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专病队列人群中精神症状筛查问卷评估方式对评估结果的影响
1
作者
徐越瑶
陈雯雯
+5 位作者
李玲
袁莉
黄梦贤
屈媛圆
宋欢
朱建伟
《中国医学科学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期324-328,共5页
目的探讨采用自填法和访谈法对运动损伤患者焦虑和抑郁心理量表评估结果的影响。方法2022年11月至2023年5月四川大学华西医院运动医学中心收治的运动损伤患者532例,随机分为访谈组(n=270)和自填组(n=262),分别填写广泛性焦虑量表(GAD-7...
目的探讨采用自填法和访谈法对运动损伤患者焦虑和抑郁心理量表评估结果的影响。方法2022年11月至2023年5月四川大学华西医院运动医学中心收治的运动损伤患者532例,随机分为访谈组(n=270)和自填组(n=262),分别填写广泛性焦虑量表(GAD-7)和患者健康问卷(PHQ-9)。比较两组患者量表得分和不同程度焦虑、抑郁的患病率。结果两组患者性别、职业和手术部位差异均无统计学意义(P均>0.05)。自填组GAD-7、PHQ-9量表得分高于访谈组(P<0.001,P<0.001)。自填组报告轻、中度焦虑和抑郁的比例高于访谈组(P<0.001,P=0.002)。两组患者中重度焦虑(GAD-7≥10分)、抑郁(PHQ-9≥10分)患病率差异无统计学意义(P=0.761,P=0.086)。结论自填组评估的焦虑和抑郁症状相对较严重。
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关键词
广泛性焦虑量表
患者健康问卷
自填法
访谈法
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职称材料
基于医院信息系统多源时序数据的急性脑卒中预测研究
2
作者
兰蓝
罗佳伟
+2 位作者
李瑞
管玲
王伊龙
《中国卫生信息管理杂志》
2024年第5期770-776,共7页
目的 开发能够实时预测急性脑卒中的模型,辅助医生提高脑卒中的早期识别。方法 利用无感式智能床实时监测数据,结合医院多源信息系统时序数据,通过逻辑回归、随机森林和门控循环单元(GRU)等人工智能算法,构建脑卒中实时预测模型。采用...
目的 开发能够实时预测急性脑卒中的模型,辅助医生提高脑卒中的早期识别。方法 利用无感式智能床实时监测数据,结合医院多源信息系统时序数据,通过逻辑回归、随机森林和门控循环单元(GRU)等人工智能算法,构建脑卒中实时预测模型。采用夏普利可加性解释值对重要预测因子进行排序。结果 短暂性脑缺血发作和急性缺血性脑卒中预测的最佳表现均来自GRU模型,受试者工作特征曲线下面积(AUROC)分别为0.79和0.94,急性大血管闭塞性缺血性脑卒中预测的最佳表现来自随机森林模型,AUROC为0.89。年龄、性别、疾病史以及血压、呼吸、脉搏对脑卒中的发生是重要的。结论 本研究通过结合医院信息系统多模态时序数据有效地识别了急性脑卒中,并揭示了脑卒中常见危险因素外的重要预测因子。
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关键词
多源信息系统
人工智能
脑卒中
预测
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职称材料
题名
专病队列人群中精神症状筛查问卷评估方式对评估结果的影响
1
作者
徐越瑶
陈雯雯
李玲
袁莉
黄梦贤
屈媛圆
宋欢
朱建伟
机构
四川大学华西生物医学大数据研究院
出处
《中国医学科学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期324-328,共5页
文摘
目的探讨采用自填法和访谈法对运动损伤患者焦虑和抑郁心理量表评估结果的影响。方法2022年11月至2023年5月四川大学华西医院运动医学中心收治的运动损伤患者532例,随机分为访谈组(n=270)和自填组(n=262),分别填写广泛性焦虑量表(GAD-7)和患者健康问卷(PHQ-9)。比较两组患者量表得分和不同程度焦虑、抑郁的患病率。结果两组患者性别、职业和手术部位差异均无统计学意义(P均>0.05)。自填组GAD-7、PHQ-9量表得分高于访谈组(P<0.001,P<0.001)。自填组报告轻、中度焦虑和抑郁的比例高于访谈组(P<0.001,P=0.002)。两组患者中重度焦虑(GAD-7≥10分)、抑郁(PHQ-9≥10分)患病率差异无统计学意义(P=0.761,P=0.086)。结论自填组评估的焦虑和抑郁症状相对较严重。
关键词
广泛性焦虑量表
患者健康问卷
自填法
访谈法
Keywords
generalized anxiety disorder scale
patient health questionnaire
self-administered method
interviewer-administered method
分类号
R749 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
基于医院信息系统多源时序数据的急性脑卒中预测研究
2
作者
兰蓝
罗佳伟
李瑞
管玲
王伊龙
机构
首都医科
大学
附属北京天坛医院信息管理与
数据
中心
出处
《中国卫生信息管理杂志》
2024年第5期770-776,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目“基于无感式实时呼吸和心率监测脑卒中智能预警模型构建与应用研究”(72204169)。
文摘
目的 开发能够实时预测急性脑卒中的模型,辅助医生提高脑卒中的早期识别。方法 利用无感式智能床实时监测数据,结合医院多源信息系统时序数据,通过逻辑回归、随机森林和门控循环单元(GRU)等人工智能算法,构建脑卒中实时预测模型。采用夏普利可加性解释值对重要预测因子进行排序。结果 短暂性脑缺血发作和急性缺血性脑卒中预测的最佳表现均来自GRU模型,受试者工作特征曲线下面积(AUROC)分别为0.79和0.94,急性大血管闭塞性缺血性脑卒中预测的最佳表现来自随机森林模型,AUROC为0.89。年龄、性别、疾病史以及血压、呼吸、脉搏对脑卒中的发生是重要的。结论 本研究通过结合医院信息系统多模态时序数据有效地识别了急性脑卒中,并揭示了脑卒中常见危险因素外的重要预测因子。
关键词
多源信息系统
人工智能
脑卒中
预测
Keywords
multi-source information systems
artificial intelligence
stroke
prediction
分类号
R-34 [医药卫生]
R319 [医药卫生—基础医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
专病队列人群中精神症状筛查问卷评估方式对评估结果的影响
徐越瑶
陈雯雯
李玲
袁莉
黄梦贤
屈媛圆
宋欢
朱建伟
《中国医学科学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于医院信息系统多源时序数据的急性脑卒中预测研究
兰蓝
罗佳伟
李瑞
管玲
王伊龙
《中国卫生信息管理杂志》
2024
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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