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Patterns in the Incidence of Scarlet Fever Among Children Aged 0–9 Years—China,2010–2019

China CDC weekly 2023年第34期5卷 756-762页

作者： Jinyu Cui Yewu Zhang Hui Ge Yu Cao xuemei su Chinese Center for Disease Control and Prevention BeijingChina.

Introduction:This study investigates the patterns of scarlet fever among Chinese children aged 0–9 years from 2010 to 2019.The objective is to provide insights that may inform potential adjustments to China’s current prevention and control tactics for this illness.Methods:The present study utilized data on the occurrence of scarlet fever in children from 2010 to 2019,sourced from the National Notifiable Disease Reporting System database,managed by the Chinese Center for Disease Control and Prevention.This research implemented SAS9.4 software to construct trajectory models representing the temporal incidence of scarlet fever,accounting for key variables such as sex,geographic region,urban versus rural dwellings,and various age brackets.Results:From 2010 to 2019,a total of 554,695 scarlet fever cases were reported among children aged 0–9 years in the 31 mainland Chinese provincial-level administrative divisions,signifying a rate of 35.36 per 100,000 individuals.An inconsistent yet generally rising trend was observed,evidenced by a 3.17-fold increase in reported cases and a 3.02-fold escalation in incidence rate over this period.Examination of these trends revealed three distinctive developmental patterns for both males and females,with the lowest prevalence in the first trajectory and the highest in the third.The incidence was consistently higher among males than females in all trajectories.The urban and northern regions displayed equal or greater trajectory rates than their rural and southern counterparts,respectively.In terms of age groups,the lowest incidence was observed in the 0–1-year age group,while the highest was recorded in the 4–5 and 6–7-year age groups.Conclusions:Between 2010 and 2019,there was a marked increase in the incidence of scarlet fever among children in China.The disease predominantly impacts urban-dwelling children,ranging from 4 to 7 years old,in the northern regions of the country.The incidence is reported to be higher among boys compared to girls.

关键词： prevention mainland utilized

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A Scoping Review of Tools and Techniques on Evaluating Population Health and Healthy Life Expectancy

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China CDC weekly 2023年第44期5卷 991-996页

作者： Rui Zhang Siyuan Wu Qing Guo Lizhu Jin Xuejie Du Shaoqiong Li Yujie Meng Songwang Wang xuemei su Jing Wu Chinese Center for Disease Control and Prevention BeijingChina National Center for Chronic and Noncommunicable Disease Control and Prevention Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijingChina Sprott School of Business Carleton UniversityOttawa OntarioCanada

ABSTRACT The concept of healthy life expectancy(HLE)integrates the ideas of life expectancy and health status,providing a valuable metric to evaluate both the length and quality of life.This paper seeks to aid policymakers in creating an inclusive HLE indicator system through a systematic review of methodologies for defining and measuring HLE,along with relevant published studies’descriptions.Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews statement.

关键词： statement integrate Tools

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融合实体信息的古汉语关系分类研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 114-124页

作者：唐雪梅苏祺王军北京大学信息管理系北京100871 北京大学数字人文研究中心北京100871 北京大学外国语学院北京100871

【目的】将实体信息与预训练语言模型结合应用到古汉语关系分类任务中,构建古汉语关系分类模型。【方法】首先,在预训练模型输入层中使用特殊标记标出实体对的位置,同时在原关系句之后拼接实体类型描述句;其次,在预练语言模型的输出中... 详细信息

【目的】将实体信息与预训练语言模型结合应用到古汉语关系分类任务中,构建古汉语关系分类模型。【方法】首先,在预训练模型输入层中使用特殊标记标出实体对的位置,同时在原关系句之后拼接实体类型描述句;其次,在预练语言模型的输出中进一步提取实体语义信息;然后,通过CNN将每个字符相对于首尾实体的位置信息融入模型中;最后,将句表示、实体语义表示以及CNN输出拼接经过分类器得到关系标签。【结果】相较于仅使用预训练语言模型,本文模型在Macro F1指标上平均有3.5个百分点的提升。【局限】通过分析混淆矩阵发现本文模型在有相同实体类型组合的关系上容易出现预测错误。【结论】在预训练语言模型中结合实体信息能够提高古汉语关系分类的效果,且实验结果证明本文融合实体信息的方法是有效的。

关键词：古汉语关系抽取关系分类预训练语言模型实体信息

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Bibliometric Analysis on Utilization of New Information Technology in the Prevention and Control of COVID-19-China,2020

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China CDC weekly 2021年第8期3卷 165-169页

作者： Dan Li Songwang Wang xuemei su Information Center Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijingChina

Introduction:New information technology(IT)has been applied to prevent and control coronavirus disease 2019(COVID-19)in many regions of China since the outbreak of COVID-19.This study aims to illustrate the current status and key areas of the application of new IT in the prevention and control of COVID-19.Methods:Literature related to the prevention and control of COVID-19 with new IT since 2020 was retrieved from China National Knowledge Internet and Wanfang Literature databases,the two most authoritative databases in China.CiteSpace 5.7.R2 was used to analyze the institutions,authors,and keywords of the articles.The application of new IT is determined by keywords and highly cited documents.Results:A total of 1,711 articles were included,as the number of publications has been continually increasing over the investigation period.The six hot topics of new IT applied in COVID-19 were big data,artificial intelligence,Internet+,blockchain,Internet of Things,and 5G.The most productive institution is University of Chinese Academy of Sciences,and the most productive author in this field is Tao Pei,whose article,“Multi-level Spatial Distribution Estimation Model of the Inter-Regional Migrant Population Using Multi-Source Spatio-Temporal Big Data:A Case Study of Migrants from Wuhan During the Spread of COVID-19,”was highly cited.Discussion:This study could help medical professionals understand the application status and research trends of new IT in the prevention and control of COVID-19.This paper also helps researchers find potential co-operative institutions and partners.

关键词： artificial prevention Migrant

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三大核心期刊评价项目比较与应对:以高校综合性社科学报评价结果为例

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四川师范大学学报（社会科学版） 2024年第1期51卷 190-198,M0012页

作者：苏雪梅《四川师范大学学报(社会科学版)》编辑部

三大核心期刊评价项目都以评价期刊的影响力为主要内容,历经“文献计量研究-期刊评价-学术评价”的发展进程,虽然在评价目的、评价指标等方面各不相同,但是,他们的遴选结果具有趋同性。面对期刊评价带来的影响,对期刊界来说,应以冷静平... 详细信息

三大核心期刊评价项目都以评价期刊的影响力为主要内容,历经“文献计量研究-期刊评价-学术评价”的发展进程,虽然在评价目的、评价指标等方面各不相同,但是,他们的遴选结果具有趋同性。面对期刊评价带来的影响,对期刊界来说,应以冷静平和的心态来保持办刊的初心,在坚守独立办刊原则的同时吸取期刊评价的数据反馈,为办好刊物服务;对学术界而言,应摒除“以刊评文”的简单化学术评价思路,尊重学术研究的规律,遵循主客观相结合的评价原则,建立相对独立且科学的评价系统。

关键词：核心期刊期刊评价学术评价文献计量分析高校综合性社科学报

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Reported Cases of Respiratory Infectious Diseases--China,January−June,2018−2020

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China CDC weekly 2020年第38期2卷 747-748页

作者： Songwang Wang Yewu Zhang Zunyou Wu xuemei su Information Center Chinese Center for Disease Control and Prevention National Center for AIDS/STD Control and Prevention Chinese Center for Disease Control and Prevention

FIGURE 1.The number of respiratory infectious diseases(RID)and non-respiratory infectious diseases(non-RID)in China from January to June in 2018–2020.Respiratory infectious diseases included measles,tuberculosis,epidemic cerebrospinal meningitis,pertussis,scarlet fever,seasonal influenza,diphtheria,infectious atypical pneumonia,avian influenza H7N9,and coronavirus disease 2019(COVID-19).Non-respiratory infectious diseases refer to other notifiable infectious diseases except respiratory infectious diseases.

关键词： H7N9 respiratory diseases

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叙事结构理论视角下数据故事模型构建研究

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现代情报 2024年第7期44卷 13-21页

作者：宿倩纪雪梅山东理工大学信息管理学院山东淄博255049

[目的/意义]数据故事是数据与故事的结合,具有叙事性和结构性,从叙事结构理论视角可以厘清数据故事的结构要素,进而构建数据故事模型,指导数据故事创作。[方法/过程]首先,基于叙事结构理论从故事点、叙事意图、叙事逻辑、视觉效果4个层... 详细信息

[目的/意义]数据故事是数据与故事的结合,具有叙事性和结构性,从叙事结构理论视角可以厘清数据故事的结构要素,进而构建数据故事模型,指导数据故事创作。[方法/过程]首先,基于叙事结构理论从故事点、叙事意图、叙事逻辑、视觉效果4个层次剖析数据故事结构,得到数据故事模型框架;其次,从原料层、目标层、结构层和呈现层4个层次构建数据故事模型,对数据故事构建的生命周期进行阐释;最后,通过制作山东省农业碳排放数据故事对构建的数据故事模型进行实例分析。[结果/结论]该模型能够指导数据故事的生成和结构要素的呈现,对于提升数据的可读性、可理解性和逻辑性具有一定的理论与实践意义。

关键词：叙事结构叙事要素数据故事数据叙事山东省农业碳排放

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Exosomes in malignant pleural effusions: Sources and applications

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中华医学杂志(英文版) 2024年第11期137卷 2024 Apr 3页

作者： Huang Yueyu Wang Jiahui Yao Qifeng Yang Xuping Ye xuemei Liu Junping Wang Changchun Zhou Bin Li Shuang su Bin Mao Weimin Zhao An Zhejiang Cancer Institute Zhejiang Cancer Hospital Hangzhou Institute of Medicine Chinese Academy of Sciences Hangzhou Zhejiang China The Second Clinical Medical College Zhejiang Chinese Medical University Hangzhou Zhejiang China Wenzhou Medical University Wenzhou Zhejiang China Taixing People’s Hospital affiliated Yanzhou University Taizhou Zhejiang China Beijing Key Laboratory for HIV/AIDS Research Beijing Youan Hospital Capital Medical University Beijing China Zhejiang Key Laboratory of Diagnosis & Treatment Technology on Thoracic Oncology (Lung and Esophagus) Hangzhou Zhejiang China Jiangxi Key Laboratory of Tumour Metastasis of Jiangxi Health Commission Jiangxi Cancer Hospital Nanchang Jiangxi China

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Predicting the Incident Cases of Emerging Infectious Disease Using a Bayesian Probability Model--China,February 2020

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China CDC weekly 2020年第52期2卷 999-1003页

作者： Yewu Zhang Xiaofeng Wang Yanfei Li Siyu Wu Ming Wan xuemei su Shigui Yang Hanjiang Lai Zhongwei Jia Jiaqi Ma Center for Public Health surveillance and Information Service Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijingChina School of Public Health Peking UniversityBeijingChina State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Infectious Diseases Collaborative Innovation Center for Diagnosis and Treatment of Infectious DiseasesThe First Affiliated HospitalCollege of MedicineZhejiang UniversityHangzhouZhejiangChina sun Yat-sen University GuangzhouGuangdongChina

What is already known about this topic?The exact number of incident cases of emerging infectious diseases on a daily basis is of great importance to the disease control and prevention,but it is not directly available from the current surveillance system in time.What is added by this report?In this study,a Bayesian statistical method was proposed to estimate the posterior parameters of the gamma probability distribution of the lag time between the onset date and the reporting time based on the surveillance data.And then the posterior parameters and corresponding cumulative gamma probability distribution were used to predict the actual number of new incident cases and the number of unreported cases per day.The proposed method was used for predicting COVID-19 incident cases from February 5 to February 26,2020.The final results show that Bayesian probability model predictions based on data reported by February 28,2020 are very close to those actually reported a month later.What are the implications for public health practice?This research provides a Bayesian statistical approach for early estimation of the actual number of cases of incidence based on surveillance data,which is of great value in the prevention and control practice of epidemics.

关键词： prevention Probability incident

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妇科恶性肿瘤患者围术期症状群和核心症状的研究

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护理学杂志 2024年第8期39卷 33-38页

作者：崔秀云宿晶张佳袁菁张雪梅徐春艳新疆医科大学护理学院新疆乌鲁木齐830011 新疆医科大学附属肿瘤医院妇外三科

目的探讨妇科恶性肿瘤患者在围术期不同时间点症状群的构成及动态变化,构建症状网络,探索核心症状,为制定精准的症状管理方案提供参考。方法便利抽样法选取260例妇科恶性肿瘤(宫颈癌、卵巢癌、子宫内膜癌)手术患者进行调查,采用一般资... 详细信息

目的探讨妇科恶性肿瘤患者在围术期不同时间点症状群的构成及动态变化,构建症状网络,探索核心症状,为制定精准的症状管理方案提供参考。方法便利抽样法选取260例妇科恶性肿瘤(宫颈癌、卵巢癌、子宫内膜癌)手术患者进行调查,采用一般资料调查问卷和中文版安德森症状系列量表-妇科恶性肿瘤围手术期模块分别于手术前1 d(T1)、术后第3天(T2)和术后第7天(T3,即出院前)3个时间点对患者进行纵向调查。对3个时间点中发生率>20%的症状行探索性因子分析提取症状群,运用R语言构建症状网络,分析中心性指标。结果妇科恶性肿瘤患者围术期共提取4个症状群,分别是疲乏-疼痛-情绪症状群、消化道症状群、能量不足症状群和潮热-神经症状群。其中疲乏-疼痛-情绪症状群持续存在于T1~T3,且群内症状组成较稳定。潮热-神经症状群存在于T1~T3、消化道症状群存在于T2和T3、能量不足症状群仅存在于T2,且群内症状组成呈动态变化。症状网络中,悲伤和苦恼是围术期3个时间点的核心症状,其他中心性指标动态变化。T1除悲伤外,潮热的紧密中心性和中介中心性最大,T2恶心、T3疲乏的紧密中心性和中介中心性最大。结论医护人员应对稳定存在的症状群及核心症状进行全程干预,将症状群与网络中心性指标相结合,制定更为精准的管理方案,改善患者围术期生活质量。

关键词：妇科恶性肿瘤宫颈癌卵巢癌子宫内膜癌症状群核心症状症状网络症状管理

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