基于决策树筛选的疼痛因素指导护理策略在肝胆外科手术患者中的应用

目的:观察基于决策树筛选的疼痛因素指导护理策略在肝胆外科手术患者中的应用效果。方法:选取2022年9月—2023年9月在我院拟行肝胆外科手术的126例患者,其中2022年9月—2023年3月收治的62例患者归为对照组,接受常规围手术期疼痛管理,2023年4—9月收治的64例患者归为观察组,接受基于决策树筛选的疼痛因素指导护理策略。比较两组生命体征、疼痛程度、舒适度、恢复时间、睡眠质量。结果:护理后,观察组平均动脉压(MAP)、心率(HR)低于对照组,术后6h、12h、24h、48h的数字评定量表(NRS)得分低于对照组,Kolcaba的舒适状况量表(GCQ)各维度得分及总分高于对照组,术后首次下床活动时间、住院时间均短于对照组,睡眠质量优于对照组,差异显著(P<0.05)。结论:基于决策树筛选的疼痛因素指导护理策略用于肝胆外科手术患者中可获得较好疼痛管理效果,对维持术后生命体征平稳、缩短恢复时间、保证舒适度及睡眠质量有积极作用。

2017-2022年中国内地结核病发病率时空特征分布及影响因素

目的分析中国内地结核病发病率的时空分布特征及其影响因素,为相关部门制定政策方针提供科学依据。方法以2017—2022年中国内地结核病发病率为研究对象,收集相关影响因素数据,采用空间自相关分析方法建立空间滞后模型探究结核病发病率的时空分布特征,并筛选出结核病发病的重要影响因素。结果2017—2022年中国内地31省市结核病报告发病率分别为60.53/10万、59.27/10万、55.55/10万、47.76/10万、45.37/10万、39.76/10万,呈逐年下降趋势。全局Moran’sⅠ分析结果显示,结核病发病具有时空聚集性。结核病报告发病率空间分布图及LISA聚集图分析结果显示,结核病发病率呈现出由西到东递减趋势。空间滞后模型将6个影响不明显因素的系数收缩为0,筛选出人均GDP(系数为-0.259)、城镇失业率(系数为-0.198)、全年日照时长(系数为-0.332)、年平均相对湿度(系数为-0.433)、年平均NO 2浓度(系数为-0.263)、年平均PM 10浓度(系数为-0.336)6个重要因素。结论2017—2022年中国内地结核病发病率逐年下降并呈现出西高东低中部平稳的空间差异性及空间聚集性;社会经济、气候及空气污染对结核病发病有明显的影响。相关部门应更加重视西部地区结核病的防治,采取针对性的预防措施。

基于双硫死亡的心肌缺血再灌注损伤相关风险基因筛选及分析

目的:筛选基于双硫死亡的心肌缺血再灌注损伤(myocardial ischemia reperfusion injury,MIRI)相关风险基因及探索其可能的作用途径。方法:用R语言limma分析并筛选MIRI相关风险基因24 h组与Control组之间的差异表达基因。基于GO和KEGG数据库利用R语言cluterProfiler包对其进行功能富集分析。根据双硫死亡基因集以及GSE160516的表达数据,利用R语言GSVA包中的ssgsea法对其进行富集分析,并利用Venn图获得心肌缺血再灌注中双硫死亡相关基因的表达。用R语言psych包中的corr.test计算双硫死亡相关基因与凋亡因子、线粒体、铁死亡及炎症等相关基因的相关性,并绘制热图。利用R语言Mfuzz包来进行不同时间点心肌缺血再灌注转录组数据的表达模式聚类分析并利用Venn图获取时序性差异表达的双硫死亡基因。结果:本研究共筛选出17个差异表达双硫死亡相关基因,经过双硫死亡相关基因与炎症、凋亡、铁死亡、线粒体基因相关性分析,以及双硫死亡相关基因与心肌缺血再灌注时序性分析的差异表达基因筛选,最终得到双硫死亡相关基因Flna、Myl6、Tln1在MIRI不同时间的特异性表达。结论:Flna、Myl6、Tln1在MIRI中可能起着关键作用,其基于双硫死亡同时与线粒体相关基因密切相关,可作为MIRI患者风险因素的筛选指标。

基于ISM-MICMAC的铁路零散白货运量变化影响因素研究

随着全球经济增长放缓,煤炭生产过剩和对钢铁工业、煤炭等大宗商品的需求下降,这在一定程度上导致中国铁路货运量的下降,进一步加剧了“黑货”运输量的下滑,迫切需要进行铁路改革。于此相反,电子商务的蓬勃发带动了被称为“白货”的铁路货运业务的发展壮大,轻工业、医药、农业、食品等领域的货物运输比重持续增加,为铁路货运市场的“白货”的开发提供了潜在的货运资源。为推动铁路运输发展和提高铁路货运量,我们需要着力改进“白货”运输,借助现代物流推动“白货”市场转型。文章结合现有铁路零散白货运输的实际问题及特点,通过构建解释结构模型(ISM)进行数据处理分析,识别各影响因素之间的相互作用机理和影响关系,从而为铁路零散白货运量提供合理化、针对性的建议与对策。

因素筛选试验在松散回潮和筛分加料工序质量评价中的应用

将因素筛选试验应用于松散回潮和筛分加料工序的质量评价中。结果表明:①在试验范围内,与叶片结饼量和感官质量显著相关的参数因素依次为:回潮机工作蒸气压力、回潮机工作蒸气开度、加料机工作蒸气压力和回潮机滚筒转速;②将影响松散回潮和筛分加料工序的11项因素减少到4项,有效降低了试验量。

小麦胚芽油超临界CO_2萃取影响因素筛选及工艺优化

微波稳定化处理小麦胚为原料,研究影响超临界CO2萃取小麦胚芽油的因素,并利用有影响贡献的因素优化了超临界CO2萃取小麦胚芽油的工艺.选取小麦胚粉碎颗粒目数、麦胚水分含量、萃取压力、萃取温度、萃取剂流量和萃取时间为试验影响因素,利用Plackett-Burman进行试验设计,筛选影响超临界CO2萃取小麦胚芽油的因素.根据筛选出的因素,利用Box-Behnken进行响应曲面优化水平组合试验.结果显示,因素影响从大到小依次为萃取剂流量＞萃取压力和萃取时间＞萃取温度＞麦胚目数,而3.3％～4.7％样本水分对萃取影响极小;响应面分析试验得到小麦胚芽油萃取率回归方程,方程达到极显著水平,拟和很好.超临界CO2萃取小麦胚芽油最佳工艺参数：麦胚目数为60目、萃取剂流量为30 L/h、萃取压力为25 MPa、萃取时间为141 min和萃取温度40℃.在此条件下小麦胚芽油萃取率达到82.79％.

超声波辅助反胶束提取菜籽蛋白及因素筛选

研究超声波辅助反胶束(气溶胶OT/异辛烷)提取菜籽蛋白,采用田口设计对影响超声波辅助反胶束提取菜籽蛋白的因素进行了筛选,所选取的6个相关因素为pH值、钾离子浓度(mol/L)、提取温度(℃)、提取时间(min)、气溶胶OT(丁二酸二异辛酯磺酸钠)质量(g)、非极性溶剂中的水的浓度和表面活性剂的浓度之比W0,通过对二次多项回归方程求解,获得最优一次拟合多元回归模型方程(P=0.05)为:Y=0.063X1+0.017X2+0.024X4+0.529,筛选出影响超声波辅助提取菜籽蛋白的主要因素:气溶胶OT质量、pH值、W0和提取时间,其中前三者为影响极显著因素。

基于遗传算法因素筛选的BP神经网络在软土路基沉降数据处理中的应用

软土路基沉降与其影响因素之间存在着非线性关系,因输入自变量较多,用神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度降低。针对这个问题,提出用遗传算法对输入自变量进行压缩降维处理,同时对网络模型的权值和阈值进行优化。实例仿真表明:经降维和权值及阈值优化的BP网络具有较高的精度;预测效果优于GRNN网络模型和单纯BP网络模型;用于软土路基沉降预测是可行的。

多因素的筛选和权重估计的1000 m跑预测模型

为了提高运动成绩的预测模型精度,为运动员合理训练提供科学基础,提出基于多因素筛选与权重估计的1 000 m跑成绩预测模型。先构建1 000 m跑成绩统计参数分析模型,获取1 000 m跑成绩预测时的全部影响因素;然后使用基于多因素筛选的1 000 m跑成绩核心预测因素提取方法,在全部影响因素中提取1 000 m跑成绩核心预测因素;最后通过核心预测因素的加权形式完成预测模型的构建。将所构建模型应用于仿真测试中可知,该模型的预测结果和对比模型相比,预测结果和真实成绩吻合度最高,且预测时间最短,可在最少的时间中实现最高精度的1 000 m跑成绩预测。

单因素方差分析在药物稳定性影响因素筛选中的应用

介绍用单因素方差分析法筛选药物稳定性影响因素的一般程序。该法得到的结果不仅能反映主要影响因素，而且还能定量描述其影响程度。

面向港口营运指标预测的影响因素二次筛选方法研究

港口规模、能力及生产活动相关营运指标的预测对于港口的建设和规划有着极其重要的意义,而预测的首要步骤就是对相关的海量社会经济影响因素进行分析筛选。以此为目标,文章提出了一种基于主成分分析(PCA)与t值检验相结合的二次筛选方法,在众多影响因素中,甄别出显著性关键因素,进而对港口相关营运指标进行预测。最后,以某港口吞吐量指标因素筛选及预测作为实例分析,为港口规划建设提供参考依据。

介绍一种多因素变量筛选最佳饲料配方降低畜产品成本的方法

介绍一种多因素变量筛选最佳饲料配方降低畜产品成本的方法韩俊胜（山西省新绛县养殖实验场０４３１００）饲料在畜产品成本中占７０％以上，优化饲料配方的最终目的是以最少饲料成本投入获得最多的畜产品。传统方法大都为单配方设计，主要在原料配比上下功夫。而且大部...

基于多层次实验教学体系的本科实验安全策略改革与实践

采用多层次实验教学体系是推进高等教育综合改革的重要举措。随着设计性实验、探索性实验和综合性实验在本科实验教学体系中比例的不断增加,实验安全已逐步成为教学改革的突出问题。分析了多层次实验教学带来更多安全风险的原因,提出了针对多层次实验教学体系的安全策略:学生应对自主设计的实验方案进行安全风险分析,从而筛选出风险控制的关键因素,在此基础上制订预防措施的安全限值及超出限值后的纠偏措施。结合具体案例给出了风险分析要素及辨识方法、风险控制关键要素的筛选原则。安全策略的改革目标是在培养学生实践能力和创新能力的同时,逐步树立安全实验的思维及团队安全文化的传承。

剪切增稠液微胶囊的制备与性能研究

本研究以壳聚糖材料为壁材,剪切增稠液(STF)为芯材,通过单凝聚法制备了STF微胶囊(STF MCs)。通过单因素实验研究,确定了微胶囊的制备工艺参数:司盘80(Span 80)与吐温80(Tween 80)作为分散剂,复配比例为3∶1;乳化剂用量为11%,核壳比为2∶1,搅拌速度为600 r/min,反应温度为60℃;体系的油水比为1∶2。在此条件下制得的STF MCs呈较为规整的球形,粒径分布较为均匀,且主要集中在3μm左右。结果表明,碳纳米管的引入有效改善了STF的流变性能。掺杂CNTs的STF体系具有更小临界剪切速率,更快的黏度突变,并且峰值黏度增加近一倍;芯材和微胶囊乳液的红外光谱大部分都一致,表明壳聚糖成功吸附在芯材液滴表面,实现了对STF的包封。壁材对芯材STF起到了保护作用,提升了芯材STF的热稳定性。

高产淀粉酶菌株的筛选及其培养条件的优化

为筛选淀粉酶高产菌株,通过比较水解圈与菌落的直径比及3,5-二硝基水杨酸(DNS)显色法所测酶活性高低,筛选得到高产淀粉酶能力的菌株WB-4。通过单因素试验,得到该菌株的最优碳源为可溶性淀粉,最优氮源为蛋白胨。利用Plackett-Burman进行显著因素筛选,发现可溶性淀粉含量、蛋白胨含量、温度为显著因素。利用响应面法对显著因素进行优化,得到菌株的最优培养条件为可溶性淀粉含量18.81 g/L,蛋白胨含量10.02 g/L,温度31.12℃,淀粉酶活性365.12 U/mL,酶活性提高了1.33倍。

基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测

为了预测基坑的测斜最大水平位移及深度,提出了基于粗糙集(RS)属性约简、平均影响值(MIV)和极限学习机(ELM)的组合模型RS-MIV-ELM.在系统分析、量化变形影响因素的基础上,利用RS属性约简算法和基于ELM的MIV算法(ELM-MIV)分别去除影响因素集中的冗余因素和相关性极小的因素,以简化模型输入变量;采用简化的影响因素集训练ELM模型,并用ELM模型对其他测点位移进行预测.验证结果表明,RS-MIV-ELM模型的训练速度、预测精度和泛化能力均比全因素ELM模型和基于最简集的BP神经网络模型RS-MIV-BP具有较大的提高,其均方根误差和平均相对误差仅为全因素ELM模型和RS-MIV-BP模型的1/2~2/3.

SSA优化混合RNN的短期电力负荷预测

针对传统短期电力负荷预测模型特征获取能力欠佳、预测精度低的问题,提出一种SSA优化CNN+BILSTM-LSTMAttention的双通道短期电力负荷预测模型。该模型构建多层CNN与BiLSTM双通道结构,提高模型的特征获取能力;利用灰色关联分析筛选温度、湿度等气象影响因素参与模型训练,同时,利用以均方误差最优为目标函数的SSA优化算法,自适应选取迭代次数、时间步等模型超参数,提高模型的预测精度。通过实验对比表明,该模型在误差指标和拟合优度指标两方面较BiLSTM-Attention、Attention-BiLSTM-LSTM等模型均有提升。

柚皮中总黄酮粗提物的提取方法研究

柚皮含有大量的黄酮类化合物,具有增强免疫、抗氧化、抗炎等药用活性。本研究对柚皮中总黄酮类活性成分的提取方法进行了筛选优化。首先,选用超声辅助提取法,以总黄酮提取率为指标、乙醇作为提取溶剂,分别对乙醇体积分数、料液比、提取时间进行了单因素影响试验。然后,采用正交设计确定了最优提取条件,即:乙醇体积分数为30%、料液比(g∶mL)为1∶25,超声时间为90 min。在该提取条件下,柚皮中总黄酮提取率可达6.5%(m/m)。

酵母菌0939-5产挥发性抑菌物质固态发酵工艺优化

【目的】研究酵母菌菌株0939-5产挥发性抑菌物质的最佳固态发酵基质及培养条件。【方法】以酵母菌菌株0939-5为材料,采用单因素法,优化该菌株的固体营养成分及培养条件。【结果】酵母菌0939-5的最佳固态发酵基质为玉米粉,最佳碳源及浓度为葡萄糖2%,最佳无机盐及浓度为MgSO 40.1%;菌株0939-5固态发酵的最佳条件为接种浓度1×10^(8) CFU/mL、接种量10%、初始pH4、初始含水量为40%。【结论】在基础培养基的基础上,利用玉米粉作为固体发酵基质,分别以添加葡萄糖2%、MgSO 40.1%,培养条件为接种浓度1×10^(8) CFU/mL、接种量10%、初始pH4、初始含水量为40%时,25℃培养5 d为最佳。

基于ARIMAX模型的交通事故宏观预测

针对现有道路交通事故预测方法的不足,采用逐步回归法从众多宏观影响因素当中筛选出主要影响因素,并将动态回归ARIMAX模型应用于预测。前者保证了模型应用的准确性,后者则兼有回归与时间序列预测方法两方面的优点。根据1983年—2005年间相关数据,建立起道路交通死亡人数同人口总数、运输线质量里程数、客运量、驾驶员人数、人均GDP、公路运输汽车拥有量的相关关系,进一步应用ARIMAX模型进行预测,拟合结果显示,误差较小、预测情况良好,在交通事故宏观预测方面有很好的应用前景。