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【中文期刊】 彭倩 刘丽欣 等 《临床误诊误治》 2024年37卷6期 71-76页ISTICCA
【摘要】 目的 研究社交焦虑、病耻感在精神分裂症(SP)患者正念、认知中链式中介路径.方法 选取2022 年9 月—2023 年9 月收治的SP 87 例,采用一般资料调查问卷、精神疾病病耻感量表、交往焦虑量表、正念注意觉知量表、韦氏成人智力测试对其...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 王雪惠 陈韵如 等 《北京中医药大学学报》 2023年46卷4期 528-535页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 基于五味苦参肠溶胶囊治疗溃疡性结肠炎的患者数据,探讨中医药疗效预测模型构建的可行性及其方法 要点.方法 选择五味苦参肠溶胶囊Ⅲ期临床试验的试验组(五味苦参肠溶胶囊)作为研究对象,经过8周试验后,数据资料完整的患者共274例.统计分析软...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 黄乐恩 高庆春 等 《中国神经精神疾病杂志》 2023年49卷4期 193-199页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 在急性缺血性卒中患者(acute ischemic stroke,AIS)中,探究时频域特征对脑自动调节功能受损鉴别模型的应用价值.方法 纳入AIS患者,收集患者一般资料,使用TCD测量患者动脉血压和脑血流流速,计算临界关闭压(cri...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹志远 陈佳怡 等 《中国卫生统计》 2023年40卷1期 50-55页ISTICPKUCSCD
【摘要】 本研究旨在构建基于加权Youden指数确定最佳诊断界值后的灵敏度、特异度以及最大加权Youden指数的置信区间估计方法.方法在正态分布和logistic分布假设下,基于delta法估计各指标的方差并基于正态近似法构建其置信区间估计参数法,基...
【关键词】 灵敏度；特异度；加权Youden指数；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈佳怡 曹志远 等 《中国卫生统计》 2023年40卷1期 20-26页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 在ROC曲线分析中,Youden指数常被用于最优诊断界值的选择.加权Youden指数考虑了灵敏度和特异度的不同权重,更符合实际应用需求,但基于该新指数用于选择最优诊断界值的理论尚不完善.本研究旨在假定检测结果服从logistic分布或...
【关键词】 最优诊断界值；加权Youden指数；Delta法；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 曹玥 王梓萱 等 《广西医科大学学报》 2023年40卷10期 1757-1763页ISTICCA
【摘要】 目的:通过对全国31个省域(不含港澳台地区)的城市公立医院医疗服务投入产出指标(2019-2021年)进行全要素生产率测算,为今后全国城市医疗卫生资源配置和规划提供依据和建议.方法:基于2019-2021年全国31个省域医疗服务投入和产出数...
- 概要：
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【中文期刊】 朱训 顾昕 《心理科学进展》 2023年31卷1期 145-158页
【摘要】 高维数据爆发的背景下,心理学研究目前急需变量相对重要性评估的有效方法.相对重要性评估的关键是选择合适的评估指标和统计推断方法.相对重要性的评估指标种类繁多,优势分析和相对权重是重点推荐的相对重要性评估指标.相对重要性的统计推断方法适用情境不...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 席梦瑶 赖俊峰 等 《统计与决策》 2023年39卷17期 46-51页
【摘要】 Weibull分布是一种常见的计算可靠性的分布,其尺度参数和形状参数常用极大似然估计法或最小二乘法进行估计.在对含缺失数据的Weibull分布进行参数估计时,若只使用完整数据进行估计,将会造成较大偏差.针对该问题,文章模拟一组服从Weibu...
【关键词】 Weibull分布；缺失数据；Bootstrap插补；
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【中文期刊】 王林海 陈石 《华中科技大学学报（自然科学版）》 2023年51卷3期 92-99页
【摘要】 采用Bootstrap和Jackknife两种统计学方法,用于评估贝叶斯重力平差算法的参数估计稳定性问题.以四川和云南实际重力测网的观测系统为例,模拟观测数据和误差分布,给出了贝叶斯重力平差方法用于实际重力平差的稳定性评估方案.研究结果表明...
【关键词】 陆地重力观测；贝叶斯重力平差；Bootstrap方法；
- 概要：
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【中文期刊】 白帅帅 陈超 等 《自动化学报》 2023年49卷10期 2084-2093页
【摘要】 基于脑电(Electroencephalogram,EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential,ERP)的有效解码,当前主要采用手工设计特征进行脑电分析.近年来,单试次脑电分类方法取得了长足进...
- 概要：
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