基于IBM模型的康复护理干预对髋部骨折患者康复知信行行为、髋关节功能的影响研究

对髋部骨折患者实施基于信息-动机-行为技巧(IBM)模型的康复护理干预,旨在探究该护理模式对其康复知信行行为的影响,以及对改善其髋关节功能的作用。方法 在2022年1月至12月期间,从我院收治的髋部骨折患者中随机抽取102例例分为两组,分组原则是随机数字表法,一组为对照组,接受常规护理干预,另一组为观察组,采用基于IBM模型的康复护理干预,每组各有51例患者。在护理前后对两组患者的康复知信行行为评估问卷评分进行统计对比,并使用Harris髋关节功能量表(Harris)和Barthel指数(BI)来衡量其髋关节功能水平和生活质量水平。结果 经过两组护理前后的评估,发现护理前两组康复知信行行为评估问卷中知识、信念、行为评分对比差异均无统计学意义(t=0.362、0.291、0.035,P>0.05);且在关节活动、功能、疼痛、肢体畸形4个Harris量表的维度评估方面,两组之间差异也无统计学意义(t=0.394、0.543、0.079、0.357,P>0.05);然而,在护理之后,两组之间的评估结果显示,在知识、信念、行为3个康复知信行行为评估问卷维度评分中,均为观察组评分高于对照组(t=3.610、2.991、3.026,P<0.05);在关节活动、功能、疼痛、肢体畸形4个Harris量表维度评分中,均为观察组评分高于对照组(t=2.703、3.434、3.606、3.327,P<0.05)。结论 通过采用基于IBM模型的康复护理干预可以显著改善髋部骨折患者的知识、信念和行为水平,进而有效改善其髋关节功能,提高生活质量水平。

基于IBM模型的康复护理在老年全髋关节置换术患者中的应用

目的分析基于IBM模型的康复护理在老年全髋关节置换术患者中的应用价值。方法选择我院92例全髋关节置换术患者。按随机数字表将其分为对照组和观察组,各46例。对照组患者实施常规护理,观察组在常规护理基础上,实施IBM康复护理。比较两组患者康复训练依从性及髋关节功能。结果对照组依从率为82.61%,明显低于观察组97.83%(P<0.05);对照组髋关节评分优良率为65.22%,明显低于观察组86.96%(P<0.05)。结论基于IBM模型的康复护理可有效提高患者依从率,改善患者预后情况。

基于IBM模型的康复护理对髋部骨折患者康复知信行行为及髋关节功能的影响

目的探讨基于IBM模型的康复护理对老年髋部骨折患者髋关节功能及知信行行为的影响。方法选取2016年3月至2019年3月于郑州市第一人民医院就诊的86例老年髋部骨折患者,按随机数表法分为对照组和观察组,各43例。对照组患者接受常规护理模式,观察组患者在此基础上接受基于IBM模型的康复护理。比较两组护理后髋关节功能评分与知信行评分。结果护理后,观察组髋关节功能评分[(74.26±6.25)分]高于对照组[(61.28±5.93)分],差异有统计学意义(P<0.05);观察组知信行评分均高于对照组,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论基于IBM模型的康复护理干预可有效改善老年髋骨骨折患者髋关节功能,提升知信行行为,以促进其建立健康行为。

基于IBM模型的护理干预在支气管哮喘患者中的应用研究

目的:探讨基于IBM模型的护理干预在支气管哮喘患者中的应用效果。方法:选择2017年6月至2019年8月我院收治的支气管哮喘患者66例,按随机数字表法分为两组,各33例。对照组采用常规护理,观察组在此基础上实施基于IBM模型的护理干预,对比两组自我效能与生活质量。结果:观察组干预后自我效能、生活质量评分分别为(26.17±4.93)分、(92.36±7.74)分,均高于对照组的(23.44±5.69)分、(81.52±7.24)分,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:基于IBM模型的护理干预能够有效改善支气管哮喘患者的自我效能,利于提升生活质量。

基于IBM模型下的综合护理在预防妇科恶性肿瘤术后尿潴留中的应用

目的探究基于信息-动机-行为(IBM)模型下的综合护理在预防妇科恶性肿瘤术后尿潴留中的应用效果。方法选取2017年1月至2019年6月本院收治的80例妇科恶性肿瘤患者作为研究对象,按照随机数字表法分为干预组与对照组,各40例。对照组患者行常规护理干预,干预组在对照组基础上给予IBM模式的综合护理干预,干预时间为3个月,比较分析两组患者术后首次拔管残尿量、住院时间、生活质量、尿潴留及尿路感染发生率的情况。结果干预组患者首次拔管残尿量为(42.56±9.89)ml、住院时间为(9.42±4.39)d、生活质量评分为(74.20±8.53)分,均明显优于对照组[分别为(67.90±10.21)ml、(17.31±5.48)d和(63.86±9.42)分],差异均有统计学意义(均P<0.05);干预组患者术后尿潴留发生率为5.00%,尿路感染率为2.50%,均显著低于对照组(分别为15.00%和12.50%),差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论基于IBM模型下的综合护理应用于妇科恶性肿瘤患者,不仅能有效降低术后尿潴留和尿路感染发生率,还可以缩短住院时间,改善生活质量和预后。

IBM模型下动机性访谈对老年肺结核患者药物治疗效果的影响

目的:研究信息-动机-行为技巧(IBM)模型下动机性访谈对老年肺结核患者用药依从性和自我管理能力的影响。方法:将2020年9月—2023年5月我院接收的114例老年肺结核患者作为研究对象。根据上述患者接受的不同干预方案将其分为常规干预组(55例)和动机访谈组(59例),常规干预组患者接受常规干预组方案,动机访谈组患者接受IBM模型下动机性访谈干预方案,比较两组用药依从性、自我管理能力、心理状态[焦虑自评量表评分(SAS),抑郁自评量表评分(SDS)]及生活质量[简明健康调查问卷(SF-36)评分]。结果:干预后,动机访谈组Morisky药物依从性量表评分高于常规干预组(P<0.05);动机访谈组自我管理能力量表评分高于常规干预组(P<0.05);动机访谈组SAS、SDS评分均低于常规干预组(P<0.05);动机访谈组SF-36评分高于常规干预组(P<0.05)。结论:IBM模型下动机性访谈能够帮助老年肺结核患者改善心理状态,提高用药依从性、自我管理能力及日常生活质量。

黑潮主轴弯曲对西北太平洋柔鱼资源补充量影响的动力学分析

为研究黑潮主轴弯曲产生的物理环境变动对柔鱼(Ommastrephes bartarmii)资源补充量的影响,采用物理模型(FVCOM-Global)耦合个体模型(IBM)的方法模拟西北太平洋柔鱼冬春生群早期生活史阶段(70 d)的输运分布和资源补充量,利用3月份黑潮主轴线140°E重心最南点位于32°N以南来判断大、小弯曲的路径与柔鱼资源补充量的相关性。结果表明:2007—2016年西北太平洋柔鱼的资源补充量有年际波动,该波动与3月份黑潮主轴弯曲有明显相关性(R^(2)=0.71),即黑潮主轴呈小弯曲年份时,柔鱼仔幼鱼被向北或东北即25°N以北、145°E以东的海域输运,在该海域中分布的柔鱼仔幼鱼数量占比越高,相对补充量就越高,并呈现较好的正相关性(R^(2)=0.89),其过程中产生的黑潮暖流流量在25°N以北海域体现明显,在流速为0.2~0.6 m/s、平均水温为20.2℃且等温线偏北的情况下,可导致该海域柔鱼仔幼鱼群的分布更加密集;在垂向分布上,不同年份垂向分布与补充量存在一定的正相关性(R^(2)=0.65)。研究表明,3月份黑潮主轴弯曲是影响柔鱼资源补充量的关键因素之一,这为预测当年柔鱼资源补充量的丰歉提供了科学依据。

^(142—164)Dy核的低能谱和电磁跃迁的相互作用玻色子模型

采用IBM模型研究了142—164Dy核的低能正宇称态的能谱和电磁跃迁。应用U(5)→SU(3)的简化哈密顿量较好地描述了它们的能谱和电磁跃迁。研究结果表明,该核基本属于U(5)→SU(3)的过渡核。

软件开发成本估算模型的研究

软件成本准确地估算和管理控制是软件项目开发成功的基础。该文分析了影响软件开发成本估算准确性的因素,并详细介绍了IBM模型、Putnam模型和COCOMO模型三种经验估算模型,探讨了软件开发成本估算的新需求。

互联网时代出租车资源配置模型分析

出租车作为公共交通系统的一种重要客运交通方式,因其快速、便利、舒适及安全等实用特性,对建立城市形象、满足快捷高层次的交通需求等方面都有非常重要的意义。然而经历了高速发展阶段之后,不同程度的出现了空载率高,时空上占用了大量道路交通资源以及打车难等一些亟待解决的问题,在互联网打车软件层出不穷的今天,为解决这些问题整合出更广泛的思路。

汉语-维吾尔语的一对一词对齐研究

描述基于统计机器翻译的汉语到维吾尔语的一对一词对齐系统。系统进程分为两个模块:预处理和词字对齐。预处理过程,包括中文文本预处理和维吾尔语文本预处理过程:首先将维吾尔语通过专用工具转换为拉丁维文,然后将拉丁维吾尔语中的特殊文字转换成无歧义的字符。词对齐的实现过程:首先使用IBM模型1,其次利用IBM模型2,构建出一个词对齐系统。实验表明,该系统实现的词对齐比GIZA++中实现的正确率可以提高2.6个百分点。

庇护所的空间结构对宿主—寄生物系统时空动态的影响

构造了一个具有空间庇护所的宿主寄生物种群模型.通过运用IBM模型,研究了庇护所的数量和空间结构对种群时空动态的影响.结果表明:庇护所数量的增加对宿主和寄生物种群的数量变化有相反的作用,庇护所数量的增加导致宿主种群大小增加,寄生物种群大小下降.庇护所数量和空间聚集度的增加对寄生物种群的灭绝也有相反的作用,高比例的庇护所斑块不利于寄生物种群,但高聚集的庇护所生境有利于寄生物种群.随着庇护所的增加,空间种群呈现出聚集型的空间分布.这些结果对防止生物入侵和害虫控制都有一定的指导作用.

基于统计的蒙汉机器翻译中词对齐方法研究

蒙古语属于小语种,蒙古语到汉语机器翻译相关研究进展缓慢。所以,实现高质量的蒙汉机器翻译对我国少数民族地区信息化发展有着重要意义。其中,词语对齐对机器翻译质量起着至关重要的作用。该文提出了一种基于蒙古语切分的词干词缀为基本单位的蒙汉机器翻译词对齐方法。该方法利用词干词缀表和逆向最大匹配算法来实现蒙古语句子词干词缀的切分。实验结果表明对蒙古语进行词干词缀的切分能够显著提高对数线性词对齐模型的对齐质量。

近年来健康教育方式研究现状及局限性

近年来,国内开展健康教育的方式主要有:依托健康教育路径实施健康教育、以IBM模型为基础开展健康教育、通过激发健康教育对象的主观能动性开展健康教育、个体化健康教育及院内与院外相结合的连续性健康教育。综述国内健康教育研究现状提出进一步扩大受教育者范围,让更多的人及时接受、掌握健康知识;扩大疾病关注范围,补充完善疾病的相关教育资料;丰富教育形式,吸引各类人群主动接受健康教育等建议。

红鼻鱼群体结构的数学建模与仿真可视化

探索通过数学模型和计算机仿真模拟的方法,分析推测影响鱼群群体空间分布的主要因子。初步研究结果表明,在视觉、游泳能力等诸因子中,鱼类的视觉能力,包括视距和视野对鱼群结构有重要影响,其中最大视觉能力范围是主要因素。该实验结果为实验观察提供了启示。可视化仿真结果与红鼻鱼群体录像资料的对比验证结果表明,采用IBMs理论建立数学模型,进行模拟研究的方法可行,仿真模拟的鱼群动态结果可以表现出与红鼻鱼群体实际运动相类似的分布状态。表明可视化仿真技术有助于对群体运动问题的探索和理解。

汉英统计机器翻译中A~*搜索算法研究与实现

分析了基于IBM Model 4的A*搜索算法和启发函数,由于仅靠启发函数难以找到最优译文,因此在搜索中采用了部分宽度搜索,以扩大搜索的范围。将该算法应用于汉英统计机器翻译中,实验结果表明改进后的算法获得了较好的翻译质量和效率。

动力学群方法计算分子的振－转能谱

用动力学群方法计算了三原子分子Ｎ２Ｏ的部分振－转能谱，结果与实验值符合较好．

IMB模型与农民工艾滋病预防行为影响因素分析

目的掌握农民工人群艾滋病相关知识水平、实施艾滋病预防行为的动机、行为技巧以及农民工人群的性行为情况,探讨信息-动机-行为技巧(IMB)模型在农民工人群的适用性及艾滋病预防行为的影响因素。方法在哈尔滨地区抽取建筑工地21处,用自制问卷对工地的农民工进行现场匿名调查。资料应用Epidata3.1软件进行数据录入,使用SAS 9.1软件进行资料整理与统计分析,应用AMOS 18软件进行IMB模型的结构方程模型分析。结果农民工艾滋病基本知识知晓率为58.21%。不同文化程度以及不同家庭住址艾滋病基本知识知晓率存在差别。在所调查人群中,有固定性伴的人数占总人数的82.29%,有过固定性伴以外性行为的人数占总人数的17.58%。固定性伴性行为及非固定性伴性行为中,每次都使用安全套的比例分别为2.42%和8.20%。非固定性伴性行为的人数占总人数的14.41%,而其中安全套使用者占54%。IMB模型拟合良好(c2=184.995,DF=59,NC=3.136,RMR=0.076,RMSEA=0.079,GFI=0.927,CFI=0.915)。动机对行为技巧的回归系数为0.634,行为技巧对行为的回归系数为0.627,信息对行为技巧及行为的回归系数无统计学意义。动机对行为的回归系数无统计学意义。结论农民工人群艾滋病知识结构不平衡,对血液传播及性行为传播途径掌握程度高,对非传播途径和预防措施掌握程度低。农民工人群性行为时安全套的使用率低。IMB模型在农民工人群适用。动机和行为技巧是影响艾滋病预防行为的重要因素,其中行为技巧直接影响预防行为,动机通过激发行为技巧来间接影响预防行为。

融合句法特征的汉-老双语词语对齐算法研究

词语对齐技术一直是自然语言处理的基础问题。为实现汉―老双语自动词对齐,首先对老挝语存在的修饰词与中心词顺序倒置、结构和位置上的差异性等特征进行了分析,通过分析筛选出一些汉―老双语特征并将这些特征融合,对其构建特征函数,以最小错误率算法为条件,在对数线性模型框架下训练模型参数,将IBM3模型作为基础比较模型,通过逐步添加特征函数从而实现与基础模型的对比。实验证明,该方法可有效提高汉-老双语词对齐质量。

基于改进词预测的英汉交互式机器翻译研究

针对交互式机器翻译过程中,只考虑源语与翻译目标语的信息,忽略交互后的对齐信息融入词预测模型中的问题,提出通过动态对齐将信息融入词预测模型,然后以改进后的模型构建交互式机器翻译系统,以提高机器翻译的正确率。结果表明,在候选数为1时,相较于传统的Baseline方法,动态对齐方法的预测正确率高达26%,高出Baseline的20%,且随着候选数的增加,预测正确率也不断增加;通过不同词性分类测试发现,改进词预测方法的正确率均高于传统的Baseline方法,由此说明加入动态对齐的词预测方法能提升交互式机器翻译的正确率。