老年2型糖尿病病人健康素养水平及其与衰弱的相关性

目的调查老年2型糖尿病病人健康素养与衰弱的现状,并探讨两者之间的关系。方法采用简单随机抽样法,选取郴州市4所社区360例老年2型糖尿病病人作为研究对象,收集其基本信息,分别采用健康素养量表、Tilburg衰弱量表评估病人的健康素养水平和衰弱状况。结果老年2型糖尿病病人健康素养总分为(91.35±7.69)分,衰弱总分为(6.13±2.85)分;Pearson相关分析表明,老年2型糖尿病病人的健康素养总分与衰弱总分呈负相关(r=-0.613,P<0.01);多因素线性回归分析结果显示,病人的文化程度、家庭人均月收入、病程、衰弱水平与健康素养水平有关。结论老年2型糖尿病病人健康素养水平有待进一步提高,医护人员应制定针对性的干预措施以提高病人的健康素养,改善其衰弱状况。

老年慢性病共存患者治疗负担与健康素养的相关性研究

目的 调查老年慢性病共存患者治疗负担与健康素养现状,并对两者间的关系进行探讨。方法 将慢性病共存治疗负担量表、慢性病患者健康素养量表运用到本次调查中,对320例老年慢性病共存患者进行问卷调查。结果 89.1%的患者有中高度治疗负担,45.6%的患者具备健康素养,两者之间呈负相关关系(r=-0.652,P<0.01)。结论 老年慢性病共存患者的治疗负担与健康素养水平呈负相关关系,提高患者的健康素养有利于减轻其治疗负担。医护人员应高度重视慢性病共存患者治疗负担的评估,及时采取个性化的干预措施,促进健康老龄化。

基于联邦学习的风险管理研究进展

近年来,随着数字经济的不断深入,在大数据的驱动下,人工智能、机器学习等取得了快速发展。数据的共享与流通成为了数字经济时代的必然要求,传统的数据服务模式也将发生改变。当前,数据科学的发展面临两大挑战,即数据的隐私保护与数据孤岛问题,联邦学习的出现恰好克服了以上两大挑战。联邦学习模型基于隐私保护实现数据共享的特性,引起了各个领域的关注并被认为具有重要的研究潜力。联邦学习算法和框架优化的相关研究在此后开展了最早的探索。文章通过文献综述的形式浅析联邦学习与区块链的结合、在医疗系统中的应用,梳理、总结了联邦学习的概念、分类、隐私保护技术、面临的挑战及其在小微企业中的应用情况。

γ-Mn2O3粉末的X射线衍射光谱与拉曼光谱研究

γ-Mn2O3是Mn2O3的两种晶型之一(另一种为α-Mn2O3),在自然界中并不天然存在,是在实验室中人为合成的一种两性氧化物,可以看作具有阳离子空位的缺欠型尖晶石结构。光谱分析技术是现代的重要分析技术之一,本文将γ-Mn2O3粉末进行X光谱衍射检测与拉曼光谱检测,检测数据处理后使用Jade与Origin软件画出光谱图像,找出γ-Mn2O3的特征峰,并结合文献,验证γ-Mn2O3的四方晶体结构,得到晶格参数,并分析出拉曼光谱特征峰是由原子键的变形振动、晶格振动及分子结构中的空位振动而来,最后验证了γ-Mn2O3的分子结构与部分化学性质。

郴州市老年慢性病共存者衰弱现状及影响因素分析

目的了解郴州市老年慢性病共存者的衰弱现状及其影响因素。方法于2021年8—10月便利抽取郴州市三所社区的360例老年慢性病共存者作为研究对象,采用一般资料调查表、衰弱筛查量表和慢性病共存治疗负担量表收集信息,统计其衰弱发生率,并分析老年慢性病共存者衰弱的影响因素。结果老年慢性病共存者的衰弱发生率为40.8%(147/360)。单因素分析显示,不同年龄、性别、家庭人均月收入、居住状况、文化程度、慢性病数量以及治疗负担的老年慢性病共存者衰弱得分比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。logistic回归分析结果表明,年龄、文化程度、居住状况、慢性病数量、治疗负担(P均<0.01)是老年慢性病共存者衰弱的影响因素。结论老年慢性病共存者的衰弱发生率较高,高龄、文化程度低、独居、合并慢性病种类较多、治疗负担重是老年慢性病共存者发生衰弱的危险因素。