目的:通过Meta分析探讨心力衰竭患者营养不良的危险因素。方法:计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、MEDLINE、维普期刊数据库、万方数据库、中国知网以及中国生物医学文献数据库,检索时限为建库至202...目的:通过Meta分析探讨心力衰竭患者营养不良的危险因素。方法:计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、MEDLINE、维普期刊数据库、万方数据库、中国知网以及中国生物医学文献数据库,检索时限为建库至2023年7月,采用RevMan 5.4软件进行Meta分析。结果:共纳入17篇文献,纳入样本量累计5883例,其中营养不良患者2591例(45.3%),共包含12项危险因素,1项保护因素,Meta分析结果显示,年龄增长、无配偶、月收入<3000元、NYHA分级为Ⅲ级及以上、吸烟、水肿、合并慢性阻塞型肺疾病、合并糖尿病、BNP值或NT-ProBNP值增高、血红蛋白含量降低、血清总蛋白<60 g/L为心力衰竭患者营养不良的危险因素(P<0.05),服用ACEI/ARB为心力衰竭患者营养不良的保护因素(P<0.05)。结论:心力衰竭患者营养不良的危险因素较多,护理人员可依据上述的危险因素,识别易发生营养不良的患者,尽早进行营养支持,改善患者预后,提高其生活质量。展开更多
高光谱遥感是监测土壤盐渍化的重要手段之一,但野外光谱反射率易受土壤水分的影响,导致盐分监测精度难以保证。为有效消除水分因素,提高土壤含盐量反演精度,该研究以银川平原盐渍化土壤为研究对象,以野外土壤光谱反射率(reflectance,Ref...高光谱遥感是监测土壤盐渍化的重要手段之一,但野外光谱反射率易受土壤水分的影响,导致盐分监测精度难以保证。为有效消除水分因素,提高土壤含盐量反演精度,该研究以银川平原盐渍化土壤为研究对象,以野外土壤光谱反射率(reflectance,Ref)和实测土壤含盐量为数据源,分析不同含水率的土壤光谱特征,将反射率经过一阶微分(first derivative of reflectance,FDR)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)和一阶微分-正交信号校正(first derivative of reflectance-orthogonal signal correction,FDR-OSC)变换,分析各光谱数据与含盐量、含水率的相关性,确定最佳“除水”方法,然后基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立土壤含盐量反演模型。结果表明:1)含水率与土壤光谱反射率呈反比,光谱在1430、1950、2200 nm附近存在吸收带,1950 nm附近为最主要吸收波段,且存在向长波漂移的现象。2)光谱数据与含水率相关性由强到弱的顺序为:Ref、OSC、FDR、FDR-OSC;与含盐量相关性由强到弱的顺序为:FDR-OSC、FDR、OSC、Ref。3)基于FDR-OSC“除水”的SVM含盐量模型决定系数R_(c)^(2)、R_(p)^(2)和相对分析误差(relative prediction deviation,RPD)分别达到0.952、0.960和5.04,具有极强的拟合和反演能力。研究结果可为银川平原及同类地区土壤含盐量的精准监测提供科学依据。展开更多
文摘高光谱遥感是监测土壤盐渍化的重要手段之一,但野外光谱反射率易受土壤水分的影响,导致盐分监测精度难以保证。为有效消除水分因素,提高土壤含盐量反演精度,该研究以银川平原盐渍化土壤为研究对象,以野外土壤光谱反射率(reflectance,Ref)和实测土壤含盐量为数据源,分析不同含水率的土壤光谱特征,将反射率经过一阶微分(first derivative of reflectance,FDR)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)和一阶微分-正交信号校正(first derivative of reflectance-orthogonal signal correction,FDR-OSC)变换,分析各光谱数据与含盐量、含水率的相关性,确定最佳“除水”方法,然后基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立土壤含盐量反演模型。结果表明:1)含水率与土壤光谱反射率呈反比,光谱在1430、1950、2200 nm附近存在吸收带,1950 nm附近为最主要吸收波段,且存在向长波漂移的现象。2)光谱数据与含水率相关性由强到弱的顺序为:Ref、OSC、FDR、FDR-OSC;与含盐量相关性由强到弱的顺序为:FDR-OSC、FDR、OSC、Ref。3)基于FDR-OSC“除水”的SVM含盐量模型决定系数R_(c)^(2)、R_(p)^(2)和相对分析误差(relative prediction deviation,RPD)分别达到0.952、0.960和5.04,具有极强的拟合和反演能力。研究结果可为银川平原及同类地区土壤含盐量的精准监测提供科学依据。
