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1. chinaXiv:201911.00079 [pdf]

头颈部手术后非计划二次插管患者的危险因素分析及预后

陈思; 张越伦; 车璐; 申乐; 黄宇光
Subjects: Medicine, Pharmacy >> Clinical Medicine

目的:旨在分析头颈部手术后非计划二次插管患者的危险因素及预后。方法:本研究为病例对照研究,2014至2018年间,北京协和医院所有全身麻醉下头颈部术后接受非计划二次插管患者与对照进行1:4进行配对。危险因素及预后使用单因素及多因素分析进行评估。结果:5年间,共有36例全麻术后患者由于气道原因在手术室内行非计划二次插管,其中12例为头颈部手术(33.3%)。Logistic多因素回归分析显示,全身麻醉史(OR=11.93,95%CI=1.36-104.63,P=0.025),内生肌酐清除率(Creatine Clearance rate, Ccr)<70ml/min(OR=10.12,95%CI=1.03-99.17,P=0.047),Cormack-Lehane Ⅲ级(OR=132.34,95%CI=2.89-6065.81,P=0.012),液体负荷≥20ml/kg(OR=13.95,95%CI=1.66-117.42,P=0.015)为造成头颈手术后非计划二次插管患者的高危因素,此类患者术后住院天数(P=0.013)及ICU停留天数(P<0.001)显著延长。结论:针对5年间北京协和医院头颈部全麻手术患者,全身麻醉史、Ccr<70ml/min,Cormack-Lehane Ⅲ级和液体负荷≥20ml/kg为其非计划二次插管患者的独立危险因素,其术后住院天数及在重症监护室停留天数显著延长。

submitted time 2019-11-15 From cooperative journals:《协和医学杂志》 Hits1974Downloads739 Comment 0

2. chinaXiv:201711.01961 [pdf]

面向食品安全突发事件汉语分词的特征选择及模型优化研究

张越; 王东波; 朱丹浩
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science

【目的】在食品安全领域中, 建立相关数据库对食品安全的监管和控制都会有很大的帮助, 自动分词在构建索引、使用索引以及构建语料库中都起到至关重要的作用。将基于条件随机场的字标注统计学习方法, 应用在食品安全突发事件语料的自动分词中。【方法】分析语料的词长分布等特点, 对该方法自动分词过程中所涉及的特征选择和特征模板进行不同实验, 得出不同特征选择和应用不同特征模板对分词结果的影响。【结果】从实验结果可以看出, 特征选择时并不是特征越多分词效果越好, 会出现特征干扰的情况, 在二三字词占46.62%的食品安全突发事件语料中, 特征模板中的当前字和前后驱第一个字所代表的特征模板对分词效果影响明显。【结论】通过对不同特征选择和特征模板及其相互组合的实验, 选择出在本文研究的语料库自动分词中最优的特征和特征模板, 在5Tag 特征标记下配合对应特征模板对目标语料分词的F 值达到92.88%。

submitted time 2017-11-08 From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits1500Downloads971 Comment 0

3. chinaXiv:201711.01991 [pdf]

面向食品安全突发事件汉语分词的特征选择及模型优化研究

张越; 王东波; 朱丹浩
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science

【目的】在食品安全领域中, 建立相关数据库对食品安全的监管和控制都会有很大的帮助, 自动分词在构建索引、使用索引以及构建语料库中都起到至关重要的作用。将基于条件随机场的字标注统计学习方法, 应用在食品安全突发事件语料的自动分词中。【方法】分析语料的词长分布等特点, 对该方法自动分词过程中所涉及的特征选择和特征模板进行不同实验, 得出不同特征选择和应用不同特征模板对分词结果的影响。【结果】从实验结果可以看出, 特征选择时并不是特征越多分词效果越好, 会出现特征干扰的情况, 在二三字词占46.62%的食品安全突发事件语料中, 特征模板中的当前字和前后驱第一个字所代表的特征模板对分词效果影响明显。【结论】通过对不同特征选择和特征模板及其相互组合的实验, 选择出在本文研究的语料库自动分词中最优的特征和特征模板, 在5Tag 特征标记下配合对应特征模板对目标语料分词的F 值达到92.88%。

submitted time 2017-11-08 From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits1339Downloads825 Comment 0

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