唐山市产粮食中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留现况调查

[目的]了解唐山市产粮食中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留情况. [方法]根据地形特点采用网格布点选定唐山市粮食产区丰润区和丰南区10个乡镇产的3种粮食(小麦、花生、玉米),将3种粮食分整粒和粉碎后分别用NC-800农药残毒快速测定仪进行有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量检测. [结果]唐山市小麦、花生、玉米中有机磷和氨基甲酸酯类农药检出率均为100%,但唐山市产粮食有机磷和氨基甲酸酯类农药残留均不超标.与面粉比较,小麦有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量较高(P<0.001);与玉米粒比较,玉米渣中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量较高(P=0.003);丰润区与丰南区同种粮食中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留情况接近. [结论]唐山市产小麦、玉米、花生等粮食有机磷和氨基甲酸酯类农药均不超标;丰润区和丰南区两地粮食中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留情况接近.     

银杏叶片联合尼莫地平治疗脑血管病的疗效观察

目的:对应用尼莫地平与银杏叶片联合对患有脑血管病的患者实施治疗的临床效果进行研究。方法:抽取96例患有脑梗塞的患者,随机分为对照组和治疗组,平均每组48例。采用尼莫地平对对照组患者实施治疗;采用尼莫地平与银杏叶片联合对治疗组患者实施治疗。结果:治疗组患者脑梗塞病情治疗效果明显优于对照组;治疗前后血脂水平的改善幅度明显大于对照组;脑血管疾病症状消失时间和住院接受治疗时间明显短于对照组;两组患者治疗期间均未出现任何药物不良反应。结论:应用尼莫地平与银杏叶片联合对患有脑血管病的患者实施治疗的临床效果非常明显。     

临床文本自然语言处理系统构建研究——以cTAKES为例

从系统架构、语料库构建、应用效果3方面阐述临床文本自然语言处理系统cTAKES构建方法,从设计基于开源框架的系统架构、开发模块化组件、构建临床语料库、注重创新以及针对中文特点建设系统5个方面提出对我国中文临床文本自然语言处理系统构建的建议。     

狂犬病暴露者相关知识态度健康教育效果评价

目的 评价健康教育对狂犬病暴露者相关知识、态度的干预效果,为开展狂犬病健康教育提供依据. 方法 对三亚市疾病预防控制中心狂犬病预防处置门诊全程接种狂犬疫苗对象中随机抽选300人,其中干预组150人,对照组150人,干预组进行健康教育干预,对照组不进行任何干预,采用问卷在干预前后进行调查,评价干预效果. 结果 干预组经干预后狂犬病相关知识总知晓率从54.9％提高到71.6％,差异有统计学意义(x2=117.21,P＜0.01),对照组从56.2％提高到59.1％,差异无统计学意义(P＞0.05);干预组与对照组经干预后相关知识总知晓率差异有统计学意义(x2 =66.87,P＜0.01);干预组干预前后态度有所改变,对照组无明显改变.64.3％暴露人群首选电视、网络和广播为获得知识的主要途径. 结论 健康教育可以有效提高狂犬病暴露者的知识水平,促进态度的转变,但对于转变的影响大小还有待于长期开展.     

电子病历信息抽取可视化分析

以国内外电子病历信息抽取相关文献为研究样本,基于CiteSpace构建关键词共现图谱、时间线聚类图以及共被引网络图,可视化揭示电子病历信息抽取发展趋势、研究热点及重点领域,为相关研究提供参考。     

突发公共卫生事件中我国个人信息保护制度研究

以突发公共卫生事件防控中个人信息处理实践为研究切入点,对我国突发公共卫生事件防控相关个人信息保护制度现状和实践趋势进行分析。研究发现我国依托于现行法律法规、部委规章、标准指南形成了突发公共卫生事件下个人信息保护措施,但仍需从制度体系、规制内容、信息主体控制权等方面进行完善。     

面向医学数字资源长期保存的信息包封装模式研究

阐述3种典型的信息包封装模式基本原理并对3种模式进行对比分析。结合医学数字资源长期保存需求,提出面向语义化的医学数字资源封装模式,为长期保存仓储关联数据的形成、长期保存规划中的保存管理提供基础支撑。     

多来源医学数字资源长期保存的元数据语义化映射方法及应用

数字资源的保存面临着保存对象可理解性的挑战。面向多来源医学数字资源保存的切实需求，设计元数据语义化映射框架，通过构建数据解析模型及语义化描述转换模型，实现多来源医学数字资源的标准化和语义化。该方法有助于准确反映保存对象的元数据信息，为保存对象的长期可理解性提供了保证，可为多来源数字资源的长期保存提供参考和借鉴。     

医学数字资源长期保存存储策略研究

从政策法规、战略储备、成果验证以及资源利用4个方面,分析医学数字资源长期保存的必要性。基于OAIS参考模型,对存储功能实体及实体间的相互关系进行梳理。通过对存储模式、存储架构、存储技术和保障机制的研究,探索科学的存储策略,以实现医学数字资源的长期可靠存储。     

大数据环境下的医学科研服务架构

基于数据驱动科研的新态势,从医学科研云、资源仓储、科研服务3方面构建了医学科研服务体系,将其用于医学大数据云数据中心建设实践后可提升大数据环境下的医学信息服务能力和效率。通过有效整合医学信息资源并规范服务流程,为医学科研服务提供支撑,可促进大数据环境下的医学科技创新。