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南通市成人体检中高血压患病情况及危险因素探讨
被引量：
3
1
作者
龚毅红
张婷婷
+3 位作者
王云云
沈洪薰
凌利峰
董建成
《中国全科医学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第33期3782-3784,共3页
目的了解南通市成人体检中高血压患病情况及其主要危险因素。方法从体检信息管理系统中抽取2009年42 102例成人体检者为研究对象,对其血压、体质指数、血脂(总胆固醇,三酰甘油,高、低密度脂蛋白胆固醇)、空腹血糖、吸烟及饮酒史资料进...
目的了解南通市成人体检中高血压患病情况及其主要危险因素。方法从体检信息管理系统中抽取2009年42 102例成人体检者为研究对象,对其血压、体质指数、血脂(总胆固醇,三酰甘油,高、低密度脂蛋白胆固醇)、空腹血糖、吸烟及饮酒史资料进行分析。结果 (1)高血压患者8 812例,患病率为20.93%,其中,男患病率为25.73%,女患病率为13.28%,男女患病率间差异有统计学意义(P<0.01)。1、2、3级高血压患者分别占68.57%、24.89%和6.54%。(2)多因素Logistic回归分析显示,年龄〔OR=1.048,95%CI(1.043,1.052)〕、吸烟〔OR=1.110,95%CI(1.003,1.228)〕、饮酒〔OR=1.121,95%CI(1.011,1.242)〕、超重〔OR=2.820,95%CI(2.554,3.112)〕、糖尿病〔OR=2.267,95%CI(1.870,2.749)〕、高总胆固醇血症〔OR=1.266,95%CI(1.145,1.400)〕和高三酰甘油血症〔OR=1.483,95%CI(1.345,1.636)〕均可增加高血压的发病危险;女性〔OR=0.164,95%CI(0.105、0.256)〕高血压的发病危险明显低于男性。结论年龄、性别(男性)、吸烟、饮酒、超重、糖尿病、高总胆固醇血症和高三酰甘油血症可能是高血压发病的危险因素。
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关键词
高血压
危险因素
体格检查
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职称材料
基于句子级Lattice-长短记忆神经网络的中文电子病历命名实体识别
被引量：
13
2
作者
潘璀然
王青华
+3 位作者
汤步洲
姜磊
黄勋
王理
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期497-506,共10页
目的提出一种基于Re-entity新分词方法的条件随机场(CRF)模型,并与双向长短记忆神经网络(BiLSTM)-CRF和Lattice-长短记忆神经网络(LSTM)进行比较。方法比较了现有实体识别方法和模型后,针对2018年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)...
目的提出一种基于Re-entity新分词方法的条件随机场(CRF)模型,并与双向长短记忆神经网络(BiLSTM)-CRF和Lattice-长短记忆神经网络(LSTM)进行比较。方法比较了现有实体识别方法和模型后,针对2018年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)任务一“电子病历命名实体识别”,提出基于Re-entity的CRF、BiLSTM-CRF、Lattice-LSTM方法,并在不同语料库训练不同参数级别的字符向量集。分别将各方法引入神经网络模型中进行模型性能对比实验,最后分别基于句子级和篇级输入句长进行对比研究。结果CRF模型在最优特征工程的结果下引入Re-entity方法后性能得到提高,句子级的Lattice-LSTM模型在该任务上取得了89.75%的严格F1-measure,优于CCKS2018任务一的最高结果(89.25%)。结论基于Re-entity新分词方法的CRF模型可利用中文临床药物知识库有效提高电子病历中药物的识别率,Re-entity方法可改善数据预处理阶段分词导致的错误累加,Lattice结构可以更好地结合字符和词序列的潜在语义信息,同时句子级输入能有效提高神经网络模型的识别准确率。
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关键词
计算机化病案系统
中文电子病历
实体识别
条件随机场
双向长短记忆神经网络
点阵长短记忆神经网络
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职称材料
题名
南通市成人体检中高血压患病情况及危险因素探讨
被引量：
3
1
作者
龚毅红
张婷婷
王云云
沈洪薰
凌利峰
董建成
机构
南通
大学
附属医院体检中心
南通大学医学院医学信息学教研室
出处
《中国全科医学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第33期3782-3784,共3页
基金
南通市重大科技创新专项项目(XA2009001-1)
文摘
目的了解南通市成人体检中高血压患病情况及其主要危险因素。方法从体检信息管理系统中抽取2009年42 102例成人体检者为研究对象,对其血压、体质指数、血脂(总胆固醇,三酰甘油,高、低密度脂蛋白胆固醇)、空腹血糖、吸烟及饮酒史资料进行分析。结果 (1)高血压患者8 812例,患病率为20.93%,其中,男患病率为25.73%,女患病率为13.28%,男女患病率间差异有统计学意义(P<0.01)。1、2、3级高血压患者分别占68.57%、24.89%和6.54%。(2)多因素Logistic回归分析显示,年龄〔OR=1.048,95%CI(1.043,1.052)〕、吸烟〔OR=1.110,95%CI(1.003,1.228)〕、饮酒〔OR=1.121,95%CI(1.011,1.242)〕、超重〔OR=2.820,95%CI(2.554,3.112)〕、糖尿病〔OR=2.267,95%CI(1.870,2.749)〕、高总胆固醇血症〔OR=1.266,95%CI(1.145,1.400)〕和高三酰甘油血症〔OR=1.483,95%CI(1.345,1.636)〕均可增加高血压的发病危险;女性〔OR=0.164,95%CI(0.105、0.256)〕高血压的发病危险明显低于男性。结论年龄、性别(男性)、吸烟、饮酒、超重、糖尿病、高总胆固醇血症和高三酰甘油血症可能是高血压发病的危险因素。
关键词
高血压
危险因素
体格检查
Keywords
Hypertension
Risk factors
Physical examination
分类号
R544.1 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
基于句子级Lattice-长短记忆神经网络的中文电子病历命名实体识别
被引量：
13
2
作者
潘璀然
王青华
汤步洲
姜磊
黄勋
王理
机构
南通大学医学院医学信息学教研室
哈尔滨工业
大学
(深圳)计算机科学与技术
学院
海军军医
大学
(第二军医
大学
)长征医院风湿免疫科
南通
大学
信息
科学技术
学院
通讯工程
教研室
出处
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期497-506,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0116902)
国家自然科学基金(81873915)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17-1932)~~
文摘
目的提出一种基于Re-entity新分词方法的条件随机场(CRF)模型,并与双向长短记忆神经网络(BiLSTM)-CRF和Lattice-长短记忆神经网络(LSTM)进行比较。方法比较了现有实体识别方法和模型后,针对2018年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)任务一“电子病历命名实体识别”,提出基于Re-entity的CRF、BiLSTM-CRF、Lattice-LSTM方法,并在不同语料库训练不同参数级别的字符向量集。分别将各方法引入神经网络模型中进行模型性能对比实验,最后分别基于句子级和篇级输入句长进行对比研究。结果CRF模型在最优特征工程的结果下引入Re-entity方法后性能得到提高,句子级的Lattice-LSTM模型在该任务上取得了89.75%的严格F1-measure,优于CCKS2018任务一的最高结果(89.25%)。结论基于Re-entity新分词方法的CRF模型可利用中文临床药物知识库有效提高电子病历中药物的识别率,Re-entity方法可改善数据预处理阶段分词导致的错误累加,Lattice结构可以更好地结合字符和词序列的潜在语义信息,同时句子级输入能有效提高神经网络模型的识别准确率。
关键词
计算机化病案系统
中文电子病历
实体识别
条件随机场
双向长短记忆神经网络
点阵长短记忆神经网络
Keywords
computed medical records systems
electronic medical record
entity identification
conditional random field
bi-directional long short-term memory neural network
lattice-long short-term memory neural network
分类号
R37 [医药卫生—病原生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
南通市成人体检中高血压患病情况及危险因素探讨
龚毅红
张婷婷
王云云
沈洪薰
凌利峰
董建成
《中国全科医学》
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于句子级Lattice-长短记忆神经网络的中文电子病历命名实体识别
潘璀然
王青华
汤步洲
姜磊
黄勋
王理
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
13
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