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BIM技术在水利水电工程可视化仿真中的运用
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运用波粒统一模型探索光子的形和形变
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基于OVT属性分析的复杂近地表精细速度建模方法研究
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基于潜类别增长模型的PICU患儿父母心理状态轨迹研究
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摘要:
目的 探究基于潜类别增强模型的PICU患儿父母心理状态轨迹研究。方法 选取某市2021.1~2022.10某三甲医院入住PICU患儿的父母143名作为本次研究对象,采取一般资料调查量表、医院焦虑/抑郁量表、戴维森创伤量表、创伤后成长量表分别在PICU患儿父母住院期间、出院后1、3、6个月的心理状态及变化趋势进行追踪调查,利用潜类别增强模型及无序多分类Logistic回归分析数据。结果 分为住院时97例、出院1个月68例、出院3个月45例、出院6个月13例,随着出院时间越长,焦虑和抑郁发生例数下降,PTSD和PTGI得分呈上升趋势,P<0.05;文化程度、患儿疾病诊断与父母心理状态轨迹存在差异性,P>0.05。结论 PICU患儿父母心理状况变化存在异质性,会造成不同时间段的情绪变化,依据患儿住院时间划分4个组别可作为临床护理参考。
基于临床特征的肺炎支原体混合其他呼吸道病毒感染肺炎患儿重症化的高危因素分析及预测模型建立
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摘要:
本研究旨在分析肺炎支原体(Mycoplasma pneumoniae,MP)混合其他呼吸道病毒感染的儿童肺炎重症化的高危因素,并建立预测模型。研究选取了2020年1月至2023年12月在南方医院太和分院住院的200名儿童重症肺炎病例,通过对临床资料、实验室检测结果和影像学资料的系统性分析,将患者分为“MPP单纯感染组”和“MPP混合感染组”。采用单变量和多变量Logistic回归分析,筛选出与重症肺炎相关的显著因素,并基于R语言构建Nomogram风险模型。结果显示,MPP混合感染组患儿的白细胞计数、淋巴细胞比值和超敏C反应蛋白水平均显著高于MPP单纯感染组,这些指标在预测儿童MPP混合感染发生重症化的风险中具有重要作用。预测模型的ROC曲线分析结果表明,模型的曲线下面积(AUC)为0.85,具有较高的敏感性(80.5%)和特异性(78.9%)。本研究成功建立了一个简便且有效的预测模型,为临床早期识别高危患儿提供了科学依据,有助于提高儿童重症肺炎的救治率,降低重症发生率。
生态循环农业带动乡村产业绿色开发的对策探讨
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