基于病例组合指数校正抗菌药物使用强度的模型拟合研究

目的:探究病例组合指数与抗菌药物使用强度之间的关联关系,并对抗菌药物使用的评价进行调整,对其综合考量。方法:收集安徽省某三甲医院2021-2023年病例组合指数与抗菌药物相关指标,首先通过线性模型、二次曲线等8种模型拟合探索病例组合指数与抗菌药物相关指标之间的关系,随后通过秩和比综合评价法对不同科室间抗菌药物的使用情况重新评价。结果:病例组合指数与抗菌药物使用强度之间关联性较弱,但病例组合指数与同期出院人数的乘积与抗菌药物使用累积数存在较强关联,以此为基础进行的秩和比综合评价结果前后出现较大波动。结论:病例组合指数与抗菌药物使用强度之间存在间接关联,在后续抗菌药物使用的模型运算时应考虑校正,以增强评价结果的真实性。

基于三酰甘油葡萄糖指数联合血管弹性指标的绝经后女性高血压患者冠心病发生风险模型开发研究

背景绝经后女性高血压患者是冠心病易发人群,其冠心病患病率与死亡率较绝经前显著升高。本研究在团队前期研究基础上进一步联合糖脂代谢、血管弹性等相关指标诊断绝经后女性高血压患者发生冠心病,以期为临床识别绝经后女性高血压患者的冠心病风险提供新思路。目的探讨三酰甘油葡萄糖(TyG)指数、踝肱指数(ABI)、臂踝脉搏波传导速度(baPWV)、脉压指数(PPI)、动脉硬化指数(AI)联合与绝经后女性高血压患者发生冠心病的相关性及预测价值,构建绝经后女性高血压患者冠心病发生风险的预测模型。方法本研究选取2019—2022年就诊于中日友好医院中西医结合心内科的首次行冠状动脉造影检查的绝经后女性高血压患者,根据冠状动脉造影结果分为冠心病组与非冠心病组。收集患者入院时的TyG指数、ABI、baPWV、PPI、AI等临床资料,采用多因素Logistic回归分析构建绝经后女性高血压患者冠心病发生风险预测模型,并绘制列线图实现模型可视化。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)评价诊断效能。结果本研究共纳入首次行冠状动脉造影的绝经后女性高血压患者300例,其中非冠心病组141例、冠心病组159例。多因素Logistic回归分析结果显示,ABI、baPWV、TyG指数、PPI、AI是绝经后女性高血压患者发生冠心病的影响因素(P<0.05),并根据预测方程绘制列线图。ROC曲线分析结果显示,ABI、baPWV、TyG指数、PPI、AI和联合预测模型预测绝经后女性高血压患者发生冠心病的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.662、0.687、0.659、0.700、0.612、0.808(P<0.001),预测模型预测绝经后女性高血压患者冠心病发生风险的灵敏度为0.7806,特异度为0.7410。校准曲线显示预测结果与实际结果具有较好的一致性。DCA曲线表明列线图具有较好的临床实用价值。结论ABI、baPWV、TyG指数、PPI、AI是绝经后女性高血压患者发生冠心病的影响因素,新开发模型可对冠心病风险进行有效预警。

采用门控循环单元与深度进化策略的股票指数量化模型

为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)预测模型,分别对上海证券交易所(上证)超大盘股票指数、上证中盘股票指数和上证小盘股票指数进行预测;接着采用所提出的深度进化量化模型(DES)对三大股票指数的预测值与真实值进行回测研究,通过比较预测结果与真实结果在同一策略下的各项回测指标和交易细节等特性确定最优网络结构和策略参数,进而优化深度进化策略;最后根据优化后的策略提出了GRU-DES模型,并再次对三大股票指数进行样本外数据回测来验证模型有效性。实证回测结果表明:所提出的GRU-DES模型在各量化回测指标上较LSTM-DES模型与RNN-DES模型的预测精度均高出14%以上,有效解决了统计预测指标的随机性和过拟合的问题;根据2016年至2024年7年间数据回测,所提出的GRU-DES模型比强化学习模型在各回测指标中均展现了稳定性和有效性。

基于指数滤波模型的青藏高原根系层土壤水分估算研究

高精度、长时序的土壤水分数据对青藏高原陆-气相互作用研究十分重要。然而,当前青藏高原土壤水分研究大多聚焦表层土壤水分的卫星反演,根系层土壤水分的估算研究相对匮乏。基于青藏高原五个土壤水分观测网络(狮泉河、帕里、那曲、黑河上游、玛曲)数据,本文系统评估了指数滤波模型在青藏高原不同气候与下垫面区域估算根系层(10 cm/20 cm/40 cm)土壤水分的适用性,探讨了不同环境因素(土壤、气候、植被)对模型特征时长参数T值的影响,最后评估了利用三种方法(各观测网络或青藏高原站点最优T值(Topt)中位数、随机森林模型)获取的区域T值估算青藏高原根系层土壤水分的可靠性。研究发现:(1)随着土壤深度的增加,根系层与表层土壤水分的相关性降低,而其空间异质性增大,导致指数滤波模型的应用精度降低,而模型T值及其空间异质性增大;(2)空间上随着降水量和土壤含水量的增加,根系层与表层土壤水分的相关性增大,而其空间异质性降低,使得指数滤波模型的应用精度上升,而其在区域内不同站点应用精度的差异呈现降低趋势;(3)土壤性质尤其是砂土含量是控制青藏高原区域T值空间分布的主要因素;(4)T值的获取对指数滤波模型在青藏高原的应用精度影响较小,当前常用的区域Topt中位数和随机森林模型均能获取相对合理的区域T值和取得一致且相对准确的模拟结果。本研究的发现有望推动利用指数滤波模型基于卫星表层土壤水分资料准确获取青藏高原根系层土壤水分。

基于DEA-Malmquist指数模型对数字技术驱动下医疗服务效率的评价研究

目的研究在数字技术驱动下我国医疗服务效率的变动情况,以进一步推动数字医疗的发展。方法利用DEAMalmquist指数模型对我国31个省份2018年—2021年的数字医疗服务效率进行静态及动态分析。结果2021年我国数字医疗服务的综合技术效率、纯技术效率、规模效率均值分别为0.799、0.927、0.851,有10个省份处于DEA有效状态;2018年—2021年我国数字医疗服务全要素生产率均值、技术效率指数均值、技术进步指数均值分别为0.966、0.981、0.985,东部地区的全要素生产率最高,其余地区的全要素生产率均未超过1。结论2021年我国医疗服务效率总体处于较高水平,主要得益于较高水平的技术和管理能力,但多数省份受制于投入规模不足;同时区域内与区域间存在较大差异;2018年—2021年我国数字医疗服务效率呈现U型发展趋势,2020年迎来增长拐点;纯技术效率是提高数字医疗服务效率的主要推动因素,技术进步次之。

基于肾脏供者概况指数、零点活检、供者年龄建立的移植肾术后存活预测模型

目的构建用于肾移植术后预测移植肾存活的模型。方法回顾性分析366例肾移植受者与供者的临床资料,根据肾脏供者概况指数(KDPI)将受者分为低危组101例、中危组189例和高危组76例。各组进一步根据供肾零点活检Remuzzi评分分为Remuzzi评分≤3组和Remuzzi评分>3组。采用Kaplan-Meier法分析移植肾存活情况。采用单因素和多因素Cox回归分析影响肾移植术后长期存活的危险因素,建立移植肾存活预测模型并绘制列线图,使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评价预测模型的预测效能。结果中位KDPI为65%,中位Remuzzi评分为3分。术后移植肾5年存活率为83.5%。Kaplan-Meier生存曲线显示,在KDPI中危组和KDPI高危组,Remuzzi评分较低的亚组移植肾存活率高于Remuzzi评分较高的亚组。单因素和多因素Cox回归分析结果显示,KDPI、Remuzzi评分、供者年龄是移植肾丢失的独立危险因素(均为P<0.05)。基于独立危险因素建立的列线图预测模型中的训练集和验证集1、3、5年移植肾存活率的AUC分别为0.91、0.93、0.94和0.89、0.85、0.88。校准曲线显示模型的训练集和验证集具有良好的一致性。结论基于KDPI、零点活检Remuzzi评分、供者年龄建立的列线图预测模型对于移植肾存活具有良好的预测价值。

具有边界记忆阻尼的Euler-Bernoulli梁模型的指数稳定性

该文研究了具有混合边界条件的Euler-Bernoulli梁模型,其中仅一端边界条件具有黏弹性记忆阻尼,而内部无其他阻尼影响。通过选择合适的乘子构造Lyapunov辅助函数,并利用能量估计方法,证明了此模型在其记忆核函数满足适当的假设条件时具有指数形式的衰减率。该结论表明,对于混合边界条件欧拉-伯努利梁模型,一个部分边界黏弹性记忆阻尼也足以产生一个整体的耗散机制,并且确保与全局内部摩擦/记忆效应的情况同样具有指数型衰减率。

基于PMC指数模型的“十四五”基础教育数字化转型政策评价——以江浙沪地区为例

“十四五”是我国推进基础教育数字化转型的关键阶段,区域政策的制订和引领至关重要,因此有必要对其进行科学的评价和全面的审视。江浙沪是基础教育数字化转型的示范地区,相关政策的科学性和有效性值得深入研究。首先,运用社会网络分析和扎根理论研究对全国29份相关政策文件进行文本挖掘,在此基础上构建基于PMC指数模型的评价指标体系。其次,针对江浙沪地区“十四五”期间八份政策样本进行PMC指数计算,并绘制PMC曲面图,得出政策评价结果(1份优秀、6份良好、1份及格)。再次,基于评价数据发现,相关政策在制定过程中目标规划长远、制度保障完善、政策重点分布广泛合理,且地域间各具特色,但在政策时效、课程建设、教育公平等领域还存在一定问题。最后,综合研究结果和实际情况,地方政府应细化政策阶段目标、提升教育公平认同感、加强课程建设和建立跨省沟通机制。

医保扶贫政策效力评价及相对贫困时期医保防贫政策优化研究——基于PMC指数模型

[目的]对我国医保扶贫政策文本进行量化评价,为进一步优化与完善相对贫困阶段医保政策、巩固医保脱贫攻坚成果、构建长效化医疗保障防贫抑贫长效机制提供决策参考。[方法]基于2018-2021年我国具有代表性的9项医保扶贫政策文本,运用文本挖掘法,建立PMC指数评价模型并进行量化评价。[结果]9项政策中,PMC指数的计算结果为P7<P9<P2<P6<P8<P5<P1<P4<P3,其中6项为优秀政策,3项为可接受政策。[结论]我国医保扶贫政策覆盖面较宽,但在政策针对性、持续性及协同性等方面尚有欠缺,建议今后政策制定或改进时,应在保持政策总体稳定的基础上,进一步关注政策对象变化及政策目标实现路径,重点探索完善医保防贫抑贫长效机制。

基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

数字经济政策内容的PMC指数模型研究

通过总结目前中国数字经济政策的成绩与不足,对数字经济政策研究进行正确评价,为政策的制定与完善提供依据及优化路径。利用文本挖掘方法对2018—2022年中国31省(市)53份数字经济相关政策文件进行处理,采用简单随机抽样方法抽取7个区域各一份政策,应用PMC指数模型,建立10个一级指标和50个二级指标的量化评价体系,对7项数字经济政策进行分析。研究发现数字经济政策总体设计较为合理,其中4项为优秀级,3项为可接受级。但同时也存在长期时效的政策缺失,保障制度不够完善,可操作性弱的问题与漏洞。

基于PMC指数模型的中国省域科技成果转化政策量化评价分析

科技成果转化政策需要充分且有效的政策体系支持,政策文本量化能为政策的制定与完善提供参考,促进科技成果转化政策精准发力。通过构建多维度评价指标体系评价中国省域科技成果转化政策水平,为省级区域政府进一步优化科技成果转化政策、促进科技成果顺利转化提供参考。基于2015年以来我国省域科技成果转化政策包含的高频词,构建包括9个一级指标和42个二级指标的科技成果转化政策评价指标体系,结合PMC指数模型对省域科技成果转化政策文本进行量化评价。结果显示:我国30个省份科技成果转化政策的PMC指数均值为7.57分,整体政策处于良好级别,但还存在政策工具结构不均衡、政策视角考虑不全、政策目标内容欠周、政策客体单一化和政策保障手段不完善等5个方面共性问题。由此提出优化政策工具结构、拓宽政策视角、改进政策目标、丰富政策客体和完善政策保障手段等针对性建议。

推进教育数字化转型的政策保障研究--基于PMC指数模型的量化评估分析

推进教育数字化需要行之有效的政策体系支撑,教育数字化政策的量化评估结果可为教育数字化政策的废、改、立提供必要的参考价值。文章基于2018-2023年中央及地方层面出台的100项教育数字化政策,采用文本挖掘和PMC指数模型等方法构建出由政策性质、政策时效及政策措施等10个指标构成的评价体系,并结合PMC指数、曲面图和雷达图有针对性地选取7份政策文本进行了系统深入的评估分析。结果表明:我国教育数字化政策整体指向明确,国家级和省级政策相比,各项一级变量均值相差不大,但在政策性质、政策时效和政策保障方面存在诸多差异。建议政策的制定应注重整体时效性,并有助于弥补经济发达地区与经济欠发达地区的差距;且须明确责任主体,筑立监控体系;同时完备制度保障,确保执行效果。

广东省科技成果转化效率测量与时空特征——基于DEA-Malmquist指数模型

为有效识别广东省科技成果转化的效率与时空特征,促进科技成果更好赋能经济社会高质量发展,运用DEA-Malmquist模型,测算广东省21个地级市在2010—2019年的科技成果转化效率。研究发现,2010年与2019年,全省整体科技成果转化综合效率未达到DEA有效,且2019年的综合效率更低;同时,全要素生产率指数普遍波动较大,各市历年全要素生产率指数差异普遍显著,其中技术进步是影响全要素生产率指数的主要指标。基于此,研究提出平衡研发与转化、推动“政产学研金用服”协同、实施差异化的成果转化战略和加强区域交流合作的政策建议。

基于无人机多光谱遥感数据的植被指数玉米估产模型研究

玉米作为主要的粮食作物,其产量估产意义较为重大。传统的产量估算方法均以数据抽样调查为主,产量估算精度较低。随着新技术新方法的不断涌现,该文以无人机结合多光谱遥感技术,通过采集玉米的拔节期、吐丝期、乳熟期、蜡熟期4个关键生育期植被指数的变化,通过产量构建分析模型,并验证筛选合理的模型用于产量估算。经验证,在乳熟期,依据RVI、DVI、SAVI构建的产量模型精度较高。在蜡熟期,依据NDVI、RVI、DVI、SAVI构建的产量模型较高。通过以上研究,对于在玉米生长过程中,能够积极结合数据变化,便于高效开展农作物种植,估测作物产量具有重要的指导意义。

基于指数随机图模型的发明者合作网络形成机制研究

聚焦探讨不同因素是否以及如何影响发明者合作网络形成,基于2004—2021年华为在中国申请的专利数据,构建发明者合作网络,运用指数随机图模型探讨行动者属性和内生结构效应对发明者合作网络形成的影响机理。结果表明:发明者合作网络是稀疏网络,呈现星形结构和闭合三角形结构共存的网络结构模式;发明者协同创新能力抑制新合作关系的形成,但发明者合作伙伴多样性和合作深度均促进新合作关系的形成,且具有相同水平合作伙伴多样性或合作深度的发明者之间更容易建立合作关系;发明者倾向于与处于中心位置的发明者建立合作关系以及与具有共同合作伙伴的直接合作伙伴建立新合作关系。

我国农业现代化政策量化评价基于PMC指数模型的分析

我国农业农村现代化建设的推进关系着当前我国全面建设社会主义现代化国家的发展进程。农业农村的现代化建设是解决我国发展目前存在的不平衡不充分现象的重要措施,更是推动农业农村高质量发展的必由之路,对当前现行的有关政策进行梳理与评价有着十分重要的意义。通过数据挖掘以及PMC指数模型构建,对中国在2012—2022年发布的100项农业农村现代化相关政策做出分析,运用文本挖掘、内容分析等方法从政策文本中提取出高频词,并参照已有学者相关政策指标遴选设计出农业农村现代化建设评价指标,利用PMC指数模型对其中4项农业现代化政策进行量化评价。结果表明:P1、P2为优秀水平,P3、P4为良好水平,我国农业农村现代化政策整体质量表现良好,但仍有一定的提升空间;政策的专指性越强,PMC指数的得分越低;政策的发文单位级别越高,PMC指数的得分越高。

基于PMC指数模型的铁路绿色施工政策研究

研究目的:铁路绿色施工政策是落地铁路可持续发展,打造生态铁路的方向引领与实施保障。铁路绿色施工政策的量化研究可以为政策的制定、修订、完善与优化提供重要的数据决策依据。本文借助ROSTCM6.0文本挖掘工具及PMC指数模型,旨在科学合理地评价我国当前铁路绿色施工相关政策的效果与优劣,为铁路绿色施工政策的高质量制定提供决策支持。研究结论:(1)选取7项铁路绿色施工政策作为研究样本,验证了PMC指数模型在评价铁路绿色施工政策的实用性与可靠性,结果与实际情况符合度较高,表明该模型可为铁路绿色施工政策评价提供借鉴价值;(2)各项政策的PMC指数等级可以有效判断该项政策的优劣,明确政策现状及优化方向;(3)本研究结果可为相关部委及公司制定、优化铁路绿色施工政策提供参考和借鉴。

推行科技特派员制度政策的量化评价分析——基于PMC指数模型

推行科技特派员制度的政策是推进科技助农兴农、深入实施乡村振兴战略的重要抓手。为进一步丰富科技特派员政策体系建设,以42份中国省域推行科技特派员制度的政策文本为研究对象,综合运用文本内容分析、政策建模一致性(PMC)指数模型法等方法,构建包括9个一级变量、40个二级变量的PMC指数模型,从政策内容的全面性、政策对象的覆盖面、施策部门的协同性、对成果转化推广的引导作用等多维度评价推行科技特派员制度政策水平。研究发现:科技特派员制度政策样本的PMC指数均值为5.45,处于良好水平,其中3项政策效果为优秀、29项政策效果为良好、10项政策效果为可接受,说明深入推行科技特派员制度体系较为完善,在政策目标、政策功能等方面表现较好,但在多部门协同性、成效跟踪、平台搭建、培训交流、健全社会化服务体系等方面仍有可优化空间。并据此在完善服务机制、加强成效跟踪、健全考核体系等方面提出政策优化建议。

基于PMC指数模型的老年健康政策量化评价研究

目的/意义通过政策文本挖掘及量化评价,对当前老年健康政策体系建设进行讨论,为未来政策调整和优化提供参考。方法/过程以2019—2023年有关部门出台的老年健康相关政策为研究对象,运用ROST文本数据挖掘工具获得高频词表及语义网络,运用Gephi绘制社会网络关系图进行文本分析,构建PMC指数模型量化分析老年健康相关政策。结果/结论“国家”“社会”“知识”“资源”“保障”等高频词在社会网络中与其他节点密切关联,是老年健康政策的重点领域,老年健康政策制定整体上态势积极。建议提高政策的精准性和适应性,明确政策时间节点与核心要素,增强政策功能和内容的策略分析。