简介:摘要目的了解杭州市职业健康体检人群疑似职业病检出情况,探讨建立职业病患病影响因素两水平logistic模型。方法于2018年10月,通过杭州市职业病防治院2015至2017年职业健康检查复查数据库收集体检者信息。利用MLwiN2.02软件,以职业病危害因素为水平2单位,职工为水平1单位,建立疑似职业病两水平Logistic模型,不同特征疑似职业病检出率比较采用χ2检验。疑似职业病检出率随年龄、工龄的变化趋势采用Cochran-Armitage趋势检验。结果2 965名职业体检职工疑似职业病检出率为59.6%(1 767/2 965),不同职业病危害因素暴露所致疑似职业病检出率不同(χ2=1 615.27,P<0.01),噪声暴露所致疑似职业病检出率最高(98.0%,1 206/1 231),其次为粉尘暴露(87.5%,70/80);男性检出率为61.5%(1 532/2 492),女性检出率为49.7%(235/473),检出率差异有统计学意义(χ2=22.96,P<0.01)。疑似职业病检出率随年龄和工龄增高呈增高趋势(Z=8.77、3.62,P<0.01)。水平2单位随机效应有统计学意义(χ2=4.77,P<0.05)。结论疑似职业病检出水平在不同职业病危害因素暴露中存在聚集性,职业病危害因素暴露对疑似职业病的发生作用较个体特征的影响更大。
简介:星期一早晨,姜胖子姜成武老师迈着实沉的脚步,来到三楼校长室前,在校长室之门是推还是敲的问题上,姜成武老师丝毫没有犹豫过,那就是推(推得开则说明张冰凌校长允许人进去,推不开就是禁止他人入内嘛,有什么好敲的),于是他就推门而入。小白脸张冰凌校长正在泡猫屎咖啡。姜成武老师和别的老师一样,每天差不多都是从一杯奶(牛奶或豆奶)开始的;但张冰凌校长每天却是从一杯猫屎咖啡开始的,所以他是校长,而他们只是他的手下而已。姜成武老师的擅自闯入,显然吓到了张冰凌校长,他泡咖啡的动作明显走了样,但姜成武老师是看不出来的,只有张冰凌校长自己知道;但他还是对自己轻易就被人干扰的状况非常不满,并且对来者没有敲门就擅自闯入更是深恶痛绝,他扭过头去想教训教训这个不速之客(他有盯着对方眼睛讲话的习惯),但见是体育老师
简介:目的根据大白鼠皮肤碱烧伤创面早期病理组织学观察复制Ⅱ、Ⅲ度碱烧伤模型,研究碱烧伤的临床治疗。方法Wistar纯种健康大白鼠20只,以不同浓度2mol/l、2.5mol/l、5mol/lNaOH,作用时间分别为30秒、45秒、60秒、75秒,涂抹于脱毛后的表皮。结果2mol/L(60s)、2.5mol/L(45s),5mol/L(30s)即可直接造成Ⅱ度-深Ⅱ度烧伤;2mol/L(75s)、2.5mol/L(60s)、5mol/L(45s)即可造成Ⅲ度烧伤,其烧伤深度与NaOH溶液浓度和作用时间呈正比。结论Ⅱ度、Ⅲ度碱烧伤均为渐进性烧伤,与文献中介绍的潜拙样损伤似乎不同。另外,不同浓度NaOH溶液在相同时间对皮肤组织的损伤及同一浓度NaOH溶液在不同时间对大白鼠皮肤的损伤病理学变化均有差异。
简介:通过引入岩石骨架参数表达式到Gassmann近似流体方程中,实现了基于该方程的地震孔隙度反演。但是岩石骨架参数表达式有很多种,使得地震孔隙度反演公式也各不相同,实际应用不方便,反演结果也难以评价。作者在研究现有常用岩石骨架参数表达式如Esheby-Walsh,Pride,Geertsma,Nur,Keys-Xu以及Krief等的基础上,提出了含有调节参数的岩石骨架模型统一表示式,发展了基于Gassmann方程的地震孔隙度反演方法。该方法应用范围宽,参数调节方便、灵活。为验证所提公式和方法的实用性,作者们结合ZJ地区钻井岩心的岩石物理样品测试数据和测井数据,进行了地震孔隙度反演。由于该地区油气储层的存在与中等程度孔隙度的分布有关,因此地震孔隙度反演对预测和识别油气层、干层和含水层有重要作用。反演结果与工区内孔隙度测井瞌线吻合度高,说明本文所提公式与方法是有效的,可靠的。
简介:汉字具有系统性是学界公认的,但是传统的汉字学研究,多以定性的、说解式的方式描述系统,对系统性没有刻画的指标,无法衡量,更无法比较。运用数学的方法从一个侧面定量地刻画汉字的系统性,就会使汉字的系统性在形体关联度上得以计算、各断代汉字系统的形体关联程度可以比较,其系统性通过形体关联度的计算得以量化。汉字个体之间通过构件在形体上产生联系,汉字形体关联度描写的是形体联系的紧密程度,反映的是汉字在形体上的内聚性、系统性。汉字形体关联度对汉字规范、汉字系统优化具有重要的参考价值。中国大陆推广使用简化字以来,简繁之争持续了几十年,通过对形体关联度的计算可以看到:虽然简化字系统对造字理据有所削弱,但从整体上看,简化字系统并没有降低汉字系统的形体关联度。
简介:大数据分析技术在各行各业得到了广泛的应用,但目前业界普遍缺少一个统一的、权威的、适应现代数据分析要求的专业标准。本文首先介绍了大数据领域能力成熟度模型发展现状,接着阐释建立数据分析能力成熟度模型的必要性,最后尝试提出数据分析能力成熟度模型的能力项和四个等级。