基于信息-动机-行为技巧模型模式的干预对膀胱肿瘤术后膀胱灌注化疗依从性和效果的影响

目的探讨基于信息-动机-行为技巧模型(IMB)模式的干预对膀胱肿瘤术后膀胱灌注化疗依从性和效果的影响。方法选择2017年1月至2018年1月南京大学医学院附属鼓楼医院收治的行常规护理的膀胱肿瘤术后膀胱灌注化疗患者49例作为对照组,另选择2018年2月至2019年2月本院收治的行IMB模式干预的膀胱肿瘤术后膀胱灌注化疗患者49例作为观察组。对比2组化疗依从性、干预前后负性情绪、生存质量变化及并发症发生率情况。结果观察组化疗依从性高于对照组[98.0%(48/49)比81.6%(40/49)],差异有统计学意义(χ^2=7.127,P=0.008)。干预后观察组焦虑自评量表、抑郁自评量表评分低于对照组[(46±5)分比(50±5)分、(48±6)分比(54±6)分],差异均有统计学意义(均P<0.01)。干预后观察组躯体功能、认知功能、角色功能、情绪功能、社会功能、生存质量总评分均高于对照组[(74±5)分比(62±5)分、(67±7)分比(56±7)分、(73±5)分比(63±5)分、(70±8)分比(59±7)分、(73±6)分比(61±6)分、(71±5)分比(60±6)分],差异均有统计学意义(均P<0.01)。观察组总并发症发生率低于对照组[10.2%(5/49)比44.9%(22/49)],差异有统计学意义(χ^2=14.774,P<0.001)。结论基于IMB模式的干预应用于膀胱肿瘤术后膀胱灌注化疗患者可提高化疗依从性,缓解负性情绪,改善生存质量,降低并发症发生率。

LMD能量矩和变量预测模型模式识别在轴承故障智能诊断中的应用

变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在联系,将LMD能量矩与变量预测模型模式识别相结合,提出了一种轴承故障智能诊断新方法。首先利用LMD方法将复杂非平稳的原始信号分解为若干PF(Product function,PF)分量;然后利用相关分析剔除LMD方法中的虚假PF分量,并提取真实PF分量能量矩组成特征向量来有效地表达故障信息;最后采用VPMCD方法进行轴承故障诊断。通过仿真信号验证了PF能量矩比PF能量更能反映非平稳信号本质特征。轴承故障诊断实验结果表明,论文提出的方法能有效地应用于小样本多分类轴承故障智能诊断。

3D-HEVC深度模型模式楔形优化算法

3D视频编码采用了HEVC帧内预测和深度模型模式(DMM)技术来提高深度图像编码性能,但其中楔形分块模式给深度图的压缩带来了难以承受的复杂性。基于绝对变换误差(SATD)的方式获得图像纹理特征,提出了一种快速确定帧内预测楔形分块的优化算法,从而大大减化了计算复杂度,但在解码器端视图合成后BD-rate有较小的增加。

面向光伏发电的模式预测树模型

文章将模式预测树引入到光伏发电预测中,提出了一种面向光伏发电的模式预测树模型(PGMT)。与传统的神经网络不同,PGMT将树模型与线性回归模型相结合,预测时输入信息沿着某条路径到达叶结点,该叶结点使用线性回归模型预测相应的发电量。该方法有效地避免了标准线性回归模型对数据的线性要求,同时保留了线性模型的可解释性。利用在某光伏电站的数据集上的实验结果表明,PGMT较之于神经网络保留了很好的可解释性,表现出更高的预测准确性。

跨理论模型干预模式对肺癌合并冠心病心绞痛患者自护行为及生活质量的影响

于肺癌合并冠心病心绞痛临床护理工作中构建实施跨理论模型干预模式,在观察护理效果的基础上,做患者自护行为与生活质量影响分析。方法 在2022.01~2023.12本院接收的肺癌合并冠心病心绞痛患者中选取研究对象,预计至少选取50例患者,实际选取58例,并排除、剔除4例。先应用随机数表法将参与全程研究的54例患者分为对照组(n=27,常规护理)与观察组(n=27,跨理论模型干预),后应用统计学方法分析两组的相关临床指标,以根据分析结果评估护理效果。结果 两组干预前的自护行为相关指标(SCHFI评分)与生活质量相关指标(QLQ-LC43评分、SAQ评分),通过统计学中的t检验证实,组间对比差异不显著(p<0.05)。而干预后观察组的SCHFI评分高于对照组,同时QLQ-LC43评分、SAQ评分更高,通过统计学中的t检验证实,组间对比差异显著(p<0.05)。结论 基于跨理论模型构建干预模式,在该模式下为肺癌合并冠心病心绞痛患者提供优质护理服务,对促进患者掌握、落实自护行为,促进患者生活质量提高的有益影响明显大于常规护理。

基于PERMA模式的护理干预对门诊肺结核患者心理状态及遵医行为的影响

目的分析对门诊肺结核患者采取幸福模型(PERMA)模式进行护理后对其心理状态及遵医行为的作用。方法选取2023年2月至2024年2月医院门诊收治的80例肺结核患者,按随机数字表法分为常规组与研究组,各40例。常规组采用常规护理干预,研究组采用基于PERMA模式的护理干预。对比两组认知度、自我护理能力、自我感受负担感、正念水平、心理状态及遵医行为的影响。结果干预后,研究组认知度高于常规组(P<0.05);研究组自我护理能力高于常规组(P<0.05);研究组遵医行为优于常规组(P<0.05);研究组正念水平优于常规组(P<0.05);研究组心理状态优于常规组(P<0.05);研究组自我感受负担感评分低于常规组(P<0.05)。结论对于门诊肺结核患者给予PERMA模式的护理干预,有助于提升患者正念水平、自我护理能力及认知度,对改善患者自我感受负担感、心理状态及遵医行为具有积极影响。

基于失效模式与效应分析模型的康复训练在骨质疏松性胸腰椎压缩性骨折术后患者中的应用研究

目的分析基于失效模式与效应分析(HFMEA)模型的康复训练在骨质疏松性胸腰椎压缩性骨折(OVCF)患者经皮椎体成形术(PVP)术后护理中的应用效果。方法选取2021年2月—2023年1月在东明县中医医院和菏泽市立医院行PVP手术治疗的95例OVCF患者作为研究对象,使用随机数表法将所有患者分为研究组(48例)和对照组(47例)。对照组采取常规护理措施,研究组在常规护理措施基础上采取基于HFMEA模型的康复训练措施。比较两组患者康复训练依从性、Oswestry功能障碍指数(ODI)、改良Barthel指数(MBI)评分以及术后并发症发生情况。结果研究组康复训练总依从率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预前,两组ODI、MBI评分比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预3个月后,研究组ODI指数低于对照组,MBI评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组术后并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论HFMEA模型可以有效提高OVCF患者术后康复训练的依从性,促进胸腰椎功能与日常生活活动能力恢复,且降低术后并发症发生率,具有临床应用价值。

城市交通均衡流分配的多模式模型及算法

本文建立了城市交通均衡流分配的多模式模型。在深入分析Frank-Wolfe算法的基础上,提出一种加速收敛的新算法——FWN法。实例计算表明,其结果令人满意。

临床纵向数据缺失的随机效应模式混合模型及SAS实现

目的:临床纵向研究经常发生数据缺失,但处理起来较为棘手。本研究欲阐明一种随机效应模式混合模型用于纵向数据缺失的分析方法。方法:介绍随机效应模式混合模型的原理,给出构建缺失模式变量的方法,借助一个临床试验实例介绍方法的应用和SAS实现过程,并与随机效应模型方法进行比较。结果:随机效应模式混合模型引入缺失模式变量,考虑了缺失的发生特点,其拟合效果优于随机效应模型。结论:随机效应模式混合模型可灵活、有效处理具有缺失数据的纵向研究数据,为敏感性分析提供了新的方法学支持。

基于灰色模式识别模型的洪湖水质评价初探

根据洪湖近期水质监测数据资料，采用灰色模式识别模型方法对洪湖水质进行了分析评价，并利用软件surfer8．0生成洪湖不同季节的水质综合指数等值线图进行空间分异特征分析，结果表明：洪湖水质介于3～4级水之间，秋季水质较好，春季水质最差，水质随季节变化较大，湖内围网区域和进出水口区域之间水质差别较大。

应用灰关联模式识别模型评价枯水期汉江水质

该文采用一种新的水质评价模型:灰关联模式识别模型,对2001年枯水期汉江中下游7个城市的水质进行了评价。水质级别分布从1.00到2.90级,精确而客观地反映了汉江水质现状。

多级模糊模式识别模型在评价高炉喷吹混煤中的应用

根据相关文献,结合大量的实践经验,建立了高炉喷吹混煤评价模型。从影响煤的喷吹性能的诸多因素中筛选出适合定量分析的性能指标,建立喷吹性能评价指标标准体系,定义各指标相对隶属度的计算方法,采用层次分析法计算指标权重,运用多级模糊模式识别模型得到评价结果。运用该模型对某钢铁厂8种喷吹混煤评价,评价结果与生产实际基本相符。

数据非随机缺失机制的混合效应模式混合模型分析与应用

目的阐明混合效应模式混合模型原理,实现数据非随机缺失机制医学纵向资料的模型分析。方法采用限制极大似然法进行参数估计,拟合含非随机缺失数据高血压随访资料的混合效应模式混合模型,利用SAS9.2完成模型参数估计与检验等。结果在混合效应模式混合模型(组间模型和组内模型)中得到四种缺失模式下的参数估计值及可信区间后,根据各缺失模式概率,求得参数总估计值。结论混合效应模式混合模型是分析数据非随机缺失机制资料的最佳选择。

虚拟现实中的医学图像间信息映射多模式模型的研发

目的:建立人体同一组织在不同医学影像上的灰度映射数学模型。方法:根据灰度映射数学模型,研究CT和MRI等图像信息的融合与配准算法。结果:不同医学图像的坐标系达到空间位置的一致,以一种新的图像模态显示给用户。结论:为实现多模式医学图像综合信息融合的三维可视化奠定基础。

巷道围岩稳定性模糊神经元网络模式识别模型

提出了一种模糊神经元网络．运用该网络，通过对典型样本的学习，建立了巷道围岩稳定性模糊神经元网络模式识别模型．研究结果表明：该模型映射精度高，可依据矿山地质因素正确推理出围岩稳定性类别，而且能描述巷道对于每一类别聚类中心的相对隶属程度．

湿地功能评价两级模糊模式识别模型的建立及应用

湿地功能一般可分为水文功能、生境功能和生物地化学循环功能3种类型,3类功能各包括若干子功能,各子功能的强弱由可以量化、相互独立、能够表示其本质特征的评价指标表示,指标总和即为湿地功能评价指标体系。湿地功能所具有的模糊属性决定了模糊数学方法在湿地功能评价中具有广泛的应用前景。运用模糊数学理论和方法进行湿地功能评价的实质就是确定待评价湿地属于哪个事先划分好的模糊集合,或描述它属于某个集合的程度。两级模糊模式识别模型的原理是通过确定评价对象对最优、最劣2种状态的隶属程度,从而定量判断评价对象的优劣状况。对于任意一块待评价的湿地,以其原始状况下指标最大可能特征值作为最优标准值,以其在人类干扰下指标可能达到的最小特征值作为最劣标准值。运用模型对黑龙江三江平原洪河国家级自然保护区不同年份(1980,1988和2002年)湿地功能进行了评价,结果表明该区湿地功能对最优状态的隶属度在1980、1988和2002年分别为0.9743、0.8573和0.7030,呈明显下降趋势。

针刺治疗功能性便秘研究中校正填补值的模式混合模型方法

目的:阐明校正填补值的模式混合模型原理,实现针刺临床纵向研究的模型分析。方法:采用3阶段方式实现数据非随机缺失机制的模式混合模型构建,运用多重填补技术整合填补数据结果,利用SAS 9.4完成模型各参数估计。结果:从原始数据库中提取378(378/1075,35%)例患者数据,其中缺失数据15(15/25,60%)例,不同校正水平下,电针疗效结果稳定。结论:校正填补值的模式混合模型与多重填补方法相结合方式,为多重填补法的敏感性分析提供了可靠的方法学支持,为纵向非随机缺失数据临床研究提供了新的思路。

两级模糊模式识别模型及在起重机机构系列主参数择优中的应用

在起重机机构单机优化的基础上 ,利用两级模糊模式识别模型对起重机机构系列主参数进行了择优评判 ,从而得到了符合系列性、通用性、生产批量等多种因素的优化结果。

多级模糊模式识别模型及在长江水质评价中的应用

利用多级模糊模式识别方法的基本理论,通过多目标优选,计算指标综合权重,给出了长江水质的评价模型;利用该模型对长江干流四川境内的5个观测断面的水质监测结果做出了评价:攀枝花、重庆朱沱和宜宾凉姜沟的水质属Ⅱ级,乐山岷江大桥和泸州沱江二桥的水质属Ⅲ级。评价结果不仅体现了水质级别,更体现了同级别水质中不同的污染程度,因而结果更为合理可靠。

湿地水文功能评价的多级模糊模式识别模型

运用模型对黑龙江洪河国家级保护区不同年份(1980、1988和2002年)的湿地水文功能进行评价,若把功能状态由优到劣分为1、2、3、4、5共5个级别,则该保护区湿地水文功能在1980年属2·296级,1988年属2·937级,2002年属3·586级,呈下降趋势。