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肿瘤治疗心脏毒性预测基因突变检测文库的构建方法: 本发明公开了一种肿瘤治疗心脏毒性预测基因突变检测文库的构建方法，其特征在于：覆盖人类肿瘤治疗心脏毒性相关38个基因上总共56种遗传性变异位点。本发明的构建方法针对多个靶序列进行单管，快速完成文库的构建，整个文库构建过程仅...; 辇伟奇张娜李丽仙刘海霞葛闯曹勇唐万燕何永鹏; 文献传递

灰色预测模型GM(1,1)在医院门诊量预测中的应用被引量：15: 2012年; 目的了解医院2000年-2011年门诊量的趋势,探讨灰色预测模型GM(1,1)在时间序列资料中的应用,建立预测医院月门诊量的时间序列模型,为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2000年-2011年门诊量数据,应用MATLAB软件建立灰色预测模型并进行模型评价,预测2012年-2014年的门诊量。结果GM(1,1)模型为:^Y(t)=552512.3619e0.1021(t-1)-478343.3619,预测值的相对误差小于20%,模型精度为优(C=0.29,P=1.00),预测效果好,2012年-2014年医院门诊量预测值分别为182612、202243、223984。结论GM(1,1)灰色模型能很好的拟合门诊量的变动趋势,在无外界因素影响的情况下,医院门诊量将会继续上涨。; 马春柳刘海霞李小升雷海科周宏; 关键词：门诊量

合理缩短术前平均住院时间的可控影响因素及对策研究被引量：7: 2016年; 术前平均住院时间作为平均住院时间的重要组成部分，是体现医院整体管理水平，尤其是手术科室整体运行水平最直接、最敏感的指标。术前平均住院时间延长，不仅增加患者的负担，同时还影响医院的收容量和经济效益。如何进一步缩短术前平均住院时间，加快手术周转是目前亟需解决的问题。为此，本文对某院术前平均住院时间的影响因素展开调查，针对可控因素实施干预措施，并对实施效果进行评价。; 武芳伍祥林刘海霞; 关键词：住院时间影响因素术前手术科室干预措施

芪冬颐心口服液联合磷酸肌酸钠对病毒性心肌炎的临床效果观察被引量：8: 2017年; 目的:研究芪冬颐心口服液联合磷酸肌酸钠对小儿病毒性心肌炎的临床效果。方法:将80例中医辨证为气阴两虚型病毒性心肌炎患儿采用随机数表法分为对照组(40例)和观察组(40例),对照组给予磷酸肌酸钠治疗,观察组在对照组基础上加用芪冬颐心口服液,2周为1个疗程,治疗1个疗程。比较两组临床疗效及心电图改善情况,检测T淋巴细胞水平(CD4+、CD8+、CD4+/CD8+)、炎性反应指标[白介素6(IL-6)、肿瘤坏死因子α(TNF-α)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)]、心肌酶谱[肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)、乳酸脱氢酶(LDH)]、心肌肌钙蛋白I(c Tn I)水平。结果:观察组患者治疗总有效率90.00%,明显高于对照组70.00%,心电图总有效率95.00%,明显高于对照组72.50%。观察组治疗后CD4+、CD4+/CD8+分别为(30.16±1.69、1.55±0.25)%,明显高于对照组(27.79±1.58、1.20±0.24)%,观察组CD8+(22.06±1.30)%,低于对照组(24.49±1.19)%。观察组治疗后IL-6、TNF-α、hs-CRP分别为(32.34±2.64)pg/ml、(9.52±3.74)ng/ml、(1.34±0.55)mg/L,均明显低于对照组(43.71±3.24)pg/ml、(14.43±3.94)ng/ml、(2.57±0.80)mg/L。观察组治疗后CK、CK-MB、LDH、c Tn I分别为(125.6±15.1)U/L、(19.15±5.26)U/L、(91.2±12.1)U/L、(0.15±0.06)μg/L,均明显低于对照组(147.7±19.3)U/L、(25.16±6.51)U/L、(125.5±13.5)U/L、(0.25±0.08)μg/L。结论:芪冬颐心口服液联合磷酸肌酸钠治疗儿童病毒性心肌炎可明显改善心肌功能,其机制可能为调节免疫功能、减轻炎症程度。; 罗敏龙波潘玲高淑蓉刘海霞; 关键词：病毒性心肌炎磷酸肌酸钠芪冬颐心口服液心肌酶谱

应用灰色预测模型GM(1,1)预测医院住院人次被引量：2: 2013年; 住院部是医院对外服务的重要窗口，可以直接影响医院的声誉和形象。同时，住院量也是评价一所医院医疗工作的重要指标之一，直接或间接地反映出该医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此，了解医院住院量的变化情况，对于合理安排医疗资源，提高医疗工作效率意义重大。要想更好地了解医院住院量的变化情况，最好是能掌握其变化趋势，这就需要通过运用统计学知识，借助软件对其进行模拟预测。; 李小升刘海霞马春柳雷海科

SARIMA模型在医院门诊量预测中的应用被引量：7: 2013年; 目的了解医院2000年-2011年门诊量的趋势,建立预测月门诊量的时间序列模型,为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2002年1月至2012年12月年门诊量数据,应用SPSS18.0软件建立季节自回归滑动平均模型(Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average model,SARIMA模型),并验证2012年7至12月份的门诊量。结果预测值与实际值的上升下降趋势基本吻合,SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型为最优模型,标准化贝叶斯信息标准(NormalizedBayesian Information Criteria,BIC)值与平均绝对误差百分比(Mean absolute percentage error,MPE)值最小,BIC值为13.82,MPE为7.70,Box-Ljung检验无统计学意义(Q18=17.93,P=0.3281>0.05)。结论 SARIMA模型能很好的拟合门诊量的变动趋势,在无外界因素影响的情况下,医院门诊量将会继续上涨。; 李小升马春柳雷海科刘海霞; 关键词：时间序列 SARIMA模型门诊量

肿瘤专科医院医疗质控体系的实践被引量：5: 2014年; 医疗质量是医院赖以生存和发展的基础，更是医院在竞争日益激烈的医疗市场中取胜的根本，加强医疗质量管理是医院管理的核心内容。作为三三级甲等肿瘤专科医院，医院十分厦视医疗质量与安全。近年来，在充分研究医疗质量管理新趋势的情况下，结合国内外先进的医疗质量管理经验和理念，; 刘海霞伍祥林武芳; 关键词：医院医疗质控体系医院管理三级甲等

SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用被引量：10: 2013年; 住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标，直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此，了解住院量的变化情况，对于合理安排资源，提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况，就要对其进行预测。目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等。针对住院量数据的特殊性，本文选用季节自回归滑动平均模型（seasonal auto regressive integrated movong average model，SARIMA模型），分析2000-2011年住院量的历史数据，探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况，为医院规划自身发展提供科学的依据。; 马春柳刘海霞李小升雷海科王红李琳马喆周宏; 关键词：ARIMA模型住院人次医院住院线性回归模型神经网络模型

以科级质量管理为基础的病历质量考评机制建立被引量：15: 2016年; 随着医院业务量不断的增长,三甲医院疑难杂症越来越多,出现了病历质量考评覆盖率降低、病历检查专家对专科病历内涵质量不够深入等问题。原有的病历质量考评模式,不能客观反映病历质量情况。建立以科级质量管理为基础的病历质量考评机制,可提高科室及全员病历质量考评参与度、加强科级质量管理能力,不断提升医院病历质量内涵。; 杨开浩吴永忠汪波周宏刘海霞; 关键词：病历病历质量质量管理考评

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