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郭秀娥: 作品数：17 被引量：106H指数：6; 供职机构：第四军医大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金高等学校骨干教师资助计划上海市科学技术发展基金更多>>; 相关领域：医药卫生理学电气工程更多>>

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有缺失数据的生物等效性评价的MCMC方法被引量：4: 2004年; 目的　为有缺失数据的生物等效性评价资料的处理提供一种实用的统计方法。方法　构建两阶段交叉设计的随机效应模型 ,使用WinBUGS软件由MCMC方法给出两种药物的基于贝叶斯理论的生物等效性评价。结果　对完整数据和有缺失数据的情形 ,MCMC方法分别计算出了待评价指标落于等效区间的后验概率从而做出了生物等效性评价 ,结论与文献报道一致。结论　MCMC方法可以方便地给出生物等效性评价的贝叶斯推断结果 ,能有效处理有缺失数据的试验资料并提供缺失数据的估计值 (或分布 )。; 马跃渊徐勇勇郭秀娥奚苗苗遇苏宁; 关键词：生物等效性贝叶斯

关于方程+RF′(x)+1/LF(x)=p(t)的周期解被引量：1: 2000年; 利用了Mawhin[2 ] 提出的延拓定理。; 郭秀娥; 关键词：延拓定理常微分方程周期解高压输电网

老年痴呆患病率的多因素贝叶斯Meta分析被引量：6: 2001年; 目的　研究我国老年痴呆患病率及其危险因素 .方法　运用 MCMC模拟进行 Bayes方法的 Meta分析 ,算法的实现通过 Win BU GS软件 .结果　高龄、女性和低文化水平是可能的危险因素 .结论　 Meta分析的 Bayes模型充分考虑了模型的不确定性 ,估计更可靠 ,更合理 .; 郭秀娥刘立徐勇勇; 关键词：META分析 BAYES方法 MCMC模拟老年性痴呆患病率

关于st(α)族的径向增长与系数关系: 1998年; 从引入ｓｔ（α）族的Ｈａｙｍａｎ指数对ｓｔ（α）的增长性进行了研究，指出对ｓｔ（α）族Ｈａｙｍａｎ指数仅取值０或１，最后给出系数与增长性关系。; 郭秀娥; 关键词：增长性径向

颅内损伤住院患者结局的多因素分析被引量：2: 2002年; 目的　分析影响颅内损伤住院患者结局的各种因素 ,计算其效应大小并拟合死亡概率模型 ,为提高颅内损伤救治水平提供有用信息。方法　选择包括以国际疾病分类 (ICD 9CM)编码为分类标准的创伤病种 ,并考虑其年龄、性别等若干相关因素 ,以颅内损伤病死率为反应变量拟合logistic回归模型 ,分析各因素对病死率影响的统计学意义及影响作用的大小。结果　除“创伤病种”外 ,“年龄”和“入院时病况”进入lo gistic模型 ,“性别”和“身份”未进入。拟合的死亡概率模型具有统计学意义。结论　“创伤”是病死的主要影响因素 ,“年龄”和“入院时病况”与颅内损伤的结局也具有相关性。年龄越大 ,病死率越高 ;入院时病况越危急。; 薛富波刘理郭秀娥徐勇勇; 关键词：颅内损伤病死率 LOGISTIC回归模型

住院手术患者无效住院日的存在状况及其影响因素的分析被引量：17: 2001年; 目的　揭示无效住院日在住院手术患者中的存在状况及其影响因素 ,为医院管理提供参考依据 .方法　采用 Vi-sual Fox Pro6 .0对数据库进行整理 ,SPSS统计软件进行单因素方差分析和相关分析 .结果　住院手术患者中无效住院日的存在是一种普遍现象 (发生率 6 4.7% ) ,影响无效住院日长短的因素主要是患者的身份与费别 ,而与疾病特征关系不大 .结论　消除无效住院日的存在仍是降低平均住院日的重要途径 ;其控制重点应放在对军人患者和免费患者身上 .; 王霞郭秀娥徐勇勇潘峰刘理; 关键词：住院患者住院时间影响因素

脊髓半切后胫后神经体感诱发电位与后肢运动功能的相关性研究被引量：10: 2002年; 目的　研究成年猴脊髓半切后胫后神经体感诱发电位 (T -SEPs)与后肢运动功能的关系。　方法　雄性成年恒河猴 2只 ,半切右侧脊髓L1节段 ,5个月后分别于左侧和右侧T11节段行第二次脊髓半切。分别于两次手术前后不同时间点检测后肢T -SEPs及肌力的变化。　结果　首次脊髓半切致动物右后肢完全瘫痪 ,右侧T -SEPs消失 ,左侧的潜伏期 (PL)延长、波幅降低 ;随瘫肢肌力的恢复 ,右侧T -SEPs重新出现并与左侧T -SEPs同时改善。左侧二次脊髓半切后双后肢完全瘫痪 ,双侧T -SEPs消失 ;右侧二次半切后仅出现双后肢肌力轻度减退 ,伴右侧T -SEPs再度消失 ,左侧PL延长、波幅降低。统计分析示PL、峰峰值与肌力变化间存在高度相关性。　结论　成年猴脊髓半切后T -SEPs变化与后肢运动功能密切相关 ,为脊髓损伤后后肢运动功能的一项间接、客观的检测指标。; 孟晓梅游思维林英华陈秉耀郭秀娥鞠躬; 关键词：诱发电位躯体感觉肌收缩

脑血管血液动力学参数脑卒中预测模型的建立被引量：23: 2003年; 目的　根据脑血管血液动力学参数 (CVHI)和脑卒中的主要危险因素建立脑卒中预测模型。方法　选择全国六大行政区脑卒中研究队列人群 2 5 35 5例 ,将基线调查时的CVHI检测结果进行主成分分析 ,再以各主成分和主要脑卒中危险因素为自变量 ,以随访中脑卒中发病为应变量进行回归分析 ,根据回归系数建立脑卒中预测模型 ,计算发病概率 ,绘制ROC曲线 ,确定最佳截断点 ,评价预测模型的预测效能。结果　四个主成分的累积贡献率依次为 5 8.1%、79.4 %、88.4 %和 94 .6 % ,被筛检进入logistic回归方程的变量分别为第一至第四主成分、高血压病史、年龄和性别 ,ROC曲线下面积为0 .85 5 ,最佳截断点为预测概率≥ 0 .0 5 ,预测脑卒中的敏感度、特异度和准确度分别为 80 .7% ,78.5 % ,78.5 %。结论　通过主成分回归分析 ,可以建立具有良好效能的脑卒中预测模型。; 曹奕丰王桂清黄久仪郭秀娥郭佐杨永举冯春红; 关键词：脑血管血液动力学参数脑卒中脑血管疾病