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气泡式管理策略在儿童定点医院新型冠状病毒变异株院内感染防控中的效果观察 被引量:1
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作者 顾莺 王颖雯 +12 位作者 柳龚堡 王传清 马健 曾玫 王中林 葛艳玲 夏爱梅 翟晓文 周文浩 黄国英 徐虹 桂永浩 张晓波 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期549-555,共7页
目的研究奥密克戎变异株流行期间气泡式管理策略应用于儿童定点医院新冠门急诊及新冠病房内人群的实施效果。方法前瞻性观察2022年3月1日—5月31日在复旦大学附属儿科医院新冠门急诊和新冠病房内接受诊治的儿童和工作人员,调查其在气泡... 目的研究奥密克戎变异株流行期间气泡式管理策略应用于儿童定点医院新冠门急诊及新冠病房内人群的实施效果。方法前瞻性观察2022年3月1日—5月31日在复旦大学附属儿科医院新冠门急诊和新冠病房内接受诊治的儿童和工作人员,调查其在气泡管理策略下奥密克戎变异株院内感染的发生情况。结果共纳入763名患儿(其中确诊新型冠状病毒感染患儿432例)和98名工作人员。观察期内医院感染发生率和工作人员职业暴露发生率均为0。结论气泡式管理在奥密克戎变异株流行期间用于儿童定点医院对高风险区域的管控是一种可行、有效的策略。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎 奥密克戎变异株 儿童 院内感染 气泡式管理
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基于人工智能的儿童甲流和乙流辅助诊断模型研究 被引量:6
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作者 葛小玲 尚于娟 +8 位作者 徐锦 曾玫 王传清 李静 施宇 王一 胡子欣 徐虹 张晓波 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期810-818,共9页
目的通过机器学习算法进行甲流和乙流阳性感染患儿的智能辅助诊断模型研究,协助开展传染病门诊预诊。方法以2013年1月—2020年6月在复旦大学附属儿科医院门诊就诊的呼吸道感染性疾病患儿为研究对象,纳入基本信息、鼻咽拭子及血常规检验... 目的通过机器学习算法进行甲流和乙流阳性感染患儿的智能辅助诊断模型研究,协助开展传染病门诊预诊。方法以2013年1月—2020年6月在复旦大学附属儿科医院门诊就诊的呼吸道感染性疾病患儿为研究对象,纳入基本信息、鼻咽拭子及血常规检验数据,采用Python进行数据处理和统计分析,基于Logistics回归和GBDT模型构建辅助诊断模型并计算特征值,以ROC曲线、AUC值和模型概率预测箱型图等指标作为模型性能判断标准。结果经鼻咽拭子确诊为单甲流阳性38094例,单乙流阳性24792例,甲乙流合并215例,共计63101例。共纳入25个指标作为模型特征值。基于Logistics模型和GBDT模型构建的甲流辅助诊断模型AUC值分别为0.877和0.884,前5位重要特征为年龄、单核细胞百分比、白细胞、淋巴细胞绝对值和C反应蛋白;乙流模型AUC值分别为0.895和0.902,前5位特征为年龄、单核细胞百分比、嗜酸性细胞计数、白细胞和血小板。GBDT效果均好于Logistics模型,且在鉴别单乙流阳性病例时性能最佳(AUC=0.902)。结论本研究建立起基于血常规检验数据的儿童甲乙型流感AI辅助诊断模型,可在诊前较为准确地从呼吸道感染性疾病人群中识别甲流和乙流感染阳性患儿,迁移性好,能够在实际应用中发挥诊前辅助诊断作用。 展开更多
关键词 流行性感冒(Flu) 儿童 人工智能(AI) 辅助诊断
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