广西医学院校贫困生心理健康状况调查

来源 :中国健康教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sherry77677
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的了解广西医学院校贫困大学生心理健康状况,为在医学院校开展贫困生心理健康教育提供依据。方法采取整群抽样的方法,对广西医科大学、桂林医学院、柳州医学高等专科学校455名贫困生(男149名,女306名)进行问卷调查,研究工具为症状自评量表(SCL-90)和大学生人格问卷(UPI)。结果医学院校贫困生SCL-90各因子得分均显著高于国内青年组常模(P〈0.01);除躯体化、敌对因子外,贫困生组SCL-90其他因子得分均显著高于非贫困生组(P〈0.01);贫困生组UPI一、二类学生检出率明显高于非贫困生组(x^
其他文献
针对实际中机载SAR成像的运动误差问题,提出基于子孔径分割的高效机载SAR运动补偿算法,其中成像采用线频调变标(Chirp Scaling,CS)算法。同时设计基于FPGA+DSP的实时信号处理系
针对中高信噪比(SNR)下低密度奇偶校验(LDPC)译码错误振荡迭代不收敛,提出了基于置信传播(BP)算法的修正LDPC译码算法,即软值归零BP算法。该算法通过将振荡迭代的变量节点传递的外信
分析了毫米波副载波信号在ROF系统中传输时光纤色散引起的两种效应—幅度衰落和边带脉冲走离,同时模拟了这两种效应对信号性能的影响。理论分析和仿真实验表明边带脉冲的走离
利用信号的稀疏性建立图像分类处理模型是图像识别技术的新应用。通过分析最小l1范数稀疏性的原理,本文导出了一种最小l1范数稀疏性十字"花束"多面体实现模型,并在此基础上,构造了一种l1图表学习分类算法。通过与几种常用的图像分类算法比较,实验结果说明,本文提出的l1图表学习分类算法具有更高的分类精度和有效性。
本文主要研究用户移动速度在100km/h至250km/h时,移动通信系统信道信噪比的预测,以解决用户高速移动引起信道快衰落,从而造成基站通过导频测量得到的信道信噪比与信道实际信