迅速和安全;(7)减少麻醉费用。总之,提高了麻醉用药的合理性和安全性。然而,药物联合应用不当,亦将导致适得其反的效应。因为联合用药也可出现一些无益的药理效应协同作用。
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龈沟液及酶水平的变化与牙周病
牙周炎是间歇进行造成牙周软硬组织破坏的非特异性感染性疾病 .牙周炎治疗除必要的局部处理和长期的健康维护外,关键在于预测和控制活动期.传统的临床及X线检查,只能反映牙周炎病变结果,而非活动期的客观指标.龈沟液(Gingival Cre vicular Fluid,GCF)检测可显示某一个体或某一部位免疫反应状况及局部炎症病变程度,并可依某些生化成分的改变预测和诊断活动期,是目前常用的牙周病检测研究方法.
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吉林省流行麻疹野病毒的核蛋白基因特征
麻疹是由副粘病毒科麻疹病毒属的麻疹病毒引起的急性传染病[1,2].研究发现,在麻疹病毒的6个结构基因中,除了血凝素蛋白(H)以外,核蛋白(N)的基因变化较大,其中N蛋白序列的羧基端450个核苷酸的区域属于高变区.为此,我们对麻疹病毒的核蛋白基因的分子生物学进行研究,为预测和控制麻疹的发生提供科学依据.
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杭州市人群流感免疫水平分析
流感显著的特点是突然暴发、迅速蔓延、患者全身中毒症状明显,易引起肺炎、心肌炎、中耳炎等并发症.一旦发生流行,严重影响人们的健康、学习、工作和生活.开展健康人群的流感免疫水平调查、对流行史的研究、免疫策略的制订、流感疫情的预测和控制等具有十分重要的意义.现将杭州市人群流感血清抗体监测结果分析如下.
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传染病的logistic模型研究
本文用logistic模型描述传染病的流行规律,并且应用新的自由(免费)统计软件R[1],实现对模型中三个参数的小二乘估计,得到了拟合精度较高的logistic模型.进一步充分利用logistic模型曲线的载荷信息,通过求解其速度函数的一阶和二阶导数,得到了传染病传播过程的渐增期,快增期和缓增期,对传染病的logistic模型进行了全面深刻的理论分析和实证说明,为预测和控制传染病的蔓延提供了方法.
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时间序列的异常点诊断方法
时间序列是指按照时间先后顺序排列的各个观测记录的有序集合,广泛存在于商业、经济、工程、社会科学和医学等领域.随着时间的推移,时间序列通常包含大量的信息,是建模和预测的主要依据.对时间序列进行分析,可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律,对于人们正确认识事物并据此做出科学决策具有重要的现实意义.但在分析时间序列时,经常会发现一些特殊的数据或者数据段,它们的波动与数据集中其他数据的波动有着显著的不同,这种极少出现的数据点或者数据段就称为异常点.Box等(1994)[1]指出异常点对时间序列的模型识别、参数估计、诊断检验乃至预测都有重要的影响.自1972年A.J-Fox在时间序列中首次定义异常点以来,国内外已有大量相关的研究文献[2-7].若序列中含有异常点,就会使传统的建模、估计及检验方法陷入困境,从而给不出准确的预测和控制.因此,近年来关于时间序列中的异常点诊断问题受到统计学界的重视.
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加强医院成本核算之我见
医院成本核算是指医院将一定时期内发生的医疗服务费用归集、汇总、分配、计算医疗服务总成本和单位成本的管理活动.目前我国医院成本核算的方法按核算对象不同分为三种:项目法、病种法、综合法.今后,为了适应医疗市场竞争日趋激烈的新形势,我们应重视学习和采用变动成本法,把成本核算的重点从传统的事后算账转移到成本的事前预测和控制上来,努力降低医院成本费用.
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中, X与Y都是随机变量;在回归分析中, Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。