“健康中国”战略背景下体医结合的发展路径探讨——基于PEST分析

在"健康中国"战略背景下,运用PEST分析工具,从政治、经济、社会和技术四个方面对体医结合发展的环境条件进行深入分析。认为以上四个方面的条件日渐成熟,体医结合成为"健康中国"战略的重要一步。体医结合的发展要以政策环境为导向,将人才培养作为体医结合的"点";以经济环境为保障,将分级诊疗作为体医结合的"线";以社会环境和技术环境为媒介,将观念转变作为体医结合的"面"。通过点、线、面的有机结合,推进体医结合的发展,为"健康中国"战略的实施提供有力支撑。

基于PEST+SWOT分析的区县级公立医院高质量发展战略规划研究

目的:探讨区县级公立医院高质量发展的政策背景和战略规划。方法:基于PEST+SWOT分析法,分析研究相关政策形势和文献资料,提出战略规划模型。结果:总结出一套普适性的区县级医院高质量发展战略规划制定方法,提出4种战略模型。结论:PEST+SWOT分析法可以较好地指导区县级医院制定战略规划。

县级医生服务分工与协作的PEST-SWOT分析

县级医生服务分工与协作是推进分级诊疗最重要的靶点之一,也是保障居民获得连续性医疗服务的关键作用点。建立县级医生服务分工与协作PEST-SWOT分析模型,分析得出县级医生服务分工协作面临政策、技术支持的机遇,但在经济、管理模式方面威胁众多。结合上述模型,分析甘肃、安徽、湖北三省助力县乡服务分工协作的医改政策,甘肃省政策符合WO争取型建议特征,但容易导致县级医生推诿高医疗费用病人;安徽省政策整体内容偏向ST抗争型建议,但无法消除县乡医生的利益竞争关系;湖北省医改模式符合SO开拓型建议,创新性明显。综合分析得出亟待利用政策技术机遇调整医院战略导向,改革医生绩效监督管理机制,完善分工保障机制。同时应激活基层医疗机构,提高县乡两级医生之间的信息通达度,管理规范医生行为解决诊疗固化问题。

改进YOLOv8的农作物叶片病虫害识别算法

针对传统检测网络难以准确、高效地提取农作物叶片病虫害特征信息的问题,通过改进YOLOv8网络,提出一种多层级多尺度特征融合的农作物叶片病虫害识别算法。通过学习不同层级特征直接的特征关系,构建多层级特征编码模块,学习全面的特征表达;在Transformer的基础上设计多尺度空间—通道注意力模块,利用学习细粒度、粗粒度等多尺度全面的特征表达模式,捕获不同尺度特征之间的互补关系,并将所有特征表示有效融合起来,构成完整的图像特征表示,进而获取更佳的识别结果。在Plant Village公开数据集进行试验验证,结果表明:提出的改进方法能够有效提升配准精度,准确地识别出农作物叶片上同时存在的不同病虫害,对番茄叶片检测的mAP 0.5达到88.74%,比传统YOLOv8方法提升8.53%,且计算耗时没有明显增加。消融试验也充分证明所提各个模块的有效性,能够更好地实现高精度识别叶片病虫害,为农田智慧化管理提供有力支持和保障。

册亨县香蕉主要病虫害调查

香蕉产业是册亨县乡村振兴的重要产业之一。随着香蕉种植的规模化发展,香蕉病虫害发生加重。本研究在2021—2023年对册亨县岩架镇、高洛街道、丫他镇香蕉病虫害的种类、分布及发生危害情况进行了调查。调查结果显示,册亨县香蕉主要病虫害有12种,其中:病害5种,分别是枯萎病、叶斑病、黑星病、炭疽病和软腐病;虫害有7种,分别是冠网蝽、象甲、花蓟马、褐足角胸叶甲、交脉蚜、斜纹夜蛾和弄蝶。通过调查,本文总结了册亨县12种主要香蕉病虫害的危害症状和危害程度,并提出了综合防控技术,以期为广大香蕉种植户提供参考。

HCI-YOLO:基于改进YOLOv8的茄子果实病虫害检测模型

针对茄子果实病虫害特征复杂、自然环境下检测精度低和检测模型较大等问题,提出一种基于改进YOLOv8的轻量化网络模型HCI-YOLO。该模型以YOLOv8作为基础框架,将特征增强网络替换为多级特征融合金字塔(High-level Screening-feature Fusion Pyramid Network)结构,减少了网络参数以及解决了应对尺度问题;在骨干网络中的第11层嵌入坐标注意力机制(Coordinate Attention),提升了模型的回归性能;使用Inner-SIoU损失函数替代原损失函数,提升了模型的检测精度。实验结果表明,HCI-YOLO模型参数量和计算量相比于原始版本YOLOv8n分别降低了36.67百分点和14.81百分点,精确度和mAP@0.5分别提高了1.3百分点和2.1百分点。这证明HCI-YOLO在茄子果实病虫害检测方面取得了显著的性能提升。

基于标准化评价方法的医疗器械创新成果转化评估实践与策略研究——以多场景一氧化氮控制仪为例

目的探索将标准化评价方法应用于医疗器械成果转化评估,加强公立医院医疗器械科技成果转化评估体系建设。方法通过文献调研、案例实证研究和SWOT-PEST分析方法,系统阐释了科技成果标准化评价相关研究现状,以及标准化评价应用于医疗器械创新成果转化的指标体系和评价方法。结果共纳入28篇文献数据,提炼了3项研究特征以及5项科技成果标准化评价方法和计量模型;利用得到的模型对多场景一氧化氮控制仪进行评价,其技术创新水平为第5级,在控制精度和有效治疗剂量核心技术方面取得了突破,未来转化与产业化的主要风险是竞争风险,风险等级为Ⅳ级;结合评价结果与SWOT-PEST分析,提出“多元创新、扩展提升、测试验证、整合优化”四位一体的系统性发展战略。结论应用标准化评价,可以客观评估医疗器械创新成果所处的技术成熟度和产业化前景,为公立医院科技创新和成果转化决策提供支持。

马尾松毛虫害等级的Fisher判别分析

马尾松毛虫是我国森林最具危害性的害虫之一,开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域,为有效采取森防检疫措施,降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持。以福建省为研究区,于2012年2—5月份依次开展了三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个监测站的马尾松毛虫越冬代调查,调查指标包括GPS坐标、松林冠层光谱、气候、地形、林分、虫源、人文环境等。对上述因子进行分析与提取,经相关分析得到13个可有效预测马尾松毛虫害等级的子因子;利用Fisher判别分析,建立无危害、轻度危害、中度危害、重度危害等4个虫害等级的判别函数,建模组样本自检结果显示4个等级的判别精度分别为71.0%、84.9%、87.2%、100%,总判别精度为80.8%,验证组样本检验结果显示判别精度为73.00%,预测准确率为75.99%,表明利用Fisher判别分析预测马尾松毛虫害等级具有较好的可行性。

松毛虫危害马尾松光谱特征分析与等级检测

以福建省延平区实测51条不同虫害等级的马尾松高光谱数据为基础,对健康、轻度虫害、中度虫害、重度虫害等4个虫害等级光谱反射率及一阶微分光谱特征进行分析,并在建立7个检验参数的基础上,构建了虫害等级的检测模型。结果表明:(1)虫害状态下的马尾松光谱反射率明显较健康状态低,虫害等级越高,反射率越低;(2)随着虫害等级的上升,马尾松光谱反射率曲线"绿峰"和"红谷"渐趋消失,红边被拉平;(3)虫害导致光谱"绿峰"红移、红边位置蓝移,但"红谷"与近红外反射峰位置的变化则较为复杂;(4)CARI,RES,REA,REDVI与松毛虫害等级显著相关,REP,RERVI,RENDVI与虫害等级的相关性较弱;(5)以7个检验参数为自变量的多元线性回归模型可以较为有效地检测松毛虫害等级,检测精度与准确度均达0.85以上。

基于茎干含水率的紫薇病虫害等级早期诊断方法

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督和无监督学习模型实现对紫薇病虫害等级的早期诊断。基于方差分析,紫薇健康等级对日最小含水率、日最大含水率、日平均含水率、日极差含水率4个关键参数的影响均为极显著。基于主成分分析,茎干含水率时间序列前4个主成分的累计贡献率达到99. 7%。在有监督模型中,以主成分特征为输入的BP模型的性能最优,平均识别率达到98%;在无监督模型中,以主成分特征为输入的K均值模型最优,平均识别率达到92%。因此,茎干含水率可以作为诊断植物病虫害等级的早期指标,主成分特征优于关键参数特征,有监督模型优于无监督模型。

水稻虫害智能预测模型及其应用

为改进受多变量、时变和不确定因素影响的作物虫情预测的效率和准确性,将人工神经网络、遗传算法和模拟退火技术相结合,提出了一个全新的水稻虫害智能预测模型。模型首先基于人工神经网络,利用现有的多维气象数据、虫害历史数据构建网络结构,然后将遗传算法置于网络内层,模拟退火算法置于网络外层,对神经网络权重和阈值进行优化训练,以使模型输出快速准确地逼进目标样本。模型被应用在重庆市永川水稻二化螟虫情预测中,结果表明该模型能够较精确地预测未来虫害的发生程度。与传统的BP人工神经网络预测相比,预测精度和预测时间都得到较大提高,因而利用智能模型进行水稻虫害预测具有良好的实用价值。

对害虫经济阈值理论的再思考

对害虫经济阈值理论的再思考郝树广张孝羲（南京农业大学植物保护系，２１００９５）ＡＦｕｒｔｈｅｒＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅＥｃｏｎｏｍｉｃＴｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎＩＰＭ．ＨａｏＳｈｕｇｕａｎｇ，ＺｈａｎｇＸｉａｏｘｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｌａ...

农作物病虫发生级别与自然危害损失率关系辨析

在全国范围内征集的农作物病虫5级自然损失率大多在15%～45%之间，客观证实了不同病虫发生级别相同时自然危害损失率之间存在差异。一方面病虫发生量与其自然危害损失率之间理论上为逻辑斯蒂曲线关系，另一方面病虫发生级别的判定存在着人为的经验感知比较，加之病虫5级自然损失率一般低于50%，为统一简化关系且便于计算，我们将病虫1～5级相邻发生级别间自然危害损失率近似确定为倍率指数曲线关系。

水药分离变量喷洒系统设计与试验

为克服传统农药喷洒方式混药不合理和喷洒控制复杂及高成本的缺点,设计一种水和药独立供给控制的变量喷洒系统。首先通过分析SK、SX和SH三种混合器的性能,确定单元数为3的SK型混合器。然后设计喷头转速、喷头高度等试验方案,测得喷头转速为11 750 r/min(占空比为75%),幅角为112.6°,喷头高度为1.0 m时,作物单位面积颗粒数达48个/cm^(2)以上,施药浓度误差不大于3%。最后以小麦返青时节纹枯病为防治对象,对人工作业区、无人机作业区、变量喷洒区以及对照区域进行喷洒试验。结果表明:在喷洒15天和30天后,变量喷洒区域的1级和2级生长情况之和占比均达到97%,小麦返青期纹枯病的防治效果较理想,高于其他区域。

数值天气预报后处理系统的作业级并行实现

对于具体问题采取何种并行方法,达到好的并行效果,是在并行化工作中需要考虑的。通过对数值天气预报模式T511后处理系统的特点分析,结合其运行的计算机环境特点,提出了一种"作业级的并行实现"方法,减少T511后处理系统所需的计算墙钟时间。该方法具有并行化工作量小、易于实现、并行效果好等特点。

新疆葡萄重大病虫害发生规律及绿色防控技术

【目的】新疆的葡萄产区具有典型的地理区域分布特点，不同区域葡萄的主要病虫害种类和发生规律不同。通过研究葡萄主要病虫害的发生规律，提出新疆葡萄病虫害区域化的绿色防控关键技术。【方法】通过五点取样法，对病虫害进行分级和定点定株调查。【结果】北疆地区葡萄以霜霉病为害为主，6～7月为病害初发期，8月为发病高峰期；哈密地区以葡萄白粉病及穗轴褐枯病为主，葡萄自粉病发病初期为6月下旬～7月初，发病高峰期为7月下旬－8月中旬；穗轴褐枯病发病初期为5月上句－下旬，发病高峰期为5月下旬～6月中旬。吐鲁番地区则以葡萄斑叶蝉为主，为害自每年4月初～10月，5和8月发生量最大，是葡萄斑叶蝉发生的盛期。【结论】在葡萄病虫害治理的多项科研成果基础上，结合新技术、新农药的应用，提出以农业栽培管理措施和物理机械防治为基础，环境友好农药早期防控技术为辅助措施的新疆葡萄重大病虫害绿色防控技术．为新疆葡萄绿色食品牛产提供技术支撑。

管理水平对葡萄园节肢动物群落特征参数及目标害虫、天敌种群数量的影响

对管理精细和管理粗放的两种葡萄园进行全株调查和地面扫网调查,分析其节肢动物群落结构特征参数差异及目标害虫葡萄跳叶甲和两种天敌草间小黑蛛、肖蛸蛛种群数量的差异.结果表明,两种葡萄园节肢动物群落之间在个体数量、优势集中性指数、均匀度指数和多样性指数上差异不显著;物种数和丰富度指数差异显著(P<0.05);葡萄树上节肢动物物种数差异不显著,地面植被上物种数差异显著(P<0.05);两种葡萄园之间树上和地面节肢动物个体数量、目标害虫葡萄跳叶甲种群数量、主要天敌草间小黑蛛和肖蛸蛛种群数量差异均不显著.

辽宁地区储粮害虫对磷化氢抗性测定及对策研究

运用联合国粮农组织(FAO)1975年推荐的测定储粮害虫磷化氢抗性的方法,对采自辽宁大连地区的玉米象和赤拟谷盗等2个品种7个品系的储粮害虫进行了抗性测定。试验结果表明,大连地区玉米象和赤拟谷盗均为低抗品系。通过对试验结果进行分析,提出延缓害虫对磷化氢抗性发展的相应对策,为今后科学防治储粮害虫提供了一定的参考依据。

害虫对Bt抗性遗传方式的研究进展

转Bt作物现已在全球广泛种植,并在美国和中国等国家已种植达十余年,目前尚无报道田间害虫对Bt作物产生抗性。高剂量/庇护所策略被广泛用于转Bt作物中,以延缓害虫对Bt作物的抗性进化。该策略的前提条件是与抗性遗传方式密切相关。本文在简要介绍害虫抗药性遗传方式的研究方法的基础上,对目前关于害虫对Bt抗性遗传方式的研究进展进行归纳分析,并讨论了抗性遗传方式在高剂量∕庇护所策略中的应用。

常见水稻病虫害胁迫对转cry1C基因抗虫水稻Bt蛋白表达量的影响

【目的】明确转Bt基因抗虫水稻在病虫害胁迫下对Bt蛋白表达量的影响。【方法】以Bt水稻T1C-19(表达Cry1C蛋白)为研究对象,探究褐飞虱、白叶枯病等6种水稻常见病虫害胁迫下其体内Bt蛋白的表达量变化。【结果】褐飞虱取食引起T1C-19水稻叶片中Bt蛋白含量降低,而黑尾叶蝉取食显著降低了T1C-19水稻叶鞘中的Bt蛋白含量,白叶枯病侵染导致Bt水稻叶鞘中的Bt蛋白含量显著上升。二化螟、水稻普通矮缩病、稻瘟病的胁迫对转基因水稻T1C-19叶片和叶鞘中的Bt蛋白含量均无显著影响。【结论】病虫害胁迫因种类不同对Bt水稻中Bt蛋白表达量的影响有所不同。这将为Bt水稻的抗虫效果评价提供数据基础,同时为Bt水稻病虫害综合治理提供科学依据。