简介:摘要:普通材料试验室日常工作中,常有混凝土配合比的试配和验证,如道路、房屋、桥梁等构部件,都是水泥混凝土和混凝土构件组成,在建筑工程施工中常遇到,并且还在长期使用中。而怎样做好混凝土配合比的设计和验证,正确使用水泥及其建筑相关材料,合理提高建筑结构和构件的品质,是今后的研究和实施方向。在建筑施工中,不同的设备、不同的结构、不同的工艺及其配套方法,会产生多种不同的结果。对混凝土配合比及相关材料进行设计、统计、评估,及周围供货商的成本分析,得到合理的方案,提供给委托方。而普通试验室,只能对所送来的材料进行相关的检测和试配,以达到最佳的物理、力学使用性能,而对其他功能性要求高的、难度大的或有特殊性要求的只能探索研究了。
简介:研究一,在相关研究的基础上,确定了大学生压力源的7个因素,并编制了相应的问卷,对607名大学生进行了调查。采用LISRE18.53软件,分别对大学生压力源的7因素结构模型、6因素结构模型、5因素结构模型进行了验证,结果发现,5因素结构模型较为理想,其中,RMSEA=0.057,X^2/df=2.99,CFI=0.97。研究二,重新选取1260名大学生,采用LISRE18.53软件对研究一所拟合的5因素结构模型做进一步的验证性因素分析,结果证明,5因素结构模型拟合理想,其中,RMSEA=0.052,X^2/dr=2.72,CFI=0.96,说明,考察大学生压力源的理想结构模型为5因素结构模型,5因素分剐为:前速、学业、个人日常、经济、人际关系,最终修订的测评问卷可作为大学生压力源的测评工具。
简介:摘要:(S)-(-)- N,N-二甲基-3-羟基-3-(2-噻吩基)丙胺(CAS号:116817-84-6)合成工艺中用到多聚甲醛,导致最终生产的产品中有甲醛残留,甲醛在贮存过程中,易被氧化成甲酸,甲酸在《2020版中国药典四部0861残留溶剂测定法》中属于3类溶剂,需要控制残留量低于0.5%,且(S)-(-)- N,N-二甲基-3-羟基-3-(2-噻吩基)丙胺用于生产合成原料药,残留的甲醛容易发生反应,产生其他杂质,故(S)-(-)- N,N-二甲基-3-羟基-3-(2-噻吩基)丙胺中需要严格控制甲醛残留量。甲醛限度低,普通的滴定法受基质(样品)影响,无法准确定量,其次,甲醛在气相和液相上响应偏低,为提高方法灵敏度,考虑将甲醛用2.4-二硝基苯肼衍生成2,4-二硝基苯腙,通过HPLC检测方法测2,4-二硝基苯腙来检测甲醛含量,并对方法做全面方法学验证。
简介:在哥哥十四岁我九岁的那年,是我童年里最快乐的时光。哥哥那时为他自己和我各做了一付滑板车,每天我们脚踩着滑板车在巷子里快速滑行,惹得路人侧目而视。哥哥胆大而技熟,他可以在水泥道路上做一些花样滑冰动作。滑板车运动很快在我们那个街道风靡开来,二十来岁以下的男孩女孩每人都有一付。在某个日子里,巷子里会出现一长队滑板车手,穿着艳丽花衣服的女孩子混杂在一帮赤膊的男孩子里,其中还有两个男孩子剃着光葫芦头,很引人注目。他们打着唿哨,尖叫着,朝路人做着滑稽的鬼脸。我跟在哥哥的后面,虽然每天都要受到其他大孩子的推搡和斥责,骂我什么“小屁孩”,“鼻涕虫”,但我还是快乐的,因为象我
简介:摘要目的探讨血液透析(HD)患者发生高钾血症的相关因素,建立规律HD患者发生高钾血症的风险评估模型并进行验证。方法回顾性收集2020年4月至2021年1月郑州大学第一附属医院肾脏内科规律HD患者的临床资料。通过转换-随机数字生成器分为训练集和验证集。选取训练集数据,采用多因素logistic回归分析筛选高钾血症的相关因素并赋分,建立高钾血症的风险评估模型;将验证集数据代入模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),对模型评估高钾血症的效能进行验证。结果共入选502例患者,年龄(54±13)岁,其中男268例,女234例。训练集372例,验证集130例。最终纳入酸中毒、高钾饮食、既往高钾史、既往心力衰竭、心电图改变、通路功能不良、距离末次透析间隔时间进行多因素logistic分析,并根据这些因素建立风险评估模型。在验证集中绘制ROC曲线,计算AUC为0.799。建议≥5分为发生高钾血症的风险阈值,该cut-off值下对于高血钾事件评估的灵敏度为61.4%,特异度为86.3%。结论本研究初步建立了HD患者发生高钾血症的风险评估模型,可在一定程度上帮助临床医师管理HD患者的血钾水平。
简介:摘要目的分析脑创伤后认知功能障碍发生的独立危险因素,构建脑创伤后认知功能障碍危险因素的预测模型,并验证风险预测模型的有效性,为早期预测脑创伤后认知功能障碍的发生风险提供临床工具。方法第一部分,回顾性收集2021年2—5月于河北省唐山、沧州、承德21所三级、二级医院住院治疗的脑创伤患者(训练集556人),进行蒙特利尔认知评估,并收集通过文献研究获取的33个影响因素(一般资料、症状体征、实验室及影像学指标),依据认知障碍与否将患者分为病例组和对照组,单因素、多因素分析筛选独立危险因素。第二部分,运用二分类逻辑回归方程构建认知障碍预测模型,列线图可视化呈现模型。第三部分,收集2021年8—10月前述21所医院住院治疗的脑创伤患者(验证集260人)作为认知障碍预测模型的前瞻性验证人群,病例组对照组分类同前,比较两组危险因素。绘制代表模型区分度的受试者工作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线、校准曲线图和模型临床适用度评价模型效能等进行模型内外部验证。结果二分类Logistic回归分析显示,脑创伤后认知功能障碍危险因素为基底节损伤、损伤程度为重度、受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、受伤后上肢功能障碍、年龄≥60岁、文化程度为小学及以下。可视化列线图模型显示症状因素中受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、上肢功能障碍、损伤程度是本模型中影响创伤性脑损伤认知障碍发生风险的贡献较大的因素。预测模型区分度使用ROC曲线下面积的值(area under curve,AUC)显示内部验证和外部验证,分别为R语言分析的0.868和0.885,SPSS分析的0.868和0.901;模型校准度校准后曲线几乎与参考线相重合,Hosmer-Lemeshow检验P>0.05;模型临床适用度绘制的两条决策曲线(decision curve analysis,DCA)高于两条极端曲线,预测TBI认知障碍患者能从预测模型中获益,在Pt为0.1~0.8范围内,在Pt达到约0.1时直至近似1.0复合评价模型均存在净受益率。结论受伤后失忆经历、受伤后经常头痛、上肢功能障碍、损伤程度等危险因素是创伤性脑损伤认知障碍发生风险贡献较大的预测因子,其预测模型的预测作用良好、预测准确性较高、临床适用度较好,可应用于临床诊断。
简介:摘要目的分析ICU获得性衰弱的危险因素,构建并验证ICU获得性衰弱风险预测模型,为ICU患者的治疗和护理提供参考依据。方法采用便利抽样法,选取2018年12月—2019年7月某三级甲等医院3个ICU收治的306例ICU患者,采用随机数字表法将患者分为建模组(214例)和验证组(92例),并根据患者是否发生获得性衰弱,将建模组患者分为ICU获得性衰弱组(39例)和非ICU获得性衰弱组(175例)。采用Logistic回归分析危险因素,构建风险预测模型,应用Hosmer-Lemeshow卡方检验评价该模型的拟合程度,并选取验证组患者资料,应用ROC曲线下面积对该模型的预测效果进行验证。结果本研究最终纳入年龄(OR=1.050)、性别(OR=0.300)、ICU住院时间(OR=1.061)、是否发生脓毒血症(OR=17.850)4个危险因素构建风险预测模型,模型方程:Z=0.048×年龄-1.205×性别赋值+0.060×ICU住院时间+2.882×脓毒血症赋值-4.954。Hosmer-Lemeshow卡方检验结果显示模型有较好的拟合程度(χ2=7.267,P=0.508),验证组ROC曲线下面积为0.804,灵敏度为0.833,特异度为0.649,Youden指数为0.482,最佳风险阈值为16.14%。结论该模型具有较好的拟合程度,且该模型的预测效果较好,可帮助医护人员为ICU患者进行ICU获得性衰弱的发生风险评估,为临床医护人员制定适宜的治疗及护理方案提供参考。