【摘 要】
：
目的分析海南省居民主要非故意伤害死因及对居民人均期望寿命的影响,了解海南居民不同性别、不同年龄的非故意伤害主要死因,为政府制定防控措施提供依据。方法选取海南省2018年死亡人口信息登记管理系统中非故意伤害死亡居民个案,计算不同性别、年龄的各类非故意伤害的死因构成比、死亡率以及期望寿命损失。结果2018年海南省居民非故意伤害死因首位是道路交通伤害,死亡率为13.67/10万,位列全人群死因第10位,期望寿命损失为0.376岁。其次分别为跌倒/坠落和溺水,死亡率分别为10.12/10万和5.05/10万,期望
论文部分内容阅读
目的分析海南省居民主要非故意伤害死因及对居民人均期望寿命的影响,了解海南居民不同性别、不同年龄的非故意伤害主要死因,为政府制定防控措施提供依据。方法选取海南省2018年死亡人口信息登记管理系统中非故意伤害死亡居民个案,计算不同性别、年龄的各类非故意伤害的死因构成比、死亡率以及期望寿命损失。结果2018年海南省居民非故意伤害死因首位是道路交通伤害,死亡率为13.67/10万,位列全人群死因第10位,期望寿命损失为0.376岁。其次分别为跌倒/坠落和溺水,死亡率分别为10.12/10万和5.05/10万,期望
其他文献
本研究以脑卒中后存在运动功能性障碍的患者为研究对象,开发了基于脑机接口技术的上下肢康复系统,并对其康复效果进行了分析。根据患者的康复需求,系统设计了主动、被动和脑控三种康复模式,其中脑控康复训练利用脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术,通过采集患者大脑的脑电信号,在人体外仿生构造一条大脑到肢体的神经通路,将患者的被动训练转化为主动控制,这种训练模式不但提高了患者的康复训练的主动性,还可以对其损伤的中枢神经形成一种反馈,用来刺激大脑神经的重塑或代偿,有效解决了传统康复疗法
在心脑血管领域,医学影像与机器学习(machine learning, ML)的结合能够在影像数据中实现信息的更深入挖掘,并辅助疾病的分析诊断。目前,ML已经在CT成像技术、磁共振成像技术、超声成像技术、核医学成像技术等医学影像技术上有所应用,减少了不同个体主观判断所产生的误差,同时提高了诊疗效率。我们总结了心脑血管诊疗领域常用医学影像技术的特点,分别从心脑血管影像的分类、检测、分割和生成四方面对
学校操场上的篮球区域，学生们正在进行一场篮球“特训”，另一侧空场地上学生们正在做基础拉伸；旁边的绿荫道上，摄影团的学生们正在拍树叶；舞蹈教室、合唱教室中，也都是孩子们训练的身影……这是下午3点半后，走进北京市海淀区的小学校园里经常能看到的景象。如今，学校里丰富的“课后服务”，成为不少学生的选择。 记者从海淀区教委处了解到，截至2021年4月30日，海淀全区共有20.9万名中小学生参与课后服务工作
为了克服常规踏板式步态训练器缺少移动性,无法配合患者的行动意愿。本研究研制了一种实现同步移动功能的踏板式康复训练助行器。采用SolidWorks2019对助行器进行三维建模,分别对支承减重车、踏板式步态康复训练器以及联动装置部分进行设计。联动装置与步态训练器的脚踏板和支承减重车的后车轮连接,通过脚踏板改变后轮的运动状态,后轮与脚踏板同步运动。使用Motion模块对助行器运动仿真,给脚踏板设定一个步态轨迹,求解了助行器脚踏板驱动小齿轮和后轮的角速度。结果表明,脚踏板驱动小齿轮和后轮角速度曲线有同步性,且光滑
伤害是全球的重要公共卫生问题之一,儿童的伤害发生及死亡状况依然严重、防控形势依然严峻。2018年和2019年世界卫生组织在《世界卫生统计报告》中指出[1],全球5岁以下儿童死亡的原因中,伤害死亡位列第四,因伤害死亡占总死亡人数的比例从2000年的5%上升到2016年的6%。伤害导致的死亡、残疾、住院、急门诊处理,对儿童的生命健康造成巨大威胁。
为了精准控制微流控芯片的分选进样速度,本研究设计了一种气压控制的进样系统。通过PID闭环控制,实现了对缓冲溶液瓶中气体容腔的精准压力控制,将样液以平稳的流量推送入微流控芯片中。采用Matlab软件中的Simulink建立数学模型对进样系统仿真,获得了在不同流量信号输入时,微流道中液体流量的动态响应特性。通过对比实验,仿真结果中进样系统达到输出稳定的时间不超过70 ms,稳定误差为3%;实验结果中进样系统达到输出稳定的时间不超过75 ms,稳定误差为5%,实验结果与仿真结果呈现高度正相关。
随着纳米技术的飞速发展,纳米材料凭借其特殊的理化性质被广泛应用于各个领域。近年来,纳米材料的毒性作用引起人们的高度关注。但目前对纳米材料详细毒理机制的认识,尤其是与扮演细胞“清道夫”角色的自噬途径的关系仍较为有限。据此,我们总结了纳米毒性作用与自噬途径的关系及其潜在意义,以期能够为纳米材料的进一步发展与应用有所启示,使纳米科技可以更安全的发展。
本文通过阐述机器学习的定义及分类,介绍了K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成的树模型以及人工神经网络等研究者常用于医疗疾病预测的机器学习算法,重点分析了机器学习在预测心血管疾病、糖尿病、肾病、肿瘤、妊娠期疾病等几类常见疾病中的应用情况,主要从特征选择、算法和预测准确性等方面说明机器学习预测疾病的应用特点。
脉搏波蕴含着许多人体生理与病理的重要信息,大量研究通过光电容积描记法(photoplethysmog-raphy,PPG)来利用脉搏波特征参数进行无创血压监测.为此,我们总结了脉搏波的特征参
医疗设备故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)系统具有提高医疗设备运行安全性、降低维修成本等功能,因此其开发越来越受到重视。本研究提出一种基于全仿真的医疗设备PHM系统开发平台,该平台基于Proteus仿真实现数据采集及传输,基于MATLAB/Simulink完成各功能模块的开发及算法验证工作。最后对电路故障情况进行模拟和测试验证,验证了本研究平台的可行性。