【摘 要】
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目的：为湖北省卫生部门制定卫生政策提供科学依据,合理的进行宏观资源配置,扩大湖北省医疗保障的覆盖面,提高社会卫生服务利用的公平性.方法：采用来源法对湖北省卫生总费用进行核算;利用Eviews5.0软件,对卫生总费用与GDP之间的关系进行协整分析,并建立ARIMA模型. 结果：湖北省的卫生总费用、人均卫生费用(Total expenditure on health,THE)及占国民生产总值(GDP,
【机 构】
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武汉大学公共卫生学院流行病与卫生统计系
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目的：为湖北省卫生部门制定卫生政策提供科学依据,合理的进行宏观资源配置,扩大湖北省医疗保障的覆盖面,提高社会卫生服务利用的公平性.方法：采用来源法对湖北省卫生总费用进行核算;利用Eviews5.0软件,对卫生总费用与GDP之间的关系进行协整分析,并建立ARIMA模型. 结果：湖北省的卫生总费用、人均卫生费用(Total expenditure on health,THE)及占国民生产总值(GDP,文中地区生产总值也用该缩写表示.)的比重从1999年的130.47亿元、219.60元、4.04％分别上升到2009年的609.38亿元、1065.34元和4.70％.卫生总费用与地区GDP的协整关系式为lnTEH=1.1231lnGDP+et.建立的ARIMA模型为▽2Yt=0.040+0.539Yt-1+0.461Yt-2+at.2010～2012年本省卫生总费用预测值分别为840.16亿元、1158.33亿元、1597.00亿元.结论：湖北省应加大对卫生事业的投入,提高卫生费用的利用效率,充分发挥政府的调控职能,促进卫生服务利用的公平性.
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目的:观察针刺治疗与药物治疗对抑郁症不同症状的疗效差别.方法:采用多中心、随机对照方法,选择符合ICD-10PHC抑郁发作诊断标准的轻中度患者120例,随机分为两组,治疗组采用五脏俞加膈腧针刺治疗,对照组为抗抑郁药物西酞普兰治疗,疗程均为8周.观察治疗前后两组患者汉密尔顿抑郁量表(HAMD,17项版本)总分及各因子分的变化.结果:8周后针刺组痊愈率为33.3％,对照组西酞普兰痊愈率35％,两组间统
近年来，世界心身医学一直在以惊人的速度发展着。建立了心身研究诊断标准，意味着可以使用多轴标准来同时诊断疾病。同时在从社会心理角度研究内分泌疾病、胃肠道功能紊乱，以及心理因素与性功能障碍、肿瘤疾病、心脏病、皮肤病等病证等相关研究进展进行了综述，以期为临床诊治疾病提供参考。
目的：探讨广义加性模型对住院费用影响因素研究的可行性.方法：从天津银海2003-2007年住院参保人群资料库中抽取诊断为白内障的5030例患者,采用S-PLUS6.2与SAS9.2对患者的住院费用进行广义加性模型拟合.结果：该模型揭示住院费用的影响因素有医院级别,参保年度,人员类别,年龄,住院天数,耗材比例,其中年龄,住院天数,耗材比例与住院费用呈复杂的非线性关系.结论：广义加性模型不需要模型的线
目的:探讨育龄妇女遭受婚内性暴力的发生水平及影响因素.方法:在我国中等经济水平的九省市调查已婚育龄妇女是否遭受婚内性暴力及相关家庭和个人基本情况,结合各省经济文化发展水平等资料,运用多水平分析方法探讨婚内性暴力的影响因素.结果:调查12194名已婚妇女中有18.5％自诉遭受过婚内性暴力,妇女婚内性暴力存在地理差异并与各省文化发展水平、家庭收支状况、生育状况、城乡居住地、就业状况和抽烟与否有关.结论
目的：介绍多变量随机效应模型及其参数估计,促进其在多个阈值诊断试验meta分析中的应用.方法：对双变量随机效应模型进行扩展和延伸,构建多变量随机效应模型,采用最大似然法,并利用SAS中的PROC NLMIXED过程进行统计实现.结果：采用多变量随机效应模型可得到每一阈值的合并灵敏度、特异度、诊断比值比,及曲线下面积AUC等评价指标.亦可绘制SROC曲线及其置信带、预测带等.结论：多变量随机效应模型
目的：探索一个新的数据挖掘算法——关联规则(AR),观察并展示其在监测药品安全性中的应用.方法：本研究应用蒙特卡罗模拟方法随机的产生单个药物导致的不良事件报告.再用AR连其他同其他四种现行的算法各自挖掘并对结果进行比较.另外,还对上海市2009年的SRSs采用AR算法,并展示它的可行性.研究中使用的所有算法通过SAS 9.1.3软件实现.结果：蒙特卡洛模拟方法平均共产生108337个报告.AR与其
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目的：综合评价北京市二级及以上医院脑卒中医疗资源,为制定脑卒中诊治标准提供参考.方法：利用北京市卫生信息中心平台和现场调查,收集2010年北京市二级及以上医院脑卒中医疗资源资料,运用TOPSIS方法对其进行综合评价。结果：本研究共涉及103家医院,C值最大为0.5350,最小为0.0500.脑卒中医疗资源排在前3位的医院分别为TT医院(C=0.5350)、BA医院(C=0.3910)、AZ医院(C
本研究期望给出一种基于GA的RF搜索策略GARF,用于高维数据的特征筛选。GARF在遗传过程中加入基于VIMs的启发式变量搜索方法，能够降低噪声变量对分类的影响，并采用基于Permutation的方法确定最终入选模型的变量筛选界值，既能够避免人为确定筛选界值的主观性，同时能够解决单纯采用多变量启发式搜索策略存在的变量竞争问题。
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