课程文献中心 更多>>

关键词： 高血压左室肥厚   左心力衰竭   左房功能  

摘要： 目的:分析经胸超声心动图(TTE)诊断高血压左室肥厚并左心功能衰竭(HF)患者的效果。方法:将2020年8月—2023年8月兰州市七里河区人民医院收治的103例高血压左室肥厚并左心HF患者纳入观察组,另将同期于行体检的95名健康人纳入健康组,均行TTE检查,比较两组TTE相关指标的差异,包括左室射血分数(LVEF)、左房内径(LAD)前后径>38/40 mm(女/男)、左心房最大容积指数(LAVI)>34 mL/m^(2)、左室收缩末期内径(LVESD)、左室舒张末期内径(LVEDD)内径>50/55 mm(女/男),室间隔厚度(IVSD)或左心室后壁厚度(LVPWT)男性>11 mm、女性>10.5 mm、左心室质量指数(LAVMI)≥115 g/m^(2)(男性)或95 g/m^(2)(女性);三尖瓣反流速度>2.8 m/s;并比较不同心功能分级的高血压左室肥厚并左心HF患者的各项TTE有关指标差异;另描绘受试者工作特征(ROC)曲线,分析TTE相关指标联合诊断高血压左室肥厚并左心HF的效能。结果:观察组的LVEF低于健康组,LAD、LVESD、LVEDD、LAVMI、LAVI、IVSD、LVPWT高于健康组,差异有统计学意义(P<0.05);心功能Ⅲ级患者的LVEF低于Ⅱ级与Ⅰ级患者,LAD、LVESD、LVEDD、LAVMI、LAVI、IVSD、LVPWT高于Ⅱ级与Ⅰ级;且Ⅱ级患者的LVEF低于Ⅰ级患者,LAD、LVESD、LVEDD、LAVMI、LAVI、IVSD、LVPWT高于Ⅰ级患者,差异有统计学意义(P<0.05);ROC结果显示,LVEF、LAD、LVESD、LVEDD、LVEF、LAVMI、LAVI、IVSD、LVPWT联合诊断高血压左室肥厚并左心HF患者的曲线下面积高于单独诊断。结论:TTE可有效诊断出高血压左室肥厚并左心HF患者,有一定的诊断价值。

关键词： 交接班   思维导图   人体模型   SBAR沟通模式  

摘要： 目的:设计基于思维导图构建的人体模型结合SBAR沟通模式,探讨其在ICU护理交接班中的应用效果。方法:通过应用思维导图整理交接班信息、构建人体模型,并结合SBAR沟通模式进行临床实践。比较实施前后护士交接班的时长、交接班效果以及对病情的掌握情况。结果:实施后,护士交接班总时间由(37.82±7.05)min降至(34.28±6.79)min,交接信息质量从(23.97±1.35)分提高到(24.68±1.24)分,护士的互动与技持从(16.05±1.21)分提高到(16.89±1.06)分,交接班效率从(12.48±1.75)分提高到(13.04±1.48)分,病情掌握评分由(77.32±5.92)分提高到(82.46±6.24)分,实施前后差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:基于思维导图构建的人体模型结合SBAR沟通模式能够缩短交接班时间,提高交班效率,改善交接班效果,提高护士对患者病情的掌握程度。

关键词： Mostar指标   加权Mostar指标   单圈图   极值图  

摘要： 通过图变换,给出当单圈图的圈长为偶数时其Mostar指标和加权Mostar指标的下界,并刻画达到下界的极值图.

关键词： 雨潮遭遇   边缘分布函数   Copula函数   最大熵原理   风险率  

摘要： 随着气候变化、人类活动影响加剧以及城市化进程等一系列事件的加快,我国的城市内涝问题日渐突出。以扬州市仪邗区域为例,由于扬州南濒长江,受长江洪水、潮水顶托,当面临暴雨等灾害时,仪邗区域无法快速外排,进而增大了内涝风险,针对内涝灾害的研究也因此成为了重要内容。本文利用Copula函数构建了研究区域最大三日面雨量和长江最大三日平均潮位的联合概率分布函数,并对不同雨潮组合情况下的遭遇概率进行分析,最终得到了雨潮的联合风险概率和同现风险概率。最终结果显示,Copula函数在雨潮联合概率分布方面拟合良好。这一拟合结果不仅可以为解决仪邗山洪在长江高水位时出路不足的问题提供一定的理论支持和科学依据,也可以为其他感潮河段的防洪决策提供参考。

关键词： 核心素养   单元教学   集合的概念   过程教学  

摘要： 以人教A版《数学》(必修第一册)中“集合的概念”一节为例,摒弃概念呈现式教学,注重过程教学,关注概念的生成过程;以培育学生的核心素养为第一目标,基于课标,立足教材,适当重构教材,以大单元视角设计开学第一课的教学。

关键词： 图终身学习(LGL)   图神经网络(GNN)   重放   正则化   持续学习   增量学习   灾难性遗忘  

摘要： 图终身学习(lifelong graph learning,LGL)是一个新兴领域,旨在实现对图结构数据的持续学习,以解决现有任务上的灾难性遗忘问题,并使得顺序更新的模型能够适应新出现的图任务.尽管LGL展现出良好的学习能力,但如何持续提高其性能仍然是一个至关重要的问题.为填补现有研究对这一方面的空白,对最近在LGL领域的研究进行了全面调查和总结.首先,重新分类了LGL的现有方法,重点关注克服灾难性遗忘的方法.随后,系统地分析了这些方法的优缺点,并探讨了实现持续性能提升的潜在解决方案.该研究着重于如何在持续学习的过程中避免对旧任务的遗忘,同时快速适应新任务的挑战.最后,还就LGL的未来发展方向进行了讨论,涵盖了其在应用领域、开放性问题等方面的潜在影响,并具体分析了这些方向对持续性能改进的潜在影响.这些讨论将有助于指导未来LGL研究的方向,推动这一领域的进一步发展与应用.

关键词： 国土空间规划体系   生态环境保护规划   生态空间布局  

摘要： 当前如何在有限的国土空间内,既满足人类社会的快速发展需求,又保护好生态环境,使之成为人类与自然和谐共生的绿色家园,是当前我国乃至全球面临的一大挑战。本研究旨在深入分析当前国土空间规划体系中生态环境保护规划的内容、方法和挑战,并提出相应的改进策略和建议,以期为国家未来国土空间规划和生态环境保护政策的制定提供参考。

关键词： 神经网络   时频分析   电弧故障检测   小电流电弧   STF-GhostNet  

摘要： 为有效解决故障电弧检测问题,提出一种基于时频分布图的轻量级网络小电流故障电弧检测方法。参照相关标准进行电弧试验,并采集电弧试验数据,通过把电流数据转换成合成时频分布图构造训练集和测试集,输入STF-GhostNet模型识别故障电弧并输出结果。试验结果表明:采用该方法进行故障电弧检测准确率约为94.1%,与传统BP模型、AlexNet相比,准确率明显提高。