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茶叶电商直播消费者的购买意愿研究

商场现代化 2025年第2期 16-18页

作者：彭信梓李梓琪刘莉琼武汉商学院工商管理学院

近年来“直播+助农”成为带动农村经济的重要方式,湖北作为茶叶大省,积极开发直播营销,但大多数效果平平。为了解影响茶叶电商消费者购买意愿的原因,本文以茶叶电商消费者为研究对象,以调查影响茶叶电商消费者购买意愿的因素为目的,围... 详细信息

近年来“直播+助农”成为带动农村经济的重要方式,湖北作为茶叶大省,积极开发直播营销,但大多数效果平平。为了解影响茶叶电商消费者购买意愿的原因,本文以茶叶电商消费者为研究对象,以调查影响茶叶电商消费者购买意愿的因素为目的,围绕人口学特征因素及电商直播要素等重要变量设计调查问卷,并以获取的305个有效样本为基础数据,利用统计学方法,分析了我国茶叶电商直播消费者的基本特征以及影响其购买意愿的因素。研究结果表明,茶叶电商消费者年轻化特点显著,对于绿茶、红茶等茶叶品类需求较高,追求产品质量,注重消费体验,对于新奇、有特色的茶叶文化有较大的兴趣。本文最后以研究结果为基础,结合茶叶文化特征及实际情况为茶叶电商直播的发展提供建议。

关键词：茶叶电商直播电商消费者购买意愿

乡村振兴背景下数字乡村发展的理论逻辑与实践研究

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中国集体经济 2025年第1期 5-8页

作者：李永霞杜祎文买信宇新乡工程学院

随着数字信息技术的不断发展和乡村振兴战略的全面推进,我国正在加快推进数字乡村建设。文章从乡村产业数字化、乡村生态数字化、乡村文化数字化、乡村治理数字化、乡村生活数字化五个方面对数字乡村发展进行理论逻辑分析,并指出当前我... 详细信息

随着数字信息技术的不断发展和乡村振兴战略的全面推进,我国正在加快推进数字乡村建设。文章从乡村产业数字化、乡村生态数字化、乡村文化数字化、乡村治理数字化、乡村生活数字化五个方面对数字乡村发展进行理论逻辑分析,并指出当前我国数字乡村建设仍存在基础设施薄弱、农民数字素养低、政策体系不完善等问题。基于此,文章提出未来我国应从加快数字乡村基础设施建设、构建数字乡村人才培养体系、优化数字乡村建设的顶层设计等方面出发,不断优化数字乡村建设路径,推动乡村全面振兴。

关键词：乡村振兴数字乡村基础设施人才培养顶层设计

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中国老年慢性病患者失能状况的Meta分析

中国全科医学 2025年第2期28卷 159-168页

作者：何雨欣吴艺新杨珊信博李梦驰蒋文慧西安交通大学医学部护理学系陕西省西安市710061

背景随着人口老龄化加深,失能成为老年人较突出的健康问题之一。我国老年慢性病群体庞大,且有多病共存特点,存在巨大的失能风险,而既往失能率研究结果不一。目的系统评价中国老年慢性病患者失能状况。方法计算机检索PubMed、Embase、Web... 详细信息

背景随着人口老龄化加深,失能成为老年人较突出的健康问题之一。我国老年慢性病群体庞大,且有多病共存特点,存在巨大的失能风险,而既往失能率研究结果不一。目的系统评价中国老年慢性病患者失能状况。方法计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、Scopus、中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊库(VIP)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中华医学期刊全文数据库共计10个数据库中关于中国老年慢性病患者失能状况的观察性研究,检索时限截至2023年8月。由2名研究者独立进行文献筛选、数据提取及质量评价,采用Stata 16.0软件对纳入文献进行Meta分析。结果共纳入32篇文献(34项研究),样本量为221~16566例,失能率为6.9%~82.8%。Meta分析结果表明,老年慢性病患者失能率为43.2%(95%CI=32.9%~53.5%)。亚组分析结果表明,女性失能率(36.6%,95%CI=27.0%~46.2%)高于男性(33.9%,95%CI=23.9%~43.9%);年龄越大,失能率越高(60~69岁:24.2%,95%CI=14.3%~34.0%;70~79岁:34.9%,95%CI=24.1%~45.7%;≥80岁:47.7%,95%CI=36.3%~59.1%);患慢性病种类失能率位列前3的为痴呆/帕金森病(56.3%,95%CI=40.9%~71.7%)、精神疾病(53.9%,95%CI=46.0%~61.7%)、脑血管疾病(49.2%,95%CI=33.5%~64.8%);老年人群失能率随合并慢性病种数增多而增高(1种:33.1%,95%CI=20.8%~45.3%;2种:36.3%,95%CI=22.6%~50.0%;≥3种:49.7%,95%CI=31.3%~68.0%)。结论我国老年慢性病人群失能率较高,慢性病种类和患病数量均对失能率有影响。建议加强对老年慢性病人群的监测和管理,以预防和减少失能的发生,促进健康老龄化。

关键词：慢性病失能老年人 Meta分析中国

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机器学习模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值研究

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中医康复 2025年第1期2卷 12-17页

作者：曾形信赖奕杉殷敏中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院四川雅安625000

目的:探讨机器学习模型与逐步线性回归(Stepwise linear regression,SLR)模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值。方法:选取中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院2013年1月~2023年12月收治的亚急性期脑卒中患者1046例... 详细信息

目的:探讨机器学习模型与逐步线性回归(Stepwise linear regression,SLR)模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值。方法:选取中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院2013年1月~2023年12月收治的亚急性期脑卒中患者1046例为研究对象,取患者一般资料以及入院时功能独立性量表(Functional Independence Measure,FIM)评分构建SLR、回归树(Regression ***)、集成学习(Ensemble learning,EL)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)以及高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)预测模型,并采用10折交叉验证,比较各模型实际与预测出院FIM评分以及FIM增益的决定系数(R^(2))、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)。结果:机器学习模型(R^(2):RT=0.75,EL=0.78,ANN=0.81,SVR=0.80,GPR=0.81)在预测FIM运动评分方面优于SLR(0.70)。机器学习模型对FIM增益总分的预测准确性(R^(2):RT=0.48,EL=0.51,ANN=0.50,SVR=0.51,GPR=0.54)也优于SLR(0.22)。结论:机器学习模型在预测FIM预后方面优于SLR:仅包含患者一般信息和入院FIM评分的机器学习模型的预测准确性优于既往研究,同时GPR对FIM预后的预测准确性最高。

关键词：脑卒中亚急性期机器学习预测功能独立性量表逐步线性回归人工神经网络