【摘 要】
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目的:探讨克罗恩病病人睡眠状况与其生存质量之间的关系及其影响因素。方法:收集上海仁济医院消化内科2021年9月—2022年3月住院的192例克罗恩病病人的一般资料和疾病相关资料，应用炎症性肠病问卷（IBDQ）、匹兹堡睡眠质量量表（PSQI）展开调查，运用SPSS 24.0软件进行统计分析。结果:192例克罗恩病病人PSQI得分（6.87±4.18）分；IBDQ得分（166.02±30.72）分。克
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目的:探讨克罗恩病病人睡眠状况与其生存质量之间的关系及其影响因素。方法:收集上海仁济医院消化内科2021年9月—2022年3月住院的192例克罗恩病病人的一般资料和疾病相关资料，应用炎症性肠病问卷（IBDQ）、匹兹堡睡眠质量量表（PSQI）展开调查，运用SPSS 24.0软件进行统计分析。结果:192例克罗恩病病人PSQI得分（6.87±4.18）分；IBDQ得分（166.02±30.72）分。克罗恩病病人PSQI得分与IBDQ得分呈负相关（r=-0.57,P＜0.01）,PSQI得分是IBDQ得分的影响因素（P＜0.05）。结论:克罗恩病病人的睡眠状况与生存质量具有相关性，睡眠质量和生存质量共同反映病人的疾病进展。
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目的 系统评价俯卧位通气患者肠内营养的安全性和有效性，为临床决策提供参考。方法 计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、Clinic trials数据库或平台中有关俯卧位通气患者肠内营养安全性和有效性的随机对照试验、类实验研究和队列研究，检索时限为建库至2021年1月。2名研究者
＜正＞在电磁感应的原创命题时，易出现三种常见的失误：考查安培力与功能关系的应用时忽略了反电动势、考查感生电动势时忽略了磁场外的导体上的感生电动势、考查电磁感应中时间、位移、电荷量和能量时数据不自洽。本文通过例题指出了这三种失误，并提出解决策略，以引起广大师生的重视。1 问题的提出为了体现考试的公平性、真实性，老师们在各种考试时往往会进行原创命题，以考查阶段性的教学成果。但由于多方面的原因，常常会出
＜正＞（接上期）五、五大题型2．动力学问题电磁感应现象中由于导体棒或线圈在磁场中运动，往往涉及到力和运动的问题．这类问题的特点是综合性强，难度大，是高考的重点和难点．求解此类问题时，要注意做好受力分析和运动分析，把握研究对象的运动特征及运动过程，再熟练应用相关的力学规律．
＜正＞利用电磁感应原理制造出的发电机，使人类走进了电气化时代，为现代科技的发展和应用奠定了坚实的基础.基于此，电磁感应是电磁学的重要组成部分，是高考必考的重点内容之一.为了全面和深刻理解和巩固有关电磁感应的知识，笔者认为必须掌握以下的“一、二、三、四、五”.一、一个现象如果穿过某一电路的磁通量发生变化，则在该电路中就有了电流，这种现象叫做电磁感应现象.在电路中产生的电动势称为感应电动势，在电路中产
＜正＞一、原题呈现（2023·湖南卷·14）如图1,两根足够长的光滑金属直导轨平行放置，导轨间距为L,两导轨及其所构成的平面均与水平面成θ角，整个装置处于垂直于导轨平面斜向上的匀强磁场中，磁感应强度大小为B。现将质量均为m的金属棒a、b垂直导轨放置，每根金属棒接入导轨之间的电阻均为R。运动过程中金属棒与导轨始终垂直且接触良好，金属棒始终未滑出导轨，导轨电阻忽略不计，重力加速度为g。
＜正＞线圈在匀强磁场中以角速度ω绕不同位置匀速转动，在不同的磁场中产生的感应电动势不同，涉及求电流的瞬时值、有效值、电功、电功率等问题，学生在分析中感觉到很困惑，本文通过线圈不同转动状态的差异分析与变式，帮助学生找到解决问题的途径。一、线圈在同一磁场中绕不同的转轴（或同一转轴不同磁场）转动【例1】为了研究交流电的产生过程，小张同学设计了如下实验方案：第一次将单匝矩形线圈放在匀强磁场中，
以油酸、辛酸两种长链脂肪酸为原料，在变压器油中一步合成了油酸-辛酸混合酸钙/锌液体稳定剂，并将其用于聚氯乙烯（PVC）热加工过程。采用刚果红实验法和烘箱热老化法考察了液体稳定剂对PVC静态热稳定性的影响，并研究了辅助热稳定剂的协同稳定作用；通过转矩流变测试评价了其对PVC动态热稳定性的影响；通过扫描电镜观察了稳定剂在PVC中的分散性。结果表明，当液体稳定剂中钙锌比（物质的量比）为2.8∶1时，PV
Cu纳米薄膜具有较低的电阻率、较高的原子迁移率和抗氧化性,已代替Al成为新一代电子器件互连材料。然而Cu薄膜会与微电子器件中的Si衬底发生反应生成铜硅化合物,这降低了Cu薄膜作为互连材料的可靠性。Ti作为合适的粘附层和阻挡层可以增强Cu薄膜与Si衬底间的粘附性并阻挡Cu与Si之间的扩散。目前对于Ti表面Cu薄膜的研究主要集中在传统实验方面。为了从原子尺度观察Ti表面Cu薄膜的生长过程和变形行为,优
基于故障率数据的可靠度评估是智能电能表健康状态管理与维修的重要依据。然而，异常值及故障率的小样本特性限制了传统智能电能表可靠度预测模型的评估性能。为此，提出一种基于加权局部离群因子与高斯过程回归的多环境应力下智能电能表故障率预估模型。首先，建模采用一种加权局部离群因子识别并剔除故障率数据集中的异常值；然后，选用不同的核函数匹配典型环境下的多应力输入特征，选取最优核；最后，以高斯过程后验分布预测故障