简介:摘要:猜测与推想使儿童的阅读之旅充满了乐趣。在儿童的阅读过程中,如果能够一边读一边预测,并且顺着故事的情节去猜想,将会提升学生的自主阅读感受水平。在教学中,总结并掌握预测这一策略,教师采取开篇引导,预测故事将要发生的情节,激发学生积极参与的乐趣的方式来进行。在课堂教学中,教师引导学生归纳预测的四种方法,并学以致用,将课内习得的方法运用于课外阅读或者观影中,使得课内外因预测都精彩。
简介:摘要 R&D 是衡量一个国家或地区科技活动和科技投入水平的重要指标,各个国家或地区的科技、经济、社会发展程度直接受到 R&D 投入力度的影响。通过对江苏省 R&D 经费投入的时间序列变换特征进行分析 , 建立指数曲线预测模型和 AR(2) 时间序列预测模型的组合预测模型 , 对江苏省 2020 — 2022 年的 R&D 经费投入的发展变化趋向进行预测。
简介:摘要目的探讨特重度烧伤患者的死亡风险因素,以此建立死亡风险列线图预测模型,并分析其对特重度烧伤患者死亡风险的预测价值。方法回顾性分析陆军军医大学第一附属医院全军烧伤研究所2010年1月—2018年10月收治的231例(男190例、女41例,年龄18~60岁)符合入选标准的特重度烧伤患者的病历资料,根据患者最终预后分为存活组173例和死亡组58例。统计2组患者性别、年龄、吸入性损伤程度、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、烧伤指数,伤后第1、2个24 h补液系数和尿量系数,入院后首次碱剩余、休克指数、血细胞比容(HCT),有无院前补液、是否使用呼吸机、是否进行连续性肾脏替代治疗(CRRT),计算入院时简化烧伤严重指数(ABSI)、Baux评分。根据呼吸机使用情况将患者分为使用呼吸机组131例和未使用呼吸机组100例,统计2组患者的死亡情况、烧伤总面积、烧伤指数、吸入性损伤发生情况和程度;根据CRRT应用情况将患者分为进行CRRT组59例和未进行CRRT组172例,统计2组患者的死亡情况、烧伤总面积和烧伤指数。对数据行t检验、χ2检验、Mann-Whitney U检验,筛选患者死亡的相关因素。对存活组和死亡组组间比较差异有统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析,筛选患者死亡的独立风险因素,并据此建立死亡风险列线图预测模型。采用Bootstrap法对死亡风险列线图预测模型进行内部验证,通过绘制校准曲线和计算一致性系数来评估死亡风险列线图预测模型对患者死亡风险的预测价值。根据死亡风险的列线图得到231例患者的死亡风险评分,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算其最佳阈值与最佳阈值下的敏感度、特异度及曲线下面积。结果(1)存活组和死亡组患者烧伤指数、入院时ABSI、吸入性损伤程度、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、伤后第1个24 h补液系数、使用呼吸机、进行CRRT及入院时Baux评分比较,差异有统计学意义(Z=-7.696、-7.301,χ2=18.304、63.065、23.300、13.073、34.240、59.586,t=-7.536,P<0.01)。(2)使用呼吸机组和未使用呼吸机组患者死亡情况、吸入性损伤伤发生情况及程度、烧伤总面积、烧伤指数比较,差异有统计学意义(χ2=34.240、17.394、25.479,Z=-6.557、-7.049,P<0.01)。(3)进行CRRT组和未进行CRRT组患者的死亡情况、烧伤总面积和烧伤指数比较,差异有统计学意义(χ2=62.982,Z=-47.421、-6.678,P<0.01)。(4)使用呼吸机、进行CRRT和烧伤指数是特重度烧伤患者死亡的独立危险因素(比值比=3.277、5.587、1.067,95%置信区间=1.073~10.008、2.384~13.093、1.038~1.096,P<0.05或P<0.01)。(5)列线图预测模型初始一致性系数为0.90,校正后的一致性系数为0.89,校正前后的一致性系数相近且均较高,列线图预测模型的一致性和预测效果较好。ROC曲线最佳阈值为0.23,最佳阈值下的敏感度是86.0%、特异度是80.0%。ROC曲线下面积为0.90(95%置信区间=0.86~0.94,P<0.01)。结论烧伤程度重及器官的损伤和/或衰竭是特重度烧伤患者死亡的根本原因。基于使用呼吸机、进行CRRT和烧伤指数3个指标建立的死亡风险列线图预测模型对特重度烧伤患者死亡有较好的预测能力。
简介:【内容摘要】有梯度、循序渐进地让学生学策略、练策略、用策略,这是策略单元学习的任务。笔者在阅读教学过程中,指导学生通过巧用题目,借助旁批,联系线索,激活经验,续编故事等预测策略的运用,不断主动地进行预测,激起阅读探究的欲望,从而提升语文素养。