大学生人群急性腹痛病因分析

急性腹痛在大学生人群中是非常常见的一类疾病,会影响学生的身体健康、阻碍学生正常学习,严重时还会危害学生的生命。对此,文章简述了急性腹痛,分析了大学生人群患上急性腹痛的原因并且提出了治疗、预防策略,既能提高学生对此疾病的认知水平,减小急性腹痛对学生产生的负面影响,还能指导学生养成良好的饮食习惯与生活习惯,为高校急性腹痛防治提供一定参考。

循证视阈下大学生人群运动处方库的逻辑构建与实施架构

随着“健康中国”战略推进及“运动是良医”等理念在国内的深耕,我国运动处方得到了蓬勃发展。大学生人群作为社会的生力军,得到了党和中央的高度重视,然而,身体素质下降、视力不良、肥胖率不断攀升等健康状况成为社会无法回避的现实问题,具有精准性、针对性、有效性的大学生运动处方,成为改善这一现象的有效手段。本次研究基于国内外大量的科学研究及数据支撑,在回顾大学生运动处方的缘起和当下中,构筑大学生运动处方库的逻辑体系和实施架构,以探讨未来大学生运动处方的发展方向。

不同确诊时长的大学生MSM人群中HIV感染者行为特征分析

目的了解不同确诊时长的大学生MSM人群中HIV感染者行为特征差异,为大学生MSM人群中HIV感染者的随访干预工作提供参考依据。方法2019年1月—2021年3月,采用方便抽样方法抽取陕西省、重庆市和广东省疾病预防控制中心随访管理的大学生MSM人群中HIV感染学生为调查对象。确诊时长定义为调查日期与确诊日期的差值,按照确诊时长将感染者分为确诊0~3个月、4~12个月、13~24个月、25个月及以上4组。通过问卷调查收集人口学信息、艾滋病相关知识、态度和行为等资料。通过单因素分析比较各组间特征,使用Logistic回归分析不同确诊时长对行为的影响。结果共计纳入171名大学生MSM感染者。不同确诊时长的大学生MSM在近6个月发生男男性行为(χ^(2)=11.06)、近6个月未坚持使用安全套(χ^(2)=14.58)、艾滋病抗病毒治疗(χ^(2)=31.62)、漏服药情况(χ^(2)=17.33)等方面的差异具有统计学意义(P均<0.05)。多因素分析显示,近6个月是否发生男男性行为、近6个月未坚持使用安全套的最终模型中均包含确诊时长;相比于确诊时长0~3个月的人群,确诊4~12个月(OR=0.35,95%CI:0.14~0.88)、13~24个月(OR=0.30,95%CI:0.12~0.77)的近6个月发生男男性行为的比例降低;确诊时长4~12个月(OR=0.24,95%CI:0.09~0.65)、13~24个月(OR=0.17,95%CI:0.05~0.55)和25个月及以上(OR=0.32,95%CI:0.11~0.92)的近6个月未坚持使用安全套的比例降低。结论不同确诊时长的大学生MSM人群HIV感染者在性行为、抗病毒治疗等方面的行为特征有显著差异,建议加强关注并重点干预确诊时长较长(超过2年)的人群,同时应持续强化抗病毒治疗服药依从性教育。

运动干预对大学生睡眠障碍人群的疗效研究——以西南医科大学为例

探讨中等强度有氧和抗阻训练对医学生睡眠障碍人群的治疗效果,为制定治疗和预防睡眠障碍的干预措施提供科学依据。方法 通过问卷调查、文献检索等手段,选取26名符合入选条件的高校学生,以随机分组的方式,随机分成两组:对照组13例,实验组13例。实验组给予中等强度有氧运动,对照组采取抗阻运动。应用匹兹堡睡眠障碍质量指数对干预前和干预4周后的睡眠质量进行客观评估。结果 ①自身前后对照 ②与对照组相比,经过干预,两组患者的睡眠质量、日间功能、睡眠指数都有了显著的提高,睡眠效率也得到了显著的提升,睡眠障碍的情况得到了显著的改善(P<0.05或 P<0.01)。结论 与抗阻训练相比,中等强度的有氧运动能更好地提高医学生的睡眠质量。

大学生磨牙症发病情况调查

目的调查磨牙症高发群体的发病情况,探讨磨牙症病因与对机体的损害,寻求预防及治疗措施。方法选取2013年1月～2016年1月山西医科大学在校医学系本科四年级学生980名作为研究对象,对其进行问卷调查,内容包括：一般状况、磨牙史、家族史及口腔体检,收回624份完整资料。结果学生624名中存在磨牙者占123名,发病率为19.7%;单因素分析与心理因素、家族史、紧咬牙现象、颞下颌关节病（TMD）及牙周病相关,差异有统计学意义（P〈0.05）,多因素分析除牙周病外,上述因素均具有相关性,差异有统计学意义（P〈0.05）。结论磨牙症在大学生人群中发病率较高且病因复杂,危害及大,应做到早预防、早治疗。

基于OCR技术的大学生搜题软件的开发

大学帮APP是一款帮助大学生进行自主学习、帮助教师进行学习情况管理的专门为大学学习打造的手机应用软件,它的主要功能包括拍照搜题、在线答疑、教学辅助等,其中拍照搜题功能需要借助OCR技术实现.OCR光学字符识别技术,主要包含数字图像处理、计算机图形和人工智能等方面的知识,是当前模拟识别领域最活跃的研究内容.