搜索结果: 1-15 共查到“知识库 卫生统计学”相关记录82条 . 查询时间(0.89 秒)
《进一步加强卫生健康行业内部审计工作的若干意见》解读
卫生健康行业 内部审计 审计法
2023/3/29
根据《中华人民共和国审计法》《中华人民共和国审计法实施条例》,中共中央办公厅、国务院办公厅《关于建立健全审计查出问题整改长效机制的意见》及有关部门规章,国家卫生健康委制定印发《进一步加强卫生健康行业内部审计工作的若干意见》(国卫财务发〔2022〕9号,以下简称《意见》),现将有关要点解读如下:
![](http://www.firstlight.cn/upload/imgfile/202312/25/20231225144952933.jpg)
王彤教授团队在《Infectious Diseases of Poverty》发文:提出在某些情况下可适当延长COVID-19的隔离观察时间(图)
山西医科大学 公共卫生学 卫生统计学
2023/12/25
近日,山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室王彤教授团队在《Infectious Diseases of Poverty》(中科院1区top期刊)上发表了题为“Demand for longer quarantine period among common and uncommon COVID-19 infections: a scoping review”的研究论文,该研究考虑了无症状感染者等...
分析中国2005 — 2017年31个省、市、自治区艾滋病发病率的空间分布和集聚特征,为制定区域化艾滋病防控策略和合理分配防治资源提供参考依据。 方法 收集2006 — 2018年《中国卫生统计年鉴》、《中国卫生和计划生育统计年鉴》和《中国卫生健康统计年鉴》中的艾滋病发病数据,应用趋势性χ2检验和分级地图展示艾滋病发病率的流行趋势和空间分布,并运用全局和局部空间自相关分析探讨发病率的空间关联性...
大学生手机依赖与抑郁症状及其社会支持效应修饰作用
大学生 手机依赖 抑郁 社会支持
2020/5/25
了解高校大学生手机过度使用与抑郁症状流行现况,分析二者的关联并探索社会支持对其效应修饰作用。 方法 选取安徽医科大学3个学院共1 265名大一~大四年级学生作为研究对象,采用青少年手机使用依赖自评问卷、抑郁自评量表、青少年社会支持量表分别调查手机依赖、抑郁症状和社会支持状况,采用 χ2检验分析不同特征群体之间的差异,采用logistic回归方法分析手机依赖与抑郁症状的关联。
研究基于bootstrap抽样的期望最大化算法(EMB)的多重填补方法在横断面健康体检定量变量缺失数据的填补效果,为健康体检数据选择恰当的多重填补方法提供相关依据。 方法 基于人群横断面健康体检实测数据,采用EMB法多重填补法,应用R 3.5.0统计软件中的Amelia II程序包对2013年1 — 12 月在陕西省西安市西京医院健康体检中心进行常规体检的1 634名员工的健康体检数据进行多...
徐州市居民对“限抗令”和抗生素使用认知情况分析
“限抗令” 抗生素 使用认知
2020/5/26
了解江苏省徐州市居民对“限抗令”和抗生素使用的认知情况,为促进“限抗令”的推广提供参考依据。 方法 于2017年9 — 11月采用分层整群随机抽样方法在徐州市区2个街道及其2个对应下属县城抽取651名常住居民作为调查对象进行问卷调查,分析其对“限抗令”和抗生素使用的认知情况。
了解水果摄入联合吸烟、饮酒与食管癌发病的关系,为食管癌的预防控制提供参考依据。 方法 采用以医院为基础的病例对照研究方法,对2010年1月 — 2016年12月在福建省肿瘤医院和福建医科大学附属漳州市医院经病理组织确诊的1 181例原发性食管癌新发病例作为病例组及按病例组同性别、年龄(± 5岁)频数匹配的同期在福建医科大学附属第一医院和福建医科大学附属漳州市医院骨科就诊的1 196例非肿瘤患者作...
![](http://www.firstlight.cn/upload/imgfile/20232/16/202321613376779.png)
东南大学公共卫生学院举办首次教育教学系列讲座(图)
东南大学公共卫生学院 教育教学 流行病与卫生统计学
2023/2/16
2017年11月15日,公共卫生学院在公卫201教室举办了首次教育教学系列讲座,学院党政领导及教师学生共30余人参加讲座,讲座由金辉副院长主持。
Classify hyperdiploidy status of multiple myeloma patients using gene expression profiles
Classify hyperdiploidy status multiple myeloma patients expression profiles
2016/1/25
Multiple myeloma (MM) is a cancer of antibody-making plasma cells. It frequently harbors alterations in DNA and chromosome copy numbers, and can be divided into two major subtypes, hyperdiploid (HMM) ...
canEvolve: A web portal for integrative oncogenomics
canEvolve web portal integrative oncogenomics
2016/1/25
Genome-wide profiles of tumors obtained using functional genomics platforms are being deposited to the public repositories at an astronomical scale, as a result of focused efforts by individual labora...
Transcription factor-pathway co-expression analysis reveals cooperation between SP1 and ESR1 on dysregulating cell cycle arrest in non-hyperdiploid multiple myeloma
coexpression cell cycle arrest multiple myeloma hyperdiploid
2016/1/25
Multiple myeloma is a hematological cancer of plasma B cells and remains incurable. Two major subtypes of myeloma, hyperdiploid MM (HMM) and non-hyperdiploid MM (NHMM), have distinct chromosomal alter...
Classify hyperdiploidy status of multiple myeloma patients using gene expression profiles
Classify hyperdiploidy status multiple myeloma patients expression profiles
2016/1/20
Multiple myeloma (MM) is a cancer of antibody-making plasma cells. It frequently harbors alterations in DNA and chromosome copy numbers, and can be divided into two major subtypes, hyperdiploid (HMM) ...
canEvolve: A web portal for integrative oncogenomics
canEvolve web portal integrative oncogenomics
2016/1/20
Background & Objective: Genome-wide profiles of tumors obtained using functional genomics platforms are being deposited to the public repositories at an astronomical scale, as a result of focused effo...
Transcription factor-pathway co-expression analysis reveals cooperation between SP1 and ESR1 on dysregulating cell cycle arrest in non-hyperdiploid multiple myeloma
coexpression cell cycle arrest multiple myeloma hyperdiploid
2016/1/20
Multiple myeloma is a hematological cancer of plasma B cells and remains incurable. Two major subtypes of myeloma, hyperdiploid MM (HMM) and non-hyperdiploid MM (NHMM), have distinct chromosomal alter...
High Dimensional Influence Measure
Cook’s distance High dimensional diagnosis Influential obser- vation Lasso Marginal correlations Variable Screening
2016/1/20
Influence diagnosis is important since presence of influential ob-servations could lead to distorted analysis and misleading interpreta-tions. For high dimensional data, it is particularly so, as the ...