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我国金融风险传染机制与防控策略研究——基于复杂网络下非连续治疗策略的SIRS模型: 1; 作者王韶华杨铭 +1 位作者张伟李庆怡《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第12期158-164,I0077-I0083,共14页; 本文以我国42家上市银行2011—2021年财务报表数据为样本,构建复杂网络下非连续治疗策略的SIRS模型,通过Copula函数、门槛回归等方法对模型参数进行估计,分析系统内的风险传播过程,进一步探讨当前我国政府对于银行救助策略的合理性,仿... 展开更多; 关键词金融风险风险传染机制防控策略非连续治疗sirs模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

连续性肾脏替代治疗非计划性下机的预测模型构建及应用探索被引量：3: 2; 作者蒋丽丽於环环 +3 位作者陶镜羽曹培培张姝叶雪华《中西医结合护理（中英文）》 2023年第10期145-147,共3页; 目的构建连续性肾脏替代治疗(CRRT)非计划性下机的预测模型,并探究非计划性下机的预防方法。方法纳入江苏省如东县人民医院于2022年7月至2023年3月收治的83例行CRRT的患者进行回顾性分析,使用多因素Logistic回归模型分析影响患者非计划... 展开更多; 关键词连续性肾脏替代治疗非计划性下机预测模型应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

ECMO联合应用期间CRRT非计划性下机的预测模型构建被引量：4: 3; 作者万娜于洋 +4 位作者王淑芹张春艳张小建袁庆伶贾燕瑞《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2022年第12期6-9,共4页; 目的探讨体外膜肺氧合(ECMO)联合应用期间连续性肾脏替代治疗(CRRT)非计划性下机的影响因素,构建预测模型并评价其效能。方法选择呼吸重症监护病房行ECMO联合CRRT治疗的45例患者,统计ECMO联合应用期间CRRT发生非计划性下机的例次,对比... 展开更多; 关键词体外膜肺氧合连续性肾脏替代治疗非计划性下机预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

连续性肾脏替代治疗非计划性下机的影响因素研究及预测模型构建: 4; 作者蒋丽丽於环环 +3 位作者陶镜羽曹培培张姝叶雪华《中西医结合护理(中英文)》 2025年第2期157-160,共4页; 目的探究行连续性肾脏替代治疗(CRRT)期间非计划性下机的影响因素,并构建预测模型。方法本研究对象为在江苏省如东县人民医院接受CRRT治疗的532例患者,入组时间为2022年3月至2023年3月,对上述患者的临床资料开展回顾性分析,比较计划性... 展开更多; 关键词连续性肾脏替代治疗非计划性下机影响因素预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名我国金融风险传染机制与防控策略研究——基于复杂网络下非连续治疗策略的SIRS模型: 1; 作者王韶华杨铭张伟李庆怡; 机构燕山大学经济管理学院; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第12期158-164,I0077-I0083,共14页; 基金国家社会科学基金一般项目(21BJY014)。; 文摘本文以我国42家上市银行2011—2021年财务报表数据为样本,构建复杂网络下非连续治疗策略的SIRS模型,通过Copula函数、门槛回归等方法对模型参数进行估计,分析系统内的风险传播过程,进一步探讨当前我国政府对于银行救助策略的合理性,仿真模拟不同救助策略并提出相应的优化方案。研究表明:(1)在银行救助过程中应当优先救助市场参与集中度高的银行,重要的银行网络节点处于风险不可感染状态是达到风险稳态的关键;(2)目前我国采取的银行救助策略可以解决当前银行风险高位问题;(3)在实现银行救助目标的前提下,当前的救助策略可降低强度57.55%。研究结果带来的启示:(1)完善金融市场监管的法律法规体系,强化应对突发危险的能力;(2)加强对市场参与集中度高的机构的监管;(3)根据市场风险结构的变化不断调整风险应对策略。; 关键词金融风险风险传染机制防控策略非连续治疗sirs模型; Keywords financial risk risk contagion prevention strategy sirs model with discontinuous treatment; 分类号 F832 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名连续性肾脏替代治疗非计划性下机的预测模型构建及应用探索被引量：3: 2; 作者蒋丽丽於环环陶镜羽曹培培张姝叶雪华; 机构江苏省如东县人民医院; 出处《中西医结合护理（中英文）》 2023年第10期145-147,共3页; 基金南通市基础科学研究和社会民生科技计划项目(JCZ2022001)。; 文摘目的构建连续性肾脏替代治疗(CRRT)非计划性下机的预测模型,并探究非计划性下机的预防方法。方法纳入江苏省如东县人民医院于2022年7月至2023年3月收治的83例行CRRT的患者进行回顾性分析,使用多因素Logistic回归模型分析影响患者非计划性下机的相关因素。使用R软件建立非计划性下机预测模型,从83例患者中选取80例,使用简单随机法分别纳入观察组(40例)和对照组(40例),探讨2组基于预测模型开展干预的效果。结果83例患者共接受632例次CRRT,其中有537例次发生非计划性下机,发生率为84.97%。年龄≥60岁、使用血制品、机械通气、凝血酶原时间(PT)<13 s和活化部分凝血活酶时间(APTT)<37 s均为行CRRT治疗患者非计划性下机的危险因素(P均<0.05),血流速度>200 mL/min为保护性因素(P<0.05)。观察组的非计划性下机率和并发症总发生率均低于对照组(P均<0.05)。结论基于CRRT非计划性下机的预测模型开展强化护理干预,对于降低患者的非计划性下机率和并发症发生率具有积极意义。; 关键词连续性肾脏替代治疗非计划性下机预测模型应用; 分类号 R472.2 [医药卫生—急诊医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ECMO联合应用期间CRRT非计划性下机的预测模型构建被引量：4: 3; 作者万娜于洋王淑芹张春艳张小建袁庆伶贾燕瑞; 机构首都医科大学附属北京朝阳医院呼吸与危重症医学科; 出处《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2022年第12期6-9,共4页; 基金北京市属医院科研培育计划项目(PX2018012)。; 文摘目的探讨体外膜肺氧合(ECMO)联合应用期间连续性肾脏替代治疗(CRRT)非计划性下机的影响因素,构建预测模型并评价其效能。方法选择呼吸重症监护病房行ECMO联合CRRT治疗的45例患者,统计ECMO联合应用期间CRRT发生非计划性下机的例次,对比计划下机组和非计划性下机组指标,采用logistic回归方程构建预测模型,运用ROC曲线下面积检验模型预测效果。结果45例患者共行ECMO联合CRRT治疗343例次,其中无明确诱因的CRRT非计划性下机为212例次(61.8%),logistic回归分析显示,CRRT血流速度(OR=0.924)、ECMO血流速度(OR=1.706)及ECMO模式(OR=4.764)是ECMO联合应用期间CRRT非计划性下机的预测因子,预测模型ROC曲线下面积为0.812,灵敏度0.825,特异度0.696,最大约登指数0.521,预测模型拟合优势比χ^(2)=10.113,P=0.257。结论本预测模型效果良好,临床医务人员在ECMO联合CRRT治疗期间,可结合预测模型做好运行监测并进行针对性处理。; 关键词体外膜肺氧合连续性肾脏替代治疗非计划性下机预测模型; Keywords extracorporeal membrane oxygenation continuous renal replacement therapy unplanned failure prediction model; 分类号 R472.2 [医药卫生—急诊医学] R459.7 [医药卫生—急诊医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名连续性肾脏替代治疗非计划性下机的影响因素研究及预测模型构建: 4; 作者蒋丽丽於环环陶镜羽曹培培张姝叶雪华; 机构江苏省如东县人民医院; 出处《中西医结合护理(中英文)》 2025年第2期157-160,共4页; 基金南通市基础科学研究和社会民生科技计划项目(JCZ2022001)。; 文摘目的探究行连续性肾脏替代治疗(CRRT)期间非计划性下机的影响因素,并构建预测模型。方法本研究对象为在江苏省如东县人民医院接受CRRT治疗的532例患者,入组时间为2022年3月至2023年3月,对上述患者的临床资料开展回顾性分析,比较计划性下机和非计划性下机患者的资料,使用单因素和多因素分析影响患者非计划性下机的相关风险因素。通过R软件构建非计划性下机预测模型,并验证模型的效能。结果532例CRRT患者中,有45例发生非计划性下机,发生率为8.46%。单因素分析显示,年龄、血流速度、血制品使用情况、凝血酶原时间(PT)、机械通气情况和活化部分凝血酶原时间(APTT)均与非计划性下机有关(P均<0.05)。多因素分析显示,年龄≥60岁、使用血制品、PT<13 s、行机械通气、APTT<37 s和血流速度>200 mL/min均为行CRRT非计划性下机的影响因素(P均<0.05)。CRRT非计划性下机的风险计算公式为:Logit(P)=8.631-2.341×血流速度+1.256×年龄+1.775×使用血制品+1.682×机械通气+1.951×PT+2.084×APTT。以-287.281为cut-off值,模型的曲线下面积为0.852,灵敏度和特异性分别为0.826、0.914,预测效能较好。结论行CRRT患者非计划性下机的发生风险比较高,且影响因素包括年龄、血制品使用、机械通气和血流速度等,基于影响因素建立的预测模型能够为非计划性下机的风险评估提供可靠参考。; 关键词连续性肾脏替代治疗非计划性下机影响因素预测模型; Keywords continuous renal replacement therapy unplanned interruption influencing factor prediction model; 分类号 R473 [医药卫生]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	我国金融风险传染机制与防控策略研究——基于复杂网络下非连续治疗策略的SIRS模型	王韶华杨铭张伟李庆怡	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	连续性肾脏替代治疗非计划性下机的预测模型构建及应用探索	蒋丽丽於环环陶镜羽曹培培张姝叶雪华	《中西医结合护理（中英文）》	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	ECMO联合应用期间CRRT非计划性下机的预测模型构建	万娜于洋王淑芹张春艳张小建袁庆伶贾燕瑞	《护理学杂志》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	连续性肾脏替代治疗非计划性下机的影响因素研究及预测模型构建	蒋丽丽於环环陶镜羽曹培培张姝叶雪华	《中西医结合护理(中英文)》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料