拓扑替康联合大剂量化疗治疗复发、难治性非霍杰金淋巴瘤

目的　观察拓扑替康 (topotecan)联合大剂量化疗治疗复发、难治性非霍杰金淋巴瘤 (NHL)的临床疗效、毒副作用、血浆LDH水平变化。方法　以拓扑替康联合大剂量Ara C、顺铂、地塞米松治疗复发、难治性NHL1 2例 ,其中复发 1 0例、难治 2例 ,治疗前后测定血浆LDH水平及常规血液、生化指标 ,评价临床疗效和毒副作用。结果　临床总有效率 6 7% ,其中CR4 2 % ,PR2 5 % ,骨髓抑制明显 ,治疗后血浆LDH水平明显下降。结论　拓扑替康联合大剂量化疗治疗复发、难治性NHL疗效较好 ,毒副作用尚可耐受 ,值得进一步研究     

脑出血急性期死亡风险评估

目的:探索一种脑出血急性期(30天内)病情严重程度及预测急性期死亡风险评估的方法.方法:应用脑出血评分系统 (ICH score) 对 73例脑出血患者急性期病情严重度评分分类并观察 30 天内预后.结果:死亡患者的ICH评分明显高于存活患者, 两者有显著性差异.ICH评分为0的20例全部存活, 评分 4分的23例全部死亡.各评分组之间的生存率或死亡率有明显差异.以ICH评分0 ~ 2分预测病例存活,3 ~ 5 分预测死亡,预测的结局和实际的生存或死亡结局十分接近,有较高的敏感性和特异性,预测敏感性为0.896,特异性为0.955,阳性预测值为0.929,阴性预测值为0.933,阳性似然比为19.91,阴性似然比为0.108,3 ~ 5分组(预测死亡组)对0 ~ 2分组(预测存活)的危险度评估OR = 182.00.受试者工作特性曲线下面积为96.2%,和无效假设比较有明显意义,P < 0.001.结论:ICH评分是一种简单而有效的评价脑出血急性期病情严重度的评分系统,可作为我国预测脑出血急性期危险程度评估方法之一.     

基于灰色系统理论的沥青路面使用性能预测

采用灰色系统理论方法,分别对路面强度指数、路面状况指数和路面平整度指标进行了建模和预测.利用实际路面检测数据进行模型的检验和修正,并与传统的回归分析模型进行对比.结果表明,对于公路路面这种比较离散的技术状况评价指标值,采用灰色预测方法精度有较大的提高,能够满足路面使用性能预测的要求.     

基于多元线性回归的PM2.5 含量的影响因素研究

针对PM2.5含量的影响因素,利用搜集到的2015年1月1日至7月31日蚌埠地区每日的AQI指数和AQI六项基本监测指标数据,建立了多元线性回归模型,对PM2.5含量与其它5项分指标及其对应污染物含量之间的关系进行定量研究,并通过拟合优度检验、F检验、t检验等方法对模型进行检验,最后得到了准确可靠的多元线性回归模型,此模型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在PM2.5含量分析中的应用提供了有力参考。     

高聚生配合低剂量化疗治疗晚期恶性肿瘤临床观察

目的：对不适合手术、放疗、常规化疗及高剂量化疗的晚期恶性肿瘤患者，为提高疗效，用低剂量化疗配合高聚生治疗38例患者，试图诱导出适应性反应，对相继应用较大剂量抗肿瘤药物出现的损伤产生抗性，抑制封闭因子，使T细胞发挥抗肿瘤的作用。超级抗原通过生物调节作用减轻化疗对正常组织的损伤，改变宿主和肿瘤之间的关系，达到治疗肿瘤的目的。本法用常量的1／3～1／2，尽可能选用以往未用过的化疗药物，两周后增加剂量。高聚生开始每次400ug每周3次，以后800ug或每日1次400ug。观察到患者可耐受，症状改善34例、存活12个月11例、24个月7例、36个月3例。淋巴结缩小，骨转移出现个别骨质修复，声音嘶哑恢复，高胆固醇，高甘油三酯，高转氨酶均降至正常。     

基于GM(0,N)模型的煤自然发火期预测

为科学准确预测煤自然发火期,运用灰色系统理论,基于灰色关联分析,选取煤样工业分析中的灰分、挥发分和元素分析中的C、H、O、S含量作为系统相关因素,建立了预测煤最短自然发火期的GM(0,7)模型,经后验差检验,模型精度为优;通过与多元线性回归模型预测结果对比,GM(0,7)模型预测煤自然发火期的平均相对误差为2%,多元线性回归模型预测的相对误差为10.35%.经外来数据回代检验,GM(0,7)模型预测结果的相对误差在2%左右,多元线性回归模型预测结果相对误差达26.27%,说明GM(0,7)模型预测结果优于多元线性回归模型.研究结果表明:利用灰色关联分析选取适当参数建立GM(0,N)模型能够较好预测煤最短自然发火期.     

基于择优分段回归模型的变形监测数据分析

针对回归模型在应用过程中出现的预测信息流失,结合工程应用实例,对某隧道运用择优分段回归模型进行预测分析,建立时间与位移变形量的回归分析模型,并从统计检验、曲线线型、拟合度3个层面进行全面评价。结果表明:分段多项式回归模型、分段对数回归模型预测变形值的结果均优于单一多项式回归模型、单一对数回归模型;相比分段回归模型,采用择优分段回归模型能够更好的预测形变值。择优分段回归模型在工程上具有一定的实用价值。     

基于机器学习的住院患者压力性损伤分析与预测

压力性损伤是护理工作的重点,也是评价护理质量的重要指标,设计合理的评估量表和科学预测是预防的关键措施。基于传统的12个指标,再新增3个风险指标,设计更全面的风险评估量表;据此收集一段时间内住院患者的信息,采用卡方检验分析对损伤有显著影响的指标,将患者分为入院时和院内获得性压力性损伤两类,分析其特征、产生部位和分布科室。基于支持向量机、概率神经网络和广义回归神经网络3种方法建立预测模型,在支持向量机中,采用高斯核函数构建模型,并使用遗传算法优化核函数参数。比较4种场景下3种方法的预测精度,支持向量机的预测准确率最高,达到84.68%,另外2种方法的准确率较低,均为82.78%。     

PID电子鼻在车内空气质量评价的应用研究

以便携式PID电子鼻系统作为检测手段,对车内气体VOCs质量分数进行客观检测,同时同步进行车内气体主观评价,并对采集到的数据进行分析.筛选VOCs质量分数特征值,分别建立一元线性回归模型及偏最小二乘回归模型,结果表明,一元线性回归模型对车内气味预测效果较好,预测精度在0.3个气味强度等级之间,同时模型本身拟合效果较好.所建的偏最小二乘回归模型显著性检验结果表明,模型不具有显著相关性,因此不再进行气味强度等级的预测分析.     

ATP-TCA结合MDR水平检测在临床乳腺癌化疗药物筛选中的应用

目的建立乳腺癌个体化疗体系,减少滥用药物或过度用药给患者带来的副作用,提高化疗药物的有效率.方法分离、培养乳腺癌患者新鲜组织细胞,加入临床常用化疗药物,体外培养一定时间后,按ATP-TCA试剂盒说明书进行细胞ATP含量检测,根据荧光强度计算药物半数致死量及细胞生长增殖抑制率;提取切除的手术标本及癌旁组织RNA,RT-PCR,检测MDR基因表达水平;根据细胞敏感程度及MDR基因水平检测优化对患者的化疗方案.结果 142例患者对常见的化疗药物敏感程度各有不同;在这些耐受病例中约有50%~80%病例MDR基因高表达.结论 ATP-TCA配合MDR基因水平检测有利于建立个体化化疗体系,提高临床化疗药物的有效性.     

逐步等效t检验最优值的修正及应用

给出了逐步生物等效t检验最大耐受剂量值的一个修正法，使用该法可以最大限度地提高药物耐受剂量水平的精度，并在概率1—α之下保证安全性，使得最优耐受剂量值最大限度地接近真实最大耐受剂量值。     

基于BP神经网络的经济预测方法

在经济分析中 ,通常采用回归分析方法建立数学模型对一个经济系统进行拟合 ,进而对相关经济变量进行预测 .利用人工神经网络 (ANN)的自学习、自适应和非线性的特点 ,可通过建立经济系统的评价指标体系 ,并把经济变量数据归一化处理 ,然后送入BP神经网络中训练得出相应参数再进行预测 ,经过检验得出令人满意的结果 .     

沙利度胺联合化疗在恶性肿瘤中的疗效观察

目的观察沙利度胺联合化疗在实体肿瘤中的应用并进行评估。方法将73例恶性肿瘤患者随机分成两组。治疗组37例,化疗加沙利度胺100mg／次,晚上逐步加量（每周增加1次,每次增加50mg）,最大剂量用至300mg;对照组36例,单用化疗。3个周期后进行评价。结果治疗组疗效优于对照组并有显著性差异（P〈0．05）。治疗组与对照组不良反应相比,骨髓抑制及消化道反应没有显著差异（P〉0．05）。结论沙利度胺可以提高恶性肿瘤患者化疗的疗效,对减轻化疗相关副反应无统计学意义。     

沙利度胺联合化疗在恶性肿瘤中的疗效观察

目的 观察沙利度胺联合化疗在实体肿瘤中的应用并进行评估.方法 将73例恶性肿瘤患者随机分成两组.治疗组37例,化疗加沙利度胺100mg/次,晚上逐步加量(每周增加1次,每次增加50mg),最大剂量用至300mg;对照组36例,单用化疗.3个周期后进行评价.结果 治疗组疗效优于对照组并有显著性差异(P<0.05).治疗组与对照组不良反应相比,骨髓抑制及消化道反应没有显著差异(P0.05).结论 沙利度胺可以提高恶性肿瘤患者化疗的疗效,对减轻化疗相关副反应无统计学意义.     

3种ICH量表对自发性脑出血患者30d死亡率的预测价值

目的探讨3种ICH量表对自发性脑出血(SICH)患者入院30 d死亡率的预测价值.方法选取SICH患者500例,入院时收集患者一般临床资料,采用单因素Logistic回归分析SICH患者入院30 d内死亡的危险因素,并采用OICH量表、ICH-FOS量表和MEDICH量表对SICH患者进行评分.入院30 d后,将患者分为死亡组128例和存活组372例,比较3种ICH量表的预测价值.结果年龄、服用抗血小板药物、入院时昏迷程度(GCS,NIHSS)、血肿体积、破入脑室和入院血糖水平是SICH患者入院30 d内死亡的独立危险因素.ROC曲线显示在最佳阈值处,OICH量表的敏感度为82.5%,特异度为70.7%;ICH-FOS量表的敏感度为86.5%,特异度为83.6%;MEDICH量表的敏感度为75.3%,特异度为83.0%.结论 OICH量表、ICH-FOS量表和MEDICH量表均对SICH患者入院30 d病死率有一定的预测价值,其中ICH-FOS量表对SICH患者入院30 d死亡率的预测价值最大.     

大学生学习倦怠现状与自我概念的相关研究

目的探讨大学生学习倦怠的现状及其与自我概念之间的相关关系。方法采用大学生学习倦怠量表和大学生自我概念量表对224名大学生进行调查,以spss22.0分析学习倦怠与自我概念的相关关系。结果大学生学习倦怠现状总体处于中等程度;大学生自我概念与学习倦怠各分量表及其总量表之间存在显著的负相关(P0. 05);大学生自我概念对学习倦怠各分量表及其总量表具有较好的预测作用(P0. 001)。结论大学生自我概念直接影响其学业倦怠,且自我概念越高,学业倦怠越低。     

基于分段回归模型的变形监测数据分析

通过对回归模型在变形监测的应用研究,结合工程实例,对某高铁隧道的拱顶沉降值运用分段回归模型进行分析预测,建立时间和位移变形量的回归分析模型,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得出分段回归模型可以较好的预测隧道断面的变形趋势,从而验证了该方法的工程实用价值。     

主动式升沉补偿控制系统及运动预报

针对主动式升沉补偿系统的时滞特性会造成控制效果变差甚至使系统失稳问题,考虑采用模型预测控制算法对其进行控制.并从提高系统抗干扰性角度出发,将模糊-比例积分微分(PID)控制与模型预测控制进行结合形成预测模糊PID控制,并将其与动态矩阵PID控制进行了仿真比较.最后为了进行实时的升沉补偿,采用时间序列法自回归预测模型对吊装点的运动进行了预报.仿真结果表明:预测模糊PID控制在系统存在时滞的情况下既保证了系统的稳定性又提高了系统的抗干扰性;时间序列法自回归预测模型对于极短期的运动预报具有较高的预测精度,可以满足主动式升沉补偿系统的预报要求.     

中职学生学习策略量表的编制

编制适用于中职教育环境下中职学生学习策略量表,进行项目分析、因素分析并检验其信、效度。正式量表考虑了学校类型、地域、年级、性别、专业等问题,从广西9所中等职业学校共施测894例有效样本,获重测样本60例,校标样本120例。量表由理论浅加工、理论深加工、技能浅加工、技能深加工、时间管理、自我评估这6个分量表,共26个题项组成。总量表α系数为0.948,重测信度为0.808。各分量表总分与学习策略意识总分的相关为0.65-0.81,校标关联相关系数为0.654。研究编制的量表的信度、效度较好,可以作为测查中职生学习策略的评测工具。     

FOLFOX方案在结直肠癌术后化疗中的应用

目的 评价FOLFOX方案在结直肠癌术后化疗中的疗效和毒副反应.方法 42例结肠癌术后患者,给予L-OHP 85 mg∕m2 静脉滴入,持续2 h,第1 d;CF 200 mg∕m2 静脉滴入,持续2 h,第1～2 d;5-FU 400 mg∕m2,静脉点滴, 第1～2 d;5-FU 600 mg∕m2, 静脉泵入,持续22 h, 第1～2 d ,每2周重复.结果 42例患者中位肿瘤进展时间26.9个月.毒副反应主要是末梢神经毒性、恶心呕吐、骨髓抑制及静脉炎等,患者均可耐受.结论 FOLFOX方案在结直肠癌术后化疗中有良好的疗效,毒副反应可以耐受.