应对高校大规模人群新型冠状病毒核酸检测的组织管理策略

新型冠状病毒肺炎流行期间,做好上呼吸道咽拭子标本采集工作直接关系到核酸检测的准确性。然而,标本采集过程存在交叉传播的风险,因此,大规模人群新型冠状病毒核酸检测的组织管理至关重要。重庆市某高校进行了5次大规模人群新型冠状病毒核酸检测,检测现场管控到位,采集标本全部合格,无不良事件发生。本文总结了该高校大规模人群新型冠状病毒核酸检测的组织管理经验,包括以下几点:领导亲临现场,精心组织;采样流程规范,保障质量;人员组织有序,培训到位;时间安排科学,避免拥挤;场地宽敞通风,布置合理;做好消毒工作,避免感染;服务人文关怀,保障到位。以冀为今后高校组织类似活动提供借鉴。

火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群疏散特征研究

近年来,地铁出行已成为居民出行的重要途径,但地铁带来便利的同时,也产生了地铁站火灾和消防安全的问题。地铁换乘站是一种人流量大、空间复杂的地下空间,一旦发生火灾,人员疏散困难,极易发生群死群伤的重大灾害性事故。开展了火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群疏散特征研究,选取某个地铁换乘站作为计算仿真案例,对地铁换乘站内的建筑环境进行调查,确定出该地铁换乘站内的待疏散人数、疏散人群特点及疏散通道限制条件;运用人员疏散模拟软件Pathfinder分别对高峰时期和列车满载这2种不同疏散规模进行了仿真模拟,在16个火灾场景下分析了地铁换乘站火灾情况下大规模人群疏散的瓶颈,获取了火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群的疏散时间;并根据疏散瓶颈,优化了人员疏散的路径,缩短了总疏散时间,发现在高峰情况下,人员疏散基本满足地铁设计规范的6 min要求。

大规模人群聚集活动网络关注的信息熵计算

随着社交网络的发展,人们在网络上对大规模人群聚集活动的关注也越来越深刻地影响着现实社会的活动.由于缺乏有效的技术手段,信息处理的效率受到了限制.提出了一种新的大规模人群聚集活动信息熵的计算方法,其基本思想是首先对大规模人群聚集活动信息内容进行建模,然后以香农信息论为理论基础,对大规模人群聚集活动的多维随机变量信息熵进行计算.该方法为大规模人群聚集活动的定量化分析提供了一个重要技术指标,为进一步的研究工作打下基础.

车载移动DR用于大规模人群肺结核筛查的诊断效果及影响因素

目的评价车载移动DR在院外大规模肺结核筛查的效果,分析诊断结核的相关因素,为提高诊断敏感性提供科学依据。方法回顾性分析2021年5月某工厂内一例活动性肺结核患者的2,178例密切接触者的车载移动DR胸片筛查及实验室检查报告。首先初级放射医师现场出具报告,14 d后同一名初级放射医师及两名高级放射医师对所有图像重读,资深放射医师诊断肺结核阳性结果作为参照标准。分析初级放射医师两次诊断结果的一致性,评估初级放射医师两次不同时间的诊断效能。结果2,178例肺结核密切接触者经两位高级诊断医师阅片后,23例(1.06%)为结核病阳性,其中经证实5例(0.23%)为病原学阳性肺结核病患者。初级医师现场诊断和两周后诊断结核病阳性人数分别为51例及77例;对比初级放射医师两次诊断结果一致性中等(K=0.566,P<0.05),初级医师现场诊断敏感度为86.96%,特异度为98.56%;初级医师14 d后院内诊断敏感度为91.30%,特异度为97.40%。结论车载移动DR在院外大规模人群中可以有效诊断肺结核,放射医师的诊断经验及工作环境是提高诊断准确性的重要影响因素。

舰船大规模人群疏散惯性权重非线性递减粒子群优化算法分析

为了有效解决舰船大规模人群疏散问题,笔者基于人类行为心理学建立了危险状况人群疏散模型,并提出一种惯性权重非线性递减粒子群改进算法。通过采用惯性权重非线性递减策略,不仅能够有效降低其陷入局部收敛的风险,还能提高全局优化能力。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化性能,在危急情况下能够有效保障舰船大规模人群快速疏散。

非洲被忽视热带病的大规模人群服药现状与挑战

被忽视的热带病(Neglected tropical diseases,NTDs)是一组与贫困密切相关的慢性感染性疾病,有超过10亿人受其影响,非洲是受影响最严重的地区之一,占全球NTDs疾病负担的近40%。过去十年,大规模人群服药(Mass drug administration,MDA)作为核心策略之一,在加速NTDs消除进程中发挥了巨大作用。近年来,受新冠肺炎疫情影响,非洲部分地区MDA活动中断,NTDs疾病控制面临挑战,严重阻碍非洲可持续发展进程。本文综述了非洲地区需预防性化疗的NTDs流行现状,回顾近三年MDA实施情况,为非洲消除NTDs提供建议。

大规模人群网络流瓶颈识别方法研究

在体育赛事、集会等场合,大规模人群沿路网流动过程中易发生拥塞并诱发恐慌、踩踏等严重事故.因此,理解网络结构对人群流动特征的影响,对大规模人群在网络上的流动进行有效的组织和管理十分必要.首先结合大型活动行人路径选择行为的一般特征,采用交通分配模型将大规模人群分配到具体的网络拓扑结构上,采用非线性行人路阻函数模拟人群拥挤效应;随后,计算路网流量增加条件下人群在各路段走行时间变化率,并提出以路段走行时间变化率排序作为各路段结构重要度排序的方法,据此计算各路段的鲁棒性,确定瓶颈路段.最后,以德国2010年"爱的大游行"踩踏事故为例,分析验证了大规模人群网络流瓶颈识别方法,研究讨论了对路网实施管控的流量阈值以及不同管控条件下网络流的定量演化规律,可为路网的科学管理和规划提供基础数据和理论依据.

基于系统动力学的地下空间大规模人群疏散模型

基于系统动力学提出了建立兼顾模拟精度和模拟效率的地下空间群体疏散模型的新思路．借助专业软件Vensim进行定量模拟，在总初始人数为分别为350、400、450、500、1000、2000、4000七种工况下，模拟结果与专业模拟软件Pathfinder的模拟结果相近，且计算速度更快．该模型可再现“快即是慢”等群体疏散行为中的典型现象．通过对大规模群体疏散过程中的关键影响因素“总初始人数”“恐慌状态”进行分析，发现了以下现象1）总初始人数过多会导致系统疏散能力降低，疏散结束时间大幅滞后；2）恐慌程度过低会导致系统疏散效率长时间保持在较低水平，不利于被困人群的及时疏散．

基于云技术和人工智能的自动化细胞学诊断平台在703103名女性宫颈癌筛查中的应用研究

目的探讨一种基于云技术和人工智能(artificial intelligence,AI)的自动化细胞学诊断平台应用于人群宫颈癌筛查的有效性和准确率。方法通过构建一种基于云技术和AI的自动化细胞学诊断平台;并于2018年1—12月,将该平台应用于来自湖北省83个县(市)、年龄20~72岁的703103名女性的宫颈癌筛查;对云技术+AI自动化诊断平台筛查出的“上皮细胞异常”的阳性样本及随机抽样10%阴性样本,由有经验的细胞病理学医生复核。此外,经AI自动化平台筛查出的高度鳞状上皮内病变、低度鳞状上皮内病变合并高危型人乳头状病毒感染者均建议行阴道镜检查+宫颈活检确诊;分析该自动化细胞学诊断平台用于宫颈癌筛查的准确性和有效性。结果AI自动化细胞学诊断平台在人群宫颈癌筛查中的成功率为96.76%(680344/703103)。AI自动化诊断平台与人工阅片相比,在未见上皮内瘤变及恶性细胞、非典型鳞状细胞-意义不明、高度提示存在高级别的宫颈病变、低度鳞状上皮内病变、高度鳞状上皮内病变的诊断一致率分别为99.10%(63943/64521)、87.49%(21326/24376)、84.15%(7069/8400)、85.31%(1185/1389)和94.20%(877/931)。以宫颈活检组织病理学结果作为金标准,AI自动化诊断平台的敏感性和特异性分别为99.18%和44.42%。而阴性预测值(NPV)和阳性预测值(PPV)分别为41.27%和99.28%。结论基于云技术和AI的自动化细胞学诊断平台用于宫颈癌筛查,具有极高的效率和准确性,值得在人群普查中推广应用。