抗疫常态化背景下基于智慧医疗的社区2型糖尿病管理模式的研究

目的 探讨抗疫常态化背景下基于智慧医疗的社区2型糖尿病管理模式的优势。方法 以2020年在上海市浦东新区迎博社区卫生服务中心全科门诊就诊的2型糖尿病137例患者为研究对象,采用随机数字表法将患者分为对照组72例,研究组65例。对照组采用单纯1+1+1签约管理模式,研究组在对照组的基础上加入智慧医疗管理。观察2组在干预6个月后的血糖控制指标、代谢指标,糖尿病相关知识问卷(DRKQ)、糖尿病患者生存质量改善情况(DSQL)量表、自我行为管理变化情况(SDSCA)量表及用药依从性(MMAS-8)量表。结果 经过6个月的干预后,研究组较对照组的血糖指标(空腹血糖降低约0.7 mmol/L,餐后2小时血糖降低约1.3 mmol/L)、血脂指标(TC降低约0.3 mmol/L、LDL-C降低约0.3 mmol/L)和血压指标(SBP降低约4 mmHg)均显著改善(P<0.05)。DRKQ量表显示2组受试者对糖尿病相关知识的知晓情况均有提高(P<0.001);DSQL量表显示研究组患者在干预后的生理、心理、社会适应、治疗以及生存质量方面的总得分均显著低于对照组(P<0.001);SDSCA量表显示干预后研究组自我饮食管理、运动、血糖监测、自我足部护理、按时用药方面均显著优于对照组(P<0.05);MMAS-8量表显示研究组在智慧医疗的指导下,用药依从性评分得到显著改善(P<0.001)。结论 基于智慧医疗的管理模式可以更好地改善糖尿病患者的临床指标,并提升患者的自我管理能力、糖尿病知识知晓情况、生存质量和用药依从性。

南京市生态红线区高分辨率遥感精准监测方法与应用

工业化和城镇化进程的快速发展带来了一系列生态环境问题,严格的生态红线监管政策对于维护国家或区域生态安全具有重要意义。为满足生态红线精准监测的需求,以南京市生态红线区为研究区,利用北京二号高分辨率遥感影像开展了生态红线区地表覆盖精细分类与综合分析。针对北京二号数据的特点,设计了从数据预处理到面向对象分类的技术流程,获得了地表覆盖精细分类专题图,分类总体精度达到91.65%。统计结果显示南京市生态红线区主体由林地、耕地、水体3种地表覆盖类型构成,3种地类分别占到整个研究区的33%,21%和25%;表征人类活动的建筑物和人工堆掘地等地类占比达到6%和2%。实验结果表明,利用多时相北京二号影像可以监测到中低分辨率影像难以识别的地表覆盖空间细节变化,达到生态红线精准、动态监测目的。

蛋白质组学及其研究进展

综述蛋白质组学的定义、研究策略、研究内容、主要研究技术及其在基础研究、农业、疾病研究、药物开发等方面的应用。

合成孔径雷达影像相关参数的获取与计算

以ERS-2产品为例,介绍了雷达产品相关参数获取与计算的方法,对于雷达影像的几何处理、辐射处理以及其它相关处理都具有基础意义。

智媒时代欠发达地区新闻传播人才培养模式探究

智媒体时代,人工智能、大数据、区块链、物联网、DT科技等的迅猛发展,给传统新闻教育带来巨大挑战。教育欠发达地区只有迅速适应智媒时代需求,制订出相应的、具有鲜明特点的并与学生素质高度吻合的人才培养模式,才能真正把培养应用型、复合型、技能型人才的目标落到实处。

基于大气数据的时序InSAR大气延迟误差校正方法比较

针对时序InSAR应用过程中处理较为困难的大气延迟误差,文章利用StaMPS时序InSAR方法和TRAIN大气校正工具箱,以刘家峡水库及其以北地区为例,研究ERA-I、MERRA-2和GACOS三种常用的大气数据在时序InSAR大气延迟误差校正中的差异。实验表明,对轻度大气影响区域,三种数据均可实现较好的校正效果;对中度大气影响区域,三种数据的使用应当区分不同的研究区域、数据覆盖程度和大气影响强弱而定,且三者之间并无明显的优劣之分;对重度大气影响区域,在数据满足基本条件的前提下,应当优先考虑剔除该影像。

意识指数与伤害敏感指数监测对颈椎前路减压融合术患者术后胃肠道功能的影响

目的 评价脑电意识指数(index of consciousness 1, IoC1)和伤害敏感指数(index of consciousness 2, IoC2)监测对进入加速术后康复(enhanced recovery after surgery, ERAS)管理路径的行颈椎前路减压融合术患者术后胃肠道功能的影响。方法 选取2020年5—12月首都医科大学宣武医院收治的64例颈椎前路减压融合术患者,采用随机数字表法将其分为对照组(32例)和试验组(32例)。对照组采用传统麻醉管理,试验组采用以IoC1与IoC2监测为指导的麻醉管理。观察两组患者一般资料、术后首次肛门排气时间、术后首次进食时间、术后恶心呕吐发生率、I-FEED评分、术中麻醉药物用量及相关实验室指标。结果 术后胃肠功能恢复方面,与对照组相比,试验组术后首次肛门排气时间和术后首次进食时间明显缩短[5.5(1.0,7.5)h比9.0(4.0,12.0)h,P=0.008;11.0(6.0,15.5)h比15.5(7.5,19.0)h,P=0.010];两组术后恶心呕吐及I-FEED评分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。麻醉药物用量方面,与对照组相比,试验组术中瑞芬太尼和去甲肾上腺素用量明显增加[3.2(2.4,4.9)mg比2.4(1.9,3.4)mg,P=0.040;0.50(0.18,0.72)mg比0.28(0.15,0.39)mg,P=0.039]。两组围术期血糖、乳酸及CRP水平比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 ERAS路径下行颈椎前路减压融合术的患者接受以IoC1与IoC2监测为指导的麻醉管理,可以改善患者术后胃肠道功能,促进术后康复。

Evaluation of reanalysis and satellite-based sea surface winds using in situ measurements from Chinese Antarctic Expeditions

Sea surface winds from reanalysis （NCEP-2 and ERA-40 datasets） and satellite-based products （QuikSCAT and NCDC blended sea winds） are evaluated using in situ ship measurements from the Chinese National Antarctic Research Expeditions （CH1NAREs） from 1989 through 2006, with emphasis on the Southern Ocean （south of 45°S）. Compared with ship observations, the reanalysis winds have a positive mean bias （0.32 m·s-1 for NCEP-2 and 0.13 m·s-1 for ERA-40）, and this bias is more pronounced in the Southern Ocean （0.57 m·s-1 and 0.45 m·s-1, respectively）. However, mean biases are negative in the tropics and subtropics. The satellite-based winds also show positive mean biases, larger than those of the reanalysis data. All four wind products overestimate ship wind speed for weak winds （〈4 m·s-1） but underestimate for strong winds （〉10 m·s-1）. Differences between the reanalysis and satellite winds are examined to identify regions with large discrepancies.

主流海表风场资料在舟山群岛近海的性能评估

再分析风场资料已广泛应用于我国舟山群岛海域可再生能源评估、海洋灾害预防决策以及港口运维和船舶运输等涉海发展领域,然而不同业务机构所提供的再分析数据在舟山近海的性能表现不一,严重阻碍了此类数据的有效应用。基于2018年全年单点浮标观测资料,综合评价了舟山群岛近海面(10 m)风场的长期变化趋势,并利用误差分析和风玫瑰图等统计工具对6种主流海表风场再分析资料,包括:ECMWF第五代全球大气再分析数据(the 5th generation ECMWF atmospheric reanalysis,ERA5)、NECP第二版全球高分辨率再分析数据(climate forecast system version 2,CFSv2)、美国宇航局物理海洋学分布存档中心的多卫星融合资料(cross-calibrated multi-platform,CCMP)、日本55年再分析数据(Japanese 55-year reanalysis,JRA-55)、第二版现代研究与应用回顾性分析数据(modern-era retrospective analysis for research and applications version 2,MERRA-2)和ECMWF哥白尼大气监测服务再分析数据(the Copernicus Atmosphere Monitoring Service,CAMS)在时间变化特征上进行了对比与评估。研究表明:在综合性能方面,ERA5对风场的再现能力最优,其次为JRA-55;在要素可信度方面,ERA5对风速的再现情况相对较优,而CFSv2的风向再现情况较好;风场产品在不同季节的模拟能力有所差异;不同风场产品在不同风速区间的重构能力也有所不同;在全年风向分布方面,各再分析资料都存在显著的东向偏差。研究结果为不同应用场景下风场资料的选取提供评估依据,并为进一步开发适用于舟山群岛近海的高精度长周期风场数据产品奠定基础。

基于交叉极化数据的海面风速反演研究

全极化数据可以获取比单极化数据更多的目标信息,研究发现C波段交叉极化数据同样可用于海面风速反演。针对RADARSAT-2 Fine Quad模式具有全极化成像的特点,以我国东部海域为研究区,结合同极化数据和交叉极化数据反演海面风速模型,探究各种极化数据的最优风速反演方法。对于同极化数据采用地球物理模型函数(GMF)和极化率模型(PR)组合的方式进行海面风速反演,对交叉极化数据采用C波段交叉极化海面散射模型(C-2PO)进行海面风速反演,反演结果与ERA-Interim风场数据进行比较分析;此外,对Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数与海面风速的关系进行探索分析。研究结果表明,RADARSAT-2 Fine Quad模式四种极化数据选用合适的模型均可反演出高精度的海面风速,其中VH和HV极化数据的反演结果基本相同,交叉极化数据反演风速效果好于同极化数据,同时,Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数随海面风速的增大表现出一定的线性变化趋势。全极化模式数据在海面风速反演上表现出比单极化模式数据较为明显的优势,将成为未来海面风速反演的发展方向。

同极化Radarsat-2数据的海面风速反演研究

基于Radarsat-2雷达数据具有多极化方式、多分辨率等成像模式的特点,以中国东部海域为研究区选取多景Radarsat-2影像进行海面风速反演研究。采用导入ERA-Interim数据构建初始海面风向的方法,针对不同极化方式的Radarsat-2数据,利用GMF模型和极化率模型组合进行海面风速反演,并将反演风速与ERA-Interim风速数据进行比较分析。结果表明:对于VV极化的Radarsat-2数据采用3种GMF模型均可反演出较高精度的海面风速,其中CMOD4模型总体表现好于其他二者,其均方根误差可达到1.5m/s以内;HH极化Radarsat-2数据采用Kirchhoff模型进行极化转换更适用于海面风速的反演,3种GMF模型之间反演效果差异不大,其均方根误差均在2m/s以内。同时,研究发现VV和HH极化的Radarsat-2数据均表现出高分辨率成像模式影像的风速反演效果优于低分辨率成像模式的特点。