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题名居住地距最近医疗机构的距离对居民就医行为的影响
被引量：17
- 1
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作者
李冬冬
郭威
郭轶斌
林振
吴骋
王越
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机构
上海第二军医大学卫生统计学教研室
[
上海市卫生健康信息中心
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2020年第2期269-271,275,共4页
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基金
上海市第四轮公共卫生三年行动计划重点学科建设项目循证公共卫生与卫生经济学项目编号(15GWZK0901)
原总后优秀青年科技人才资助项目。
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文摘
目的了解居住地距最近医疗机构的距离对上海市居民两周患病就医和自我诊疗行为的影响。方法利用上海市2013年卫生服务调查数据,采用多水平模型,分为社区-个人两水平,控制户口性质、性别、民族、婚姻状况、文化程度、就业情况、收入、年龄等混杂变量,分析距离对两周就诊和自我诊疗行为的影响。结果距离的增加使居民两周患病后不就诊可能性增加(OR=1.083,95%CI:1.022~1.148),居民自我诊疗可能性增加(OR=1.113,95%CI:1.022~1.212)。结论应重视社区医疗机构的作用,通过普及社区卫生服务、推行家庭医生制度等,优化医疗资源在居民居住区域内的配置,切实减少距离对患者就医的影响,保障居民健康。
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关键词
医院
距离
两周患病
就诊
自我诊疗
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分类号
R195
[医药卫生—卫生统计学]
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题名BP神经网络预测肝癌患者生存期的研究
被引量：11
- 2
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作者
贺佳
贺宪民
刘崎
毕文杉
张智坚
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机构
上海第二军医大学卫生统计学教研室
上海长海医院
上海东方肝胆医院
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2001年第1期17-19,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目!(39770 835)
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文摘
目的 预测肝癌患者的生存时间。方法 采用BP神经网络方法。结果 建立预测网络 ,预测肝癌患者的生存期 ,该网络的回代贡献率为 86 85 % ,平均误差率为 11 43 %。网络的预测贡献率为 6 1 6 6 % ,平均误差为 13 81%。结论 BP神经网络预测肝癌患者的生存期效果较好 。
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关键词
BP神经网络
预测
肝癌
生存期
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Keywords
BP neural network Predicting Liver cancer Survival time
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分类号
R735.7
[医药卫生—肿瘤]
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题名随机抽样方法的SAS实现
被引量：10
- 3
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作者
王睿
贺佳
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机构
上海第二军医大学卫生统计学教研室
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2007年第1期85-85,93,共2页
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关键词
随机抽样方法
SAS
流行病学调查
抽样调查
分层抽样
统计软件
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分类号
R195
[医药卫生—卫生统计学]
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题名利用混合样本和序贯二项抽样对率进行区间估计的研究
被引量：2
- 4
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作者
孙庆文
张罗漫
于菲菲
孟虹
方影
滕海英
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机构
上海第二军医大学数理教研室
上海第二军医大学卫生统计学教研室
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010年第5期480-484,共5页
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文摘
目的探讨对较低的率做区间估计时如何利用混合样本和序贯二项抽样降低检测次数,节约成本。方法根据中心极限定理和δ方法(或Fisher信息量),利用正态近似给出总体率的置信区间,并通过理论分析和随机模拟,从区间的实际覆盖率、精度和检测次数等角度,对一些样本混合及检测方案进行测试。结果当nb(r,p)的参数r≥4时,本文给出的95%置信区间的实际覆盖率均可达到95%;为了达到指定的精度,由m=1可找到最小的r,增大r并适当增大混合样本中的样品个数m,可保持精度不变。结论利用混合样本方法并结合序贯二项抽样,可以有效减少检测次数,降低成本;对指定的估计精度,结合检测成本和样品采集成本,用本文的思路和方法可大致确定合适的样本混合及检测方案。
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关键词
区间估计
混合样本
序贯二项抽样
δ方法
FISHER信息量
随机模拟
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Keywords
Interval estimation
Pooled sample
Sequential binomial sampling
Delta method
Fisher information
Simulation
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分类号
O212.2
[理学—概率论与数理统计]
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题名集团变量分析方法用于肝癌术后复发的影响因素研究
被引量：1
- 5
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作者
贺佳
贺宪民
范思昌
张智坚
毕文杉
刘崎
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机构
上海第二军医大学卫生统计学教研室
上海东方肝胆医院
上海长海医院
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2000年第6期331-333,共3页
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基金
国家自然科学基金!资助项目 (项目编号 39770 835)
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文摘
目的 研究影响肝癌术后复发的集团因素及其中的主要因素。方法 采用集团变量的分析方法。结果选出了影响肝癌预后的集团因素 ,进一步研究了各集团因素中的主要因素。结论 集团变量分析方法适用于变量较多时影响因素的分析。本研究将其应用于生存资料的分析 ,研究结果为临床定量分析肝癌术后复发的影响因素提供了科学依据。
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关键词
集团变量分析法
肝癌
预后
影响因素
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Keywords
Combined-variable Liver cancer Prognosis Effecting factors
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分类号
R735.7
[医药卫生—肿瘤]
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
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