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高血压病患者健康教育需求调查分析与对策

护理学杂志（综合版） 2000年第5期15卷 302-304页

作者：李艳荣柔卫军樊云梅临汾铁路分局临汾铁路医院临汾041000 临汾铁路分局生活卫生分处临汾041000

采用自行设计的调查问卷 ,对 110例高血压病患者调查健康获得观念及对健康教育的需求。结果 :患者欠缺较深层次的相关知识 ,缺乏自护能力 ,知行未合一 ;能解决实际问题的健康教育需求较多 ,医护讲解、演示及电话咨询方式最受欢迎。对策... 详细信息

采用自行设计的调查问卷 ,对 110例高血压病患者调查健康获得观念及对健康教育的需求。结果 :患者欠缺较深层次的相关知识 ,缺乏自护能力 ,知行未合一 ;能解决实际问题的健康教育需求较多 ,医护讲解、演示及电话咨询方式最受欢迎。对策 :1重视健康教育人才培养 ,转变护患关系模式 ;2重视健康教育内容和形式的研究 ;3探索有利于遵医行为的教育措施。

关键词：高血压健康教育调查分析对策

家族性高脂血症家系血浆载脂蛋白B与代谢综合征的相关性研究

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中华医学杂志 2005年第5期85卷 313-317页

作者：裴卫东孙余华柔卫军祖秋李瑶张朝阳戴军贾玉和陆宗良吴锡桂刘力生惠汝太中国医学科学院中国协和医科大学阜外心血管病医院心血管病研究所北京100037 北京铁路局太原铁路分局卫生医保管理中心北京军区总医院内分泌科

目的对不同类型家族性高脂血症及血脂正常对照家系代谢综合征(MS)的患病率及其相关因素进行探讨.方法共搜集了70个家系,其中年龄大于20岁的家系成员共560人:分别为家族性混合型高脂血症(FCHL)家系43个共379人;家族性高甘油三酯血症(FHTG... 详细信息

目的对不同类型家族性高脂血症及血脂正常对照家系代谢综合征(MS)的患病率及其相关因素进行探讨.方法共搜集了70个家系,其中年龄大于20岁的家系成员共560人:分别为家族性混合型高脂血症(FCHL)家系43个共379人;家族性高甘油三酯血症(FHTG)家系3个共30人;家族性高胆固醇血症(FH)家系16个共102人;血脂正常对照家系8个共49人.MS诊断标准参考美国国家胆固醇宣教计划(NCEP-ATPⅢ),并结合中国人群资料,以体重指数替代腰围作为诊断标准之一.采用多元Logistic回归分析不同家系中MS的相关因素.结果 60.7%的FCHL患者及71.4%的FHTG患者符合MS的诊断标准,这两种类型高脂血症家系MS的患病率最高.MS在不同家系成员(包括高脂血症受累者和未受累者)中的患病率分别为:FCHL为36.7%,FHTG为33.3%,FH为17.6%,血脂正常对照家系为16.3%.FCHL与血脂正常对照家系MS患病率的危险度优势比(OR值)和95%可信区间为2.97 (1.29～7.07).调整年龄、载脂蛋白A1及低密度脂蛋白胆固醇,多元Logistic回归分析显示血浆载脂蛋白B与MS相关,不同家系OR值如下:FCHL家系为1.05 (1.03～1.07);FHTG家系为1.26 (1.03～1.55);FH家系为1.07 (1.01～1.12);而血脂正常对照家系却未显示有意义的相关(P> 0.05).血浆载脂蛋白A1与MS相关关系如下:FCHL 家系OR值为0.95 (0.94～0.97),FH家系OR值为0.94 (0.90～0.99),而FHTG家系及血脂正常对照家系却未显示有意义的相关(P> 0.05).结论载脂蛋白B是FCHL、FHTG以及FH家系中MS的相关因子.

关键词：家系正常 MS 血脂家族性高脂血症对照多元搜集结论

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无症状心肌缺血的动态心电图监测分析

实用心电学杂志 2001年第6期10卷 463-464页

作者：段秀琴柔卫军黄冬平宋海魂李卫荣山西省介休铁路医院功能科 032000 山西省临汾铁路分局卫生科

结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人重识别

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激光与光电子学进展 2025年

作者：谭台哲李梦柔杨卓龚智远广东工业大学计算机学院河源市湾区数字经济技术发展有限公司广东省人类运动表现科学重点实验室

现有的跨模态行人重识别方法侧重于将不同模态的特征直接嵌入到同一空间，以提取共享特征表示。但这种方法忽略了噪声的干扰和模态特定特征中对行人身份识别有价值的信息。为此，提出一种结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人... 详细信息

现有的跨模态行人重识别方法侧重于将不同模态的特征直接嵌入到同一空间，以提取共享特征表示。但这种方法忽略了噪声的干扰和模态特定特征中对行人身份识别有价值的信息。为此，提出一种结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人重识别网络，旨在不同模态空间中有效抑制噪声干扰，同时深入挖掘并利用模态特定特征中隐含的身份判别信息。首先，采用集成了频域注意力机制的双流网络，来有效过滤噪声并提取模态共享和特定特征。其次，对提取的模态特定特征进行净化和恢复处理，降低模态风格差异，同时提取并强化与模态无关的身份判别信息。此后，用这些隐含的判别信息来指导模态共享特征，以增强模型的识别能力。最后，引入方差聚合损失，以最小化增强后的模态共享特征之间的模态差异。大量实验结果表明，所提出的方法在三个公开数据集上均有显著的性能提升。特别是在SYSU-MM01数据集全局搜索模式下，Rank-1和mAP分别达到了82.14%和81.59%。

关键词：跨模态行人重识别模态特定特征跨模态差异频域注意力行人重识别