Marsh-Schulkin与Rogers模型比对分析

基于实测传播损失数据对比分析Marsh-Schulkin和Rogers经验传播损失模型。通过讨论东海声学调查具体的海洋环境,较详细地标定了两模型对应的声学参数,并融入模型,结合实测数据进行对比验证,得出关于两模型在东海适应性的如下结论:两模型预报结果与实测数据吻合较好,且两者预报曲线大致相同;其中MarshSchulkin模型预报曲线斜率略大于Rogers模型,预报差异随距离增大有所增加;各频率预报曲线存在交点,交点左侧Rogers模型更接近实测数据,右侧Marsh-Schulkin更为准确。

不同血栓风险评估模型预测经宫腔镜子宫肌瘤切除患者术后深静脉血栓形成的临床价值比较

目的比较新型G-Caprini血栓风险评估模型与Rogers血栓风险评估模型对经宫腔镜子宫肌瘤切除术(TCRM)患者术后深静脉血栓形成(DVT)的预测价值。方法选择2018年1月至2019年12月在郑州大学第三附属医院行TCRM治疗的80例患者为研究对象,根据其术后是否发生DVT分为DVT组(n=35)和无DVT组(n=45),采用单因素和多因素logistic回归分析患者行TCRM后发生DVT的影响因素。采用新型G-Caprini和Rogers血栓风险评估模型对2组患者术后发生DVT的风险进行评估。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析新型G-Caprini和Rogers血栓风险评估模型预测患者行TCRM后发生DVT的价值。结果2组患者的年龄、体质量指数与子宫肌瘤患者行TCRM后发生DVT无关(P>0.05),合并肺部疾病、卧床时间、下肢水肿、中心静脉置管、DVT或肺栓塞病史、恶性肿瘤病史与子宫肌瘤患者行TCRM后发生DVT有关(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,合并肺部疾病、卧床时间、下肢水肿、中心静脉置管、DVT或肺栓塞病史、恶性肿瘤病史是子宫肌瘤患者行TCRM后发生DVT的独立危险因素(P<0.05)。新型G-Caprini血栓风险评估模型中DVT组患者累计血栓风险评分显著高于无DVT组患者(P<0.05);82.86%的DVT患者被归为高风险,15.56%的无DVT患者被归为高风险,DVT患者被归为高风险的比率显著高于无DVT患者(χ^(2)=7.385,P<0.05)。Rogers血栓风险评估模型中DVT组患者累计风险评分显著高于无DVT组患者(P<0.05);60.00%的DVT患者被归为高风险,33.33%的无DVT患者被归为高风险,DVT患者被归为高风险的比率显著高于无DVT患者(χ^(2)=5.321,P<0.05)。80例患者中,36例被新型G-Caprinis血栓风险评估模型评估为高风险人群,44例被评估为非高风险人群;36例被评估为高风险人群的患者中有29例发生DVT,44例评估为非高风险人群的患者中有37例未发生DVT,评估准确率为82.50%(66/80)。80例患者中,36例被Rogers血栓风险评估模型评估为高风险人群,44例被评估为非高风险人群;36例被评估为高风险人群的患者中有21例发生DVT,而44例评估为非高风险人群的患者中有29例未发生DVT,评估准确率为62.50%(50/80)。新型G-Caprinis血栓风险评估模型的评估准确率显著高于Rogers血栓风险评估模型(χ^(2)=6.372,P<0.01)。新型G-Caprini和Rogers风险评估模型预测子宫肌瘤患者行TCRM后发生DVT的曲线下面积(AUC)分别为0.784和0.642,特异度分别为87.93%和70.35%,灵敏度分别为86.63%和69.37%,新型G-Caprini风险评估模型的特异度、灵敏度和AUC均显著高于Rogers血栓风险评估模型(χ^(2)=18.772、18.360、21.623,P<0.01)。结论合并肺部疾病、卧床时间、下肢水肿、中心静脉置管、DVT或肺栓塞病史以及恶性肿瘤病史等因素是子宫肌瘤患者TCRM后发生DVT的独立危险因素,新型G-Caprini血栓风险评估模型在预测子宫肌瘤患者TCRM后发生DVT的应用价值明显优于Rogers血栓风险评估模型。

Caprini和Rogers风险评估模型联合使用可以提高胸外科术后患者筛选静脉血栓栓塞症的准确性

目的验证Caprini和Rogers风险评估模型在胸外科手术后患者中筛选静脉血栓栓塞症(VTE)的有效性。方法采用单中心回顾性研究,以2016年7—12月首都医科大学附属北京朝阳医院胸外科行手术治疗的194例患者为样本,以Caprini和Rogers风险评估模型对所有患者进行回顾性血栓风险评分,并通过Logistic二分类回归分析得到Caprini和Rogers联合使用后的预测概率值,分别绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),进行两两比较,以Youden指数最大的分界点作为最佳诊断分界点。结果胸外科术后总的VTE发生率为13.4%。Caprini模型AUC为(0.713±0.043,P<0.001),Rogers模型AUC为(0.577±0.062,P=0.207),预测概率模型AUC为(0.730±0.041,P<0.001)。Caprini模型分别与Rogers和预测概率模型AUC比较,差异均无统计学意义(P>0.05);但预测概率模型较Rogers模型AUC显著增加,差异有统计学意义(P=0.015)。Caprini模型在Youden指数为0.393时,敏感度为0.923,特异度为0.47;Rogers模型在Youden指数为0.135时,敏感度为0.385,特异度为0.75;预测概率模型在Youden指数为0.444时,敏感度为0.962,特异度为0.48。结论 Caprini和Rogers风险评估模型联合使用可以提高胸外科手术后患者筛选VTE的准确性。

基于模糊层次综合评价法的e-SCM平台应用绩效评价

e-SCM平台的应用实施已经非常普遍,供应链的绩效评价研究也已经比较成熟。但是有关e-SCM的绩效评价研究还不完善。本文结合评价供应链绩效的SCOR模型和Roger模型中可用于评价信息平台应用的指标构建了新的指标体系,以之评价e-SCM平台应用绩效。并详细给出了基于模糊层次综合评价方法的e-SCM平台应用绩效评价的实施步骤。