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基于网络认知行为疗法的养老护理员腰背痛干预方案的构建 被引量:1
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作者 陈慧 曾兢 +2 位作者 魏心才 廖明姝 刘金枚 《成都医学院学报》 CAS 2024年第1期130-135,共6页
目的构建一种基于网络认知行为疗法(ICBT)的养老护理员腰背痛干预方案,为养老护理员腰背痛患者管理提供新思路。方法通过前期文献回顾及焦点小组访谈,初步拟定干预方案。采用两轮德尔菲专家函询法,根据专家意见对方案条目进行修改。结... 目的构建一种基于网络认知行为疗法(ICBT)的养老护理员腰背痛干预方案,为养老护理员腰背痛患者管理提供新思路。方法通过前期文献回顾及焦点小组访谈,初步拟定干预方案。采用两轮德尔菲专家函询法,根据专家意见对方案条目进行修改。结果两轮函询共咨询16名专家,有效回收率均为93.75%,专家权威系数分别为0.83、0.86,肯德尔和谐系数分别为0.256、0.139(P<0.05)。第2轮函询中,各条目变异系数为0.00~0.20,重要性评分为4.13~4.87分,最终形成一种基于ICBT的养老护理员腰背痛干预方案,包括3个一级指标、12个二级指标、24个三级指标及48个四级指标。结论该研究所构建的基于ICBT的养老护理员腰背痛干预方案可信、可行,能够为养老护理员腰背痛干预提供参考。 展开更多
关键词 养老护理员 腰背痛 网络认知行为疗法 移动医疗平台 德尔菲法
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医养结合机构失智老年人照护质量评价指标体系的构建
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作者 魏心才 陈慧 +3 位作者 廖明姝 朱斌 周恒 曾兢 《成都医学院学报》 CAS 2024年第3期519-523,共5页
目的 探究医养结合机构失智老年人照护的质量评价内容,构建其质量评价指标体系。方法 通过文献回顾和半结构式访谈,初步拟定医养结合机构失智老年人照护质量评价指标体系;采用德尔菲专家函询法评估各指标的重要性,根据专家函询结果确立... 目的 探究医养结合机构失智老年人照护的质量评价内容,构建其质量评价指标体系。方法 通过文献回顾和半结构式访谈,初步拟定医养结合机构失智老年人照护质量评价指标体系;采用德尔菲专家函询法评估各指标的重要性,根据专家函询结果确立指标体系,并采用层次分析法确立各指标权重。结果 两轮德尔菲专家咨询均发放40份问卷,有效回收率均为85%,两轮专家权威系数均为0.860,专家意见肯德尔和谐系数第1轮为0.141、第2轮为0.108(P<0.001)。医养结合机构失智老年人照护质量评价指标体系包括3项一级指标、12项二级指标、43项三级指标。3项一级指标包括结构、过程和结果,其权重分别为0.094、0.627、0.280。结论 本研究构建的医养结合机构失智老年人照护质量评价指标体系内容全面,过程科学严谨,能为医养结合机构质控者管理失智老年人照护质量提供参考。 展开更多
关键词 医养结合机构 失智老年人 质量指标 德尔菲法 层次分析法
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医养结合机构老年人营养不良预测模型的构建及验证 被引量:4
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作者 刘金枚 张坤 +3 位作者 彭杨 廖明姝 魏心才 曾兢 《护理研究》 北大核心 2023年第18期3254-3260,共7页
目的:了解医养结合机构老年人营养不良现状及影响因素,构建并验证预测模型。方法:于2022年1月—5月抽取成都市2所医养结合型医疗机构571名老年人作为建模组,1所医养结合型养老机构123名老年人作为验证组。采用Logistic回归分析建模组老... 目的:了解医养结合机构老年人营养不良现状及影响因素,构建并验证预测模型。方法:于2022年1月—5月抽取成都市2所医养结合型医疗机构571名老年人作为建模组,1所医养结合型养老机构123名老年人作为验证组。采用Logistic回归分析建模组老年人发生营养不良的影响因素,建立风险预测模型、绘制列线图。并对模型进行验证。结果:建模组营养不良发生率为46.41%;验证组营养不良发生率为30.89%。预测模型共纳入进食方式、牙齿数量、痴呆、贫血和Barthel指数(BI)评分5个预测因子,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.828[95%CI(0.795,0.862)],约登指数为0.516,灵敏度为87.1%,特异度为73.5%,最佳临界值为0.447。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示,χ~2=0.911,P=0.823,校准图中校准曲线与标准曲线相接近。内部验证平均AUC为0.822。外部验证AUC为0.928[95%CI(0.886,0.971)],约登指数为0.707,灵敏度为89.5%,特异度为81.2%,最佳临界值为0.354,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示,χ~2=3.280,P=0.350。临床决策曲线分析表明,建模组和验证组分别在4%~91%和0~94%风险范围内显示出正向收益率。结论:医养结合机构老年人营养不良发生率较高,基于影响因素构建的预测模型有较好的预测效能和临床适用性。 展开更多
关键词 医养结合机构 老年人 营养不良 影响因素 预测模型 列线图 护理
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Land surface emissivity change in China from 2001 to 2010 被引量:1
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作者 WANG Xinsheng FAN Jiangwen +3 位作者 XU Jing LIU Fei GAO Shoujie wei xincai 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2012年第3期407-415,共9页
Land surface emissivity is one of the important parameters in temperature inversion from thermal infrared remote sensing. Using MOD11C3 of Terra-MODIS L3 level products, spatio-temporal data sets of land surface emiss... Land surface emissivity is one of the important parameters in temperature inversion from thermal infrared remote sensing. Using MOD11C3 of Terra-MODIS L3 level products, spatio-temporal data sets of land surface emissivity in China for 10 years from 2001 to 2010 are obtained. The results show that the land surface emissivity in the northwest desert region is the lowest in China, with little seasonal variations. In contrast, there are significant seasonal variations in land surface emissivity in northeast China and northern Xinjiang, the Qinghai-Tibet Plateau, the Yangtze River Valley and the eastern and southern China. In winter, the land surface emissivity in the northeast China and northern Xinjiang is relatively high. The land surface emissivity of the Qinghai-Tibet Plateau region is maintained at low value from November to March, while it becomes higher in other months. The land surface emissivity of the Yangtze River Valley, eastern and southern China, and Sichuan Basin varies from July to October, and peaks in August. Land surface emissivity values could be divided into five levels low emissivity (0.6163-0.9638), moderate-low emissivity (0.9639-0.9709), moderate emissivity (0.9710-0.9724), moderate-high emissivity (0.9725-0.9738), and high emissivity (0.9739-0.9999). The percentages of areas with low emissivity, moderate-low emissivity and moderate emissivity are, respectively, about 20%, 10% and 20%. The moderate-high emissivity region makes up 40%-50% of China's land surface area. The inter-annual variation of moderate-high emissivity region is also very clear, with two peaks (in spring and autumn) and two troughs (in summer and winter). The inter-annual variation of the high emissivity region is very significant, with a peak in winter (10%), while only 1% or 2% in other seasons. There is a clear association between the spatio-temporal distribution of China's land surface emissivity and temperature: the higher the emissivity, the lower the temperature, and vice versa. Emissivity is an inherent property of any object, but the precise value of its emissivity depends very much on its surrounding environmental factors. 展开更多
关键词 remote sensing land surface emissivity China
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