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刘国臻

作品数:4 被引量:0H指数:0
供职机构:北京大学更多>>
发文基金:国家社会科学基金更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇专利

领域

  • 2篇医药卫生
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇单病种
  • 2篇诊断信息
  • 2篇核查
  • 2篇病种
  • 2篇词表
  • 2篇词库
  • 2篇词性
  • 1篇体检
  • 1篇体检人群
  • 1篇流行病
  • 1篇流行病学
  • 1篇流行病学特征
  • 1篇检出
  • 1篇检出率
  • 1篇健康
  • 1篇健康体检
  • 1篇健康体检人群
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  • 1篇VERTIC...
  • 1篇IMPROV...

机构

  • 4篇北京大学
  • 1篇教育部
  • 1篇国家食品药品...

作者

  • 4篇刘国臻
  • 2篇詹思延
  • 2篇许璐
  • 1篇李立明
  • 1篇江滨
  • 1篇余灿清
  • 1篇陈路佳
  • 1篇黄果
  • 1篇吕筠

传媒

  • 1篇北京大学学报...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇2015
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
中国某健康体检人群痔的流行病学特征
2024年
目的:分析我国某健康体检人群中痔的分布特点,为痔的精准预防和早期干预提供依据。方法:选取2018年在某全国连锁的体检中心接受健康检查的18岁以上受试者作为研究对象,进行横断面调查研究,采用Logistic回归分析受试者的一般资料及直肠检查结果,描述痔的地区和人群分布特征。以2010年第6次人口普查作为标准人口,对年龄和地区进行直接标化,报告分为性别、年龄组的痔标化检出率。结果:共纳入2 940 295名健康体检者,平均年龄(41.7±14.0)岁,其中女性占52.6%。在全年龄组人群中,男、女性痔的标化检出率分别为17.7%和43.7%(P<0.001)。从年龄分布来看,女性痔标化检出率呈倒U型,30~39岁年龄组的痔标化检出率最高(63.5%);男性痔标化检出率随年龄增加,以50~59岁年龄组最高(17.2%),60岁及以上年龄组检出率略有降低(趋势检验P<0.001)。此外,男性痔标化检出率随体重指数升高呈上升趋势(趋势检验P<0.001),高血压人群痔标化检出率在男性和女性中均显著高于正常血压人群(P<0.001)。结论:我国成人痔检出率与性别、年龄、肥胖及高血压等因素密切相关,但本研究基于体检人群开展,结论外推到一般人群时需慎重;识别出痔患病的高危人群和危险因素,有针对性地开展健康宣教工作和早期筛查,可以减少痔的发生,提升我国居民生活质量和健康水平。
郭呈华车晓玉林芝蔡珊刘国臻潘烺吕筠李立明满塞丽麦王波余灿清
关键词:检出率
Institutional changes of China's drug regulation and improvement solutions
2015年
Drug regulation is the most important policy to ensure drug safety.In this article,we analyzed institutional changes and problems in China's drug regulation.In addition,suggestions were provided to enhance the capacity of drug regulation,including a clearer functional positioning for drug regulation,increased resource inputs in drug regulation at central level,a more rational allocation of vertical drug regulatory functions,and an improved supervision mechanism for regulatory departments.
陈路佳刘国臻黄果杨东升江滨
基于医保数据的单病种诊断信息快速结构化方法
本发明公布了一种基于医保数据的单病种诊断信息快速结构化的方法,针对医疗大数据中的诊断信息进行结构化,构建单病种词库;包括:从医保数据库中提取诊断信息;将非结构化文本分割成多个词汇文本;将词汇文本的词性进行标注;训练词向量...
王胜锋詹思延许璐冯菁楠刘国臻高培王金喜尉晨
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基于医保数据的单病种诊断信息快速结构化方法
本发明公布了一种基于医保数据的单病种诊断信息快速结构化的方法,针对医疗大数据中的诊断信息进行结构化,构建单病种词库;包括:从医保数据库中提取诊断信息;将非结构化文本分割成多个词汇文本;将词汇文本的词性进行标注;训练词向量...
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