皮肤科住院患者多重耐药菌感染风险诺莫图预测模型的建立与验证

目的通过分析皮肤科住院患者多重耐药菌(MDRO)感染风险的影响因素建立诺莫图预测模型,并进行验证。方法选取2018年1月—2022年6月皮肤科住院患者8950例作为研究对象,统计其MDRO感染发生情况,采用Lasso-Logistic回归分析法筛选MDRO感染影响因素,构建诺莫图预测模型,并验证预测模型预测MDRO感染的价值。结果8950例皮肤科住院患者发生MDRO感染782例,发生率为8.74%。多因素Logistic回归分析显示年龄、免疫性皮肤疾病、侵入性操作、糖尿病、住院天数、长期应用糖皮质激素/免疫抑制剂、抗生素联用、C反应蛋白(CRP)为皮肤科住院患者MDRO感染的独立危险因素(P<0.01);采用R软件rms程序建立皮肤科住院患者MDRO感染的诺莫图预测模型,该模型预测风险能力指数为0.920,校准度为0.885;受试者工作特征曲线分析显示,该模型预测MDRO感染的曲线下面积为0.945(95%CI:0.903,0.991),敏感度为0.905,特异度为0.918。结论皮肤科住院患者MDRO感染风险较高,影响因素包括年龄、免疫性皮肤疾病、侵入性操作、糖尿病、住院天数、长期应用糖皮质激素/免疫抑制剂、抗生素联用、CRP,根据上述因素构建的诺莫图预测模型具有较高的预测效能。

基于残差卷积神经网络的网络安全态势感知方法

由于影响网络安全态势的因素具有多元化的特征,网络安全态势的观察值与预测值也是不断变化的。这种波动导致传统的神经网络在对其进行感知时,对应的收敛误差难以控制。提出基于残差卷积神经网络的网络安全态势感知方法研究。分别从网络自身和攻击状态两个角度,对网络安全态势影响因素进行量化分析;再利用卷积核的权重系数对输入神经网络的整体状态参数进行加权平均,提取各网络安全态势影响因素状态。引入残差损失参数对残差卷积神经网络的池化结果进行约束,输出最终的网络安全态势值。在测试结果中:收敛误差值面对不同类型的网络流量和攻击手段表现出了较高的稳定性,且始终处于较低水平,收敛误差最大值仅为0.0345。

基于灰色关联理论深孔切割槽爆破块度影响因素分析及参数优化

以内蒙古三贵口铅锌矿为背景,利用理论分析、图像处理和工程试验等技术手段对地下深孔切割槽爆破块度影响因素及参数优化开展研究。首先针对现场粉矿率高、平均块度小等问题,开展了爆破块度影响因素试验并采集现场数据,利用Split-Desktop 4.0软件处理试验爆堆图像;然后运用灰色关联理论确定影响爆破块度的主次因素;最后利用趋势分析法并结合现场实际情况,确定爆破参数优化方案,并进行工程试验验证。结果表明,该矿山切割槽粉矿率主要受排间延期时间和孔距影响,平均块度主要受孔距和排数影响;优化后的爆破参数为:孔距1.2 m,排距1.5 m,抵抗线0.8 m,爆破排数3排,4孔孔间延期时间分别为13、0、9、18 ms,排间延期时间42 ms,该参数条件下爆破粉矿率降低了27.19%,平均块度提高了62.89%。

沧东凹陷孔二段页岩中基于岩心裂缝观测的构造裂缝规模解析

以沧东凹陷孔二段页岩中的构造裂缝为研究对象,重点利用岩心资料,采用岩心观测、数学解析和软件拟合等研究手段,开展裂缝类型识别、构造裂缝规模计算及其影响因素分析等研究工作。根据孔二段页岩岩心上构造裂缝实测数据,采用基于最小二乘法的椭圆拟合方法建立代表性构造裂缝纵剖面和平剖面的椭圆标准方程,获得裂缝椭球中轴和短轴,进而根据三角形相似原理计算裂缝椭球长轴,由此建立代表性构造裂缝的椭球标准方程。岩心上其他构造裂缝规模与代表性构造裂缝规模进行类比计算。结果表明:孔二段页岩中裂缝类型包括构造裂缝和非构造裂缝,其中构造裂缝包括张裂缝和剪裂缝;建立的椭球标准方程反映其规模处于米级别,其水平延伸长度介于0.13~4.55 m,平均值为1.15 m,纵向延伸长度为0.20 m,开度为0.58 mm;而非构造裂缝包括层理缝、层面缝、白云岩化缝和泄水缝。孔二段页岩中构造裂缝规模影响因素包括断层、岩性、层厚和埋深,其中断层控制了构造裂缝的产状,且随着距断层距离的增加,构造裂缝的平均水平延伸长度减小;富含碳酸盐矿物或长英质矿物的页岩岩性脆性强,构造裂缝更容易产生和扩展,因而灰云质页岩中构造裂缝的平均水平延伸长度最大,其次是长英质页岩;当页岩岩性一定时,构造裂缝的平均水平延伸长度随着层厚的增加而增大,两者具有良好的正相关关系;当页岩埋深增大时,围岩压力增大,裂缝难以产生和扩展,构造裂缝的平均水平延伸长度有减小的趋势。

某三甲医院住院超过30天患者分布特征及影响因素分析

目的 分析某三甲医院2019—2022年患者住院超30天的分布特点及影响因素,为控制超长住院日提供参考依据。方法 通过收集某三甲综合医院2019—2022全部出院病案首页数据,对其中1 826例住院超过30天的患者特点进行描述性分析,然后对单因素分析中有显著性意义的因素纳入Logistic回归模型,探究住院超30天患者分布特征和影响因素。结果 1 826例住院超30天的患者的男女比例为1.6∶1,住院超过30天的患者中45~59岁患者最多,前三位的出院科室为血液内科、胃肠外科、肿瘤科,疾病集中在肿瘤、影响健康状态和与保健机构接触的因素、损伤、中毒和外因的某些其他后果。Logistic回归分析显示性别,年龄,手术,付款方式,抢救,病例分型,入院途径是患者住院超30天的影响因素。结论 医疗机构应构建多学科综合诊疗模式、积极推进临床路径、单病种管理,落实推进分级诊疗制度,建立相关的预警制度,推广加速康复外科理念,实现对住院日的管控,合理配置医疗资源。

三级综合性医院平均住院日影响因素分析

平均住院日是衡量医院医疗技术水平、医疗服务质量的综合性指标,平均住院日的长短反映医院的医疗工作效率及医院综合管理水平。运用病历分析及问卷调查相结合的方法,初步筛选出影响平均住院日的因素,然后通过因子分析法对初步筛选出的因素进行降维、数据浓缩等处理,最终将影响平均住院日的因素按照重要程度进行排序。旨在更好地有针对性地管理这些因素,从而科学地缩短平均住院日,最终保证医疗质量水平的提高。

影响术前平均住院日的因素分析与管理对策

背景术前住院日直接影响医院床位资源利用,是衡量医院运营管理水平的重要标志。目的通过回顾一家大型三甲医院数据,全面探讨术前平均住院日的影响因素,为医院缩短术前平均住院日提供可参考的模式。方法通过HIS系统,提取某三甲综合性医院2019年1月1日-12月31日开展的61892例住院择期手术患者临床资料,分析影响术前平均住院日的主要因素。结果大型手术科室、主要手术间手术、大型设备检查、周五入院、临时取消手术等会延长术前住院日;开展日间手术可大幅缩短术前住院日。结论缩短术前住院日涉及管理的多个环节,通过综合施治,全院术前平均住院日有望从4.3 d下降至3.5 d以下。

综合医院平均住院日的影响因素分析与对策

目的:通过对某医院8年数据的分析,找出影响平均住院日的主要因素,从而为医院统筹管理,有效地缩短平均住院日,提高医院的效率和效益提供科学合理的依据。方法:运用相关分析、因子分析筛选指标,运用多元回归方法分析得出入选指标的偏回归系数,并结合相关分析结果找出相关性较为显著的指标。结果:正式职工数、两周之内再入院人数比例、危重病人比例等6项指标最终进入多元回归方程。结论:通过多元回归分析,找出平均住院日的主要影响因素,针对影响因素采取合理的措施,缩短平均住院日。缩短平均住院日目的在于充分利用卫生资源,提高医疗质量和医院的综合实力,使医院朝着"质量"、"效率"和"效益"的方向发展。

医院层面上缩短平均住院日研究进展

笔者介绍了缩短平均住院日的意义,并从医院层面上分析了缩短平均住院日的影响因素,阐述了缩短平均住院日的研究进展,提出了有效缩短平均住院日的具体措施,以供医院管理者在平均住院日管理和研究方面参考。

手术患者平均住院日影响因素分析及对策

目的找出影响手术患者平均住院日的主要因素,为对策制定提供依据。方法对与手术患者平均住院日相关的候手术日、第一台手术开台延迟率、取消手术率等3项指标进行统计分析。结果第一台手术开台延迟率、取消手术率与手术患者平均住院日存在正相关关系(r>0,P<0.05);候手术日过长是导致手术患者平均住院日偏长的重要因素。结论应采取科学合理的措施,缩短候手术日,降低第一台手术开台延迟率和取消手术率。

单病种平均住院日影响因素分析

为探讨单病种平均住院日的影响因素,采用多元逐步回归分析,对住院构成前5位病种的平均住院日影响因素进行分析。结果显示,有10个影响因素进入回归方程,不同病种平均住院日影响因素略有不同,是否转科对平均住院日影响最大。在医院管理过程中,需不断加强医院流程管理与改造,实施临床路径,合理制定医院平均住院日指标。

影响结节性甲状腺肿手术患者平均住院日因素初探

目的:通过对可能影响结节性甲状腺肿手术患者平均住院日的因素进行筛选,针对筛选得到的关键因素分析、讨论和总结,为进一步缩短平均住院日工作提供思路和管理办法,从而促进医疗工作的持续改进。方法:采用系统抽样方法抽取我院结节性甲状腺肿手术患者718例,应用单因素分析、多元线性回归分析对影响结节性甲状腺肿手术患者平均住院日的相关因素进行统计分析。结果:结节性甲状腺肿手术患者平均住院日与性别、职业、手术操作类型无关,与年龄、住所地、伴发疾病、确诊天数、待手术天数、术后住院天数和新技术的采用等因素有关,其中,待手术天数对平均住院日的影响最大,其次为术后住院天数。结论:缩短结节性甲状腺肿手术患者平均住院日从缩短待手术天数、术后住院天数着手将会收到较好的效果。

三级综合医院患者长期住院影响因素分析及对策

对三级综合医院长期住院患者影响因素进行分析有利于缩短平均住院日,优化优势医疗资源,缓解大医院"看病难"的问题。通过对三级综合医院患者长期住院进行了实证研究,分析了其影响因素,并提出了构建长期照护体系、加强双向转诊、优化医院管理等相关政策建议。

47所大型综合医院2008年平均住院日影响因素研究

目的:研究47所三级甲等综合医院2008年平均住院日的影响因素。方法:收集了国内47所三级甲等综合医院2008年的相关数据,运用描述性统计分析和多元线性回归分析找出影响平均住院日的显著因素。结果:出院人数、实际开放床位数、副主任及以上医师比例对平均住院日有显著性影响。结论:医院所属区域的经济发展水平、医院科室床位配置等变量对医院平均住院日没有显著性影响。

三级综合医院患者无效住院日影响因素研究

目的分析患者无效住院日影响因素,降低无效住院天数,减轻患者负担,提高三级综合医院服务效率和质量。方法采用文献分析法选取三级综合患者无效住院日影响因素指标集,运用德尔菲法构建三级综合医院患者无效住院日影响指标体系。结果参与咨询的专家权威程度平均为0.868 3,通过两轮专家咨询,最终得出21个三级综合医院患者无效住院日影响因素,其中医方11个、患方6个、社会方面4个。结论将患者无效住院日影响因素分为医方、患方、社会三个层面,针对不同影响因素,采取应对策略,最终提高医疗资源利用效率,降低患者住院经济负担。

《天然气工业》引文分析

期刊的平均引用率是影响该期刊引频次数与影响因子的主要因素之一 ,参考文献量直接决定着期刊的平均引用率。通过统计和分析认为 :在油气勘探类刊物中 ,《天然气工业》的引频次数与影响因子排名位居前列 ,出版时滞短 ;但平均引用率低、参考文献少。应当强调和重视参考文献的意义与作用 ,列入必需的和已阅的参考文献 ,避免虚列、多例甚至是不列参考文献。提高引文的数量和质量 ,特别是要加强对新近的国内外文献的关注和引用 ,争取提高该刊论文的检索率以及被引用频次、影响因子等引文指标。《天然气工业》的影响力会有很大的提高。

缩短平均住院日的管理实践

本文论述了出院者平均住院日的主要影响因素,就结合医院实际采取适度干预措施,缩短平均住院日、提升医院经营管理效益的目标进行探讨。

新疆某三甲医院骨科患者术前平均住院日影响因素主成分分析

目的采用主成分分析法筛选新疆医科大学某三甲医院骨科患者术前平均住院日的主要影响因素,为缩短患者术前平均住院日提供更有针对性的理论依据。方法采用专家咨询法和文献检索法筛选骨科患者术前平均住院日影响因素,确定调查问卷,对2014年1-6月份骨科78例术后患者及22名医护人员进行影响因素影响程度问卷的调查,运用主成分分析法提取影响患者平均住院日的主要因素。结果主成分分析结果根据山麓图和主成分分析筛选要求,在19个影响因素中提取出4个主要成分,其中患者经济条件和依从性是影响术前住院日的第一主成分,医院的相关制度是影响术前住院日的第二主成分,医患沟通是影响术前住院日的第三主成分,医院物理环境是影响术前住院日的第四主成分。结论影响骨科患者术前平均住院日的主要因素为患者因素、医疗相关制度因素、医患沟通因素和医院物理环境因素。建议采取增强医患沟通、提高患者依从性、倡导人性化就医、改善医院物理环境、加强临床路径管理、改善医院制度问题等针对性措施,更好更快改善现有状况,提高医院绩效管理。

平均住院日与住院患者费用关系研究

目的探讨某院2011-2015年出院患者的平均住院日和医保与自费情况。方法对某院5年来所有患者的住院天数、住院费用类别等进行分析。结果平均住院日呈逐年下降态势,住院费用呈上升趋势;其中医保患者的平均住院日与次均费用均高于自费患者。结论缩短平均住院日和降低住院费用,可以提高社会效益和经济效益,使卫生资源得到合理利用。

“新常态”下的中国天然气消费分析及预测

作为一种优质、高效的绿色能源,天然气在中国能源结构中所占比重逐渐增加。但可再生能源的崛起使得天然气成为过渡能源的选择,天然气消费量的增长趋势不明晰,因此相关企业及部门需要合理、准确的天然气需求预测模型为未来的工作提供指导性信息。基于此,本文首先从经济水平、产业结构、能源结构、天然气价格等方面选取影响天然气消费的12个因素。其次,运用贝叶斯模型平均(BMA)法构建了一个包含相关文献中常用的6个影响因素的基准模型,针对该模型,围绕影响天然气消费量的各种因素,以逐个添加的方式建立对比模型,从备选模型中选出预测精度最高的对未来天然气消费量进行预测。最后,将BMA模型与ARIMA模型、ETS模型、BVAR模型、逐步回归模型以及等权重加权平均模型的预测精度进行对比。结果表明,最优的BMA模型包含了涉及经济水平、产业结构、能源结构、人口因素、天然气价格、天然气供给六个方面9个影响因素,其预测精度优于对比预测模型,且该模型预测2022年天然气消费量将达到3254.153亿立方米,年均增长率为8%。