利用法医昆虫学证据推断死亡时间1例

1案例1.1简要案情某年5月7日,北京市某公安局接到群众电话报警,称一出租屋有异味传出,民警和法医到达现场后发现一名女性(62岁)在家中死亡。死者上身穿蓝色外套、红色毛衣,下身着黑色裤子和黑色袜子,呈仰卧位躺在卧室的床上。经现场勘验,未发现打斗痕迹,屋内所有设施及门窗完好。

肺结核专科护理质量评价指标体系的构建

目的:构建肺结核专科护理质量评价指标体系,为肺结核临床护理质量管理提供参考依据。方法:以Donabedian的“结构-过程-结果”三维质量评价模型为理论基础,通过文献检索、德尔菲专家函询法、层次分析法确立肺结核专科护理质量评价指标体系。结果:共有45名专家完成两轮函询,问卷有效回收率均为100%;专家权威系数(Cr)分别为0.822和0.859;两轮函询肯德尔协调系数(Kendall’s W)分别为0.140~0.379和0.107~0.665,P均<0.01。根据条目筛选标准、专家意见及院内外专家小组会议讨论结果,确立终版评价指标体系含一级指标3项,二级指标18项,三级指标73项。结论:肺结核专科护理质量评价指标体系结构合理,构建过程科学、可靠,可为肺结核专科护理质量管理及专业学科发展提供理论参考。

《临床寄生虫学检验》新型立体化实践教学考核评价体系的构建与实践

为了提高实践教学质量,培养学生综合素质和岗位胜任能力,本课题针对《临床寄生虫学检验》以往实践教学考核中存在的不足,构建了一套新型的立体化实践教学考核体系。实践结果表明,该体系的建立提高了实践教学的质量,培养了学生的实践技能,开发了学生的创新思维,锻炼协作精神,促进了学生能力和素质的全面提高。

银川市蟑螂侵害及病原携带状况调查

目的了解银川市3区不同场所中蟑螂侵害及病原携带状况,为有效防治蟑螂侵害和预防控制相关传染病提供科学依据。方法在银川市兴庆区、西夏区、金凤区3区各个监测点采用粘捕法捕获蟑螂,并调查蟑螂侵害率、密度、季节消长及种群构成情况,检测其体表携带的细菌、寄生虫、乙型肝炎病毒。结果银川市蟑螂侵害率为2.13%,3区监测点中5类不同场所(居民住宅区、宾馆饭店、小餐饮业、农货市场、医院),侵害率分别为37.07%、13.85%、11.21%、27.97%、9.9%,平均密度为7.90只/张;蟑螂种类以德国小蠊为主;蟑螂的季节消长以11月密度最高,最低密度为3月;病原学检测检出蟑螂体表携带大肠杆菌、福氏志贺菌、沙门氏菌、变形杆菌、铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌、粪肠球菌、白色念珠菌,未检出寄生虫,乙型肝炎病毒表面抗原(HBsAg)阴性。结论初步掌握了银川市蟑螂侵害率、密度、季节消长和种群构成情况,以及其目前携带的细菌、寄生虫、病毒等情况,对于其防治、用药等需进一步研究。

基于语义的聚焦爬虫算法研究

针对现存的语义主题爬虫没有考虑主题意义的延伸、页面与主题的相似度计算模型存在的缺陷及主题词项细化过于苛刻导致返回结果较少等不足,采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对主题词项描述文档进行降维,改进语义相似度计算模型.引入语义信息的相似度计算模型(SVSM),用SVSM计算文档和主题模型的相似度.从本体中获取该主题词项的上位词,构建主题上位词的主题模型,爬虫依据现有网络中的主题重新获取主题相关信息,提出语义聚焦爬虫(ESVSM),通过不同主题下多个爬虫进行实验对比,发现所提出的基于主题建模和上位词替换的ESVSM算法在收获率、相关网页数量和网页平均相关度中均优于其他算法,平均抓取精度达到85%.

以患者为中心的结核病咨询服务干预效果分析

目的分析以患者为中心的结核病咨询服务干预前后的效果。方法采用整群随机抽样法对2016年4—10月新疆维吾尔自治区胸科医院124例住院结核病患者实施以患者为中心的结核病咨询服务，并对咨询服务干预前后结核病防治知识的知晓情况及咨询服务后患者的满意度进行比较。使用SPSS17．0软件包对数据进行描述性分析，率的比较采用x2检验，以P〈0．05为差异有统计学意义。结果对124例结核病患者实施咨询服务干预后，结核病相关知识总回答正确率由干预前的54．23％（1614／2976）提高到干预后的77．79％（2315／2976）（x2=12．37，P=0．000）；干预前单一知识“结核病可以治好”的知晓率最高[78．23％（97／124）]，而“普通肺结核患者治疗期间需要送痰检查的时间”的知晓率最低[12．90％（16／124）]；干预后单一知识“结核病是通过空气传播”的知晓率最高[99．19％（123／124）]，“普通肺结核患者治疗期间需要送痰检查的时间”的知晓率最低E45．16％（56／124）]。咨询服务干预后结核病患者对结核病防治知识的知晓率在结核病治疗知识[80．65％（700／868）]、结核病传播方式[78．76％（293／372）]、防止结核病传染采取的措施[82．80％（616／744）]、结核病常见症状[77．02％（382／496）]、耐药结核病产生的原因[65．32％（324／496）]方面均高于咨询服务干预前的知晓率[分别为57．60％（500／868）、56．45%（210／372）、59．95%（446／744）、55．85%（277／496）、36．49％（181／496）]（x2=12．45，P=0．000；x2=11．36，P=0．000；x2=12．78，P=0．000；x2=10．05。P=0．002；x2=16．63，P=0．000）。患者对“科室咨询员咨询服务”总体满意度为93．55％（116／124），对“咨询服务态度”的满意度最低（87．10％，108／124）。结论结核病患者咨询服务干预有助于患者了解结核病防治方面的相关知识，改变不良行为，提高治疗依从性。

QQ群延伸护理服务对结核病患者健康教育的效果分析

目的分析利用互联网QQ平台对结核病患者实施健康教育及延伸护理服务的效果。方法从2017年7月开始选取在新疆维吾尔自治区胸科医院(现改为新疆医科大学第八附属医院)诊治出院的初复治结核病患者422例为研究对象(排除了年龄<15岁和>65岁、有意识障碍、精神类疾病、认知功能障碍、无正常读写能力、不能定期上网接受互联网QQ平台宣传教育及咨询者)。根据患者自愿参加、自愿入组的原则将患者纳入电话随访组(对照组,以定期电话随访进行健康教育及延伸服务)和互联网QQ平台+电话随访组(观察组,在电话随访的基础上利用互联网QQ平台实施健康教育及延伸服务),直至每组达到211例,最后纳入研究对象的时间为2018年12月。统计分析两组患者在出院3个月后的服药依从性(采用Morisky量表)、咨询服务满意度,以及在治疗过程中对饮食指导、坚持服药、康复锻炼、督促复诊、社会支持、当地复诊结果指导等方面提供干预后的改善情况。结果观察组服药依从性好的患者[63.51%(134/211)]明显高于对照组依从性好的患者[46.92%(99/211)](χ^(2)=16.060,P=0.000);认为疾病治疗过程中对"饮食指导"[91.47%(193/211)]、"坚持服药"[80.09%(169/211)]、"康复锻炼"[77.25%(163/211)]、"对是否积极参加社会活动或继续工作与人交流"[79.62%(168/211)]、"当地复诊结果的指导"[70.62%(149/211)]干预后的改善情况明显高于对照组[分别为65.88%(139/211)、63.03%(133/211)、54.03%(114/211)、61.14%(129/211)、54.98%(116/211)](χ^(2)=42.401,P=0.000;χ^(2)=16.884,P=0.000;χ^(2)=26.664,P=0.000;χ^(2)=17.390,P=0.000;χ^(2)=11.134,P=0.004];对延伸护理服务的满意度[96.68%(204/211)]明显高于对照组[84.36%(178/211)](χ^(2)=18.897,P=0.000)。结论互联网QQ平台+延伸护理服务有助于提高患者及其家属对结核病防治相关知识的掌握,提高患者治疗依从性和对咨询服务工作的满意度。

高职物理教学资源建设研究现状

随着信息技术发展,教学方式方法不断变革,教学资源作为教学的重要元素也受到越来越多的关注。从国内外教学资源库研究状况、职业院校资源库的建设现状及高职物理教学资源建设研究现状三个方面进行研究。

Learning Hierarchical User Interest Models from Web Pages

We propose an algorithm for learning hierarchical user interest models according to the Web pages users have browsed. In this algorithm, the interests of a user are represented into a tree which is called a user interest tree, the content and the structure of which can change simultaneously to adapt to the changes in a user＇s interests. This expression represents a user＇s specific and general interests as a continuurn. In some sense, specific interests correspond to shortterm interests, while general interests correspond to longterm interests. So this representation more really reflects the users＇ interests. The algorithm can automatically model a us er＇s multiple interest domains, dynamically generate the in terest models and prune a user interest tree when the number of the nodes in it exceeds given value. Finally, we show the experiment results in a Chinese Web Site.