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国外交互式信息检索研究进展 被引量：12
1
作者 刘萍 李斐雯 杨宇 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第5期132-138,共7页
[目的/意义]交互式信息检索是信息检索研究领域的一个新兴研究主题。文章回顾并述评近年来国外在交互式信息检索研究领域取得的显著进展,以期为国内研究提供新的思路。[方法/过程]以Wo S数据库收录的文献为基础,对近16年来该领域的研究... [目的/意义]交互式信息检索是信息检索研究领域的一个新兴研究主题。文章回顾并述评近年来国外在交互式信息检索研究领域取得的显著进展,以期为国内研究提供新的思路。[方法/过程]以Wo S数据库收录的文献为基础,对近16年来该领域的研究进行述评。[结果/结论]国外研究重点关注以下问题:交互式信息检索环境下用户的信息行为研究、支持用户与系统进行交互的方法与技术研究、交互式信息检索系统的评价研究3个方面。交互式信息检索的未来研究发展方向可能侧重3个方面:深入开展用户认知研究;智能人机交互技术;融合面向系统与面向用户的交互式系统评价方法。 展开更多
关键词 交互式信息检索 信息搜索行为 研究进展
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基于格林模式的健康教育在女性膀胱过度活动症病人中的应用研究 被引量：7
2
作者 李斐雯 黄媛媛 《实用老年医学》 CAS 2020年第2期198-201,共4页
目的研究基于格林模式的健康教育在女性膀胱过度活动症(OVB)病人中的护理效果。方法选取我院2017年5~11月于我科门诊确诊的老年女性OAB病人85例,采用随机数字表法分为试验组42例和对照组43例,试验组采用基于格林模式的健康教育,对照组... 目的研究基于格林模式的健康教育在女性膀胱过度活动症(OVB)病人中的护理效果。方法选取我院2017年5~11月于我科门诊确诊的老年女性OAB病人85例,采用随机数字表法分为试验组42例和对照组43例,试验组采用基于格林模式的健康教育,对照组采用常规健康教育。比较3个月后2组病人的知信行、OAB症状评分(OABSS)、OAB问卷调查表(OAB-Q)评分变化。结果2组干预前知信行评分、OABSS及OAB-Q评分比较差异均无统计学意义(P>0.05),干预后2组知信行评分均较干预前明显增高,OABSS及OAB-Q评分较干预前明显降低,2组间比较差异亦有统计学意义(P<0.01)。结论基于格林模式的健康教育可以显著改善OAB病人的知信行能力,保障了临床治疗效果。 展开更多
关键词 格林模式 膀胱过度活动症 健康教育
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达芬奇机器人辅助腹腔镜肾肿瘤剜除术62例围术期护理 被引量：3
3
作者 李斐雯 《齐鲁护理杂志》 2017年第2期20-21,共2页
目的:探讨达芬奇机器人辅助腹腔镜肾肿瘤剜除术患者的围术期护理方法及效果。方法:回顾性分析62例采用达芬奇机器人系统辅助行腹腔镜下肾肿瘤剜除手术患者的临床资料,总结护理措施,观察临床效果。结果:本组62例手术成功,手术时间(193.5&... 目的:探讨达芬奇机器人辅助腹腔镜肾肿瘤剜除术患者的围术期护理方法及效果。方法:回顾性分析62例采用达芬奇机器人系统辅助行腹腔镜下肾肿瘤剜除手术患者的临床资料,总结护理措施,观察临床效果。结果:本组62例手术成功,手术时间(193.5±28.8)min,术后肠道功能恢复时间(1.90±0.27)d,导尿管留置时间(2.55±0.49)d,术后恢复至下床活动时间(2.6±0.5)d,术后住院时间(6.85±0.68)d。术后5例高热,1例严重贫血,2例全身浮肿,经积极干预,均明显好转。所有患者均无护理并发症发生。结论:达芬奇机器人辅助腹腔镜肾肿瘤剜除术具有创伤小、恢复快的特点,有利于促进患者康复。 展开更多
关键词 达芬奇机器人 腹腔镜肾肿瘤剜除术 围术期护理
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基于机器学习的肾移植受者术后抑郁的预测模型建立 被引量：1
4
作者 李斐雯 李萍 白春花 《中国临床研究》 CAS 2022年第8期1168-1172,共5页
目的基于机器学习算法,构建终末期肾病患者肾移植术后抑郁症的预测模型,并验证该模型的预测效果。方法选取2015年2月至2019年3月南京某三甲医院泌尿外科行肾移植手术的189例患者为模型建立对象,根据术后1年的随访结果将其分为抑郁组(n=... 目的基于机器学习算法,构建终末期肾病患者肾移植术后抑郁症的预测模型,并验证该模型的预测效果。方法选取2015年2月至2019年3月南京某三甲医院泌尿外科行肾移植手术的189例患者为模型建立对象,根据术后1年的随访结果将其分为抑郁组(n=74)和非抑郁组(n=139)。使用过采样技术对数据不平衡处理后,以0.75∶0.25的比例将数据集划分为训练集和测试集。选用6种常见机器学习算法在训练集上进行10倍交叉验证,根据AUC值选出表现最好的算法在完整训练集上训练,于测试集上评估,并筛选出预测相关重要特征。结果经10倍交叉验证后随机森林算法被用作最终模型的建立。在测试集上,随机森林模型准确率、灵敏度和特异性分别为80.6%、83.3%和78.1%。贡献最大的前五个特征为肌酐、护理模式、收入、总蛋白和白蛋白。结论本研究建立的随机森林模型预测效果良好,可为患者肾移植术后抑郁症的预测提供借鉴。此外,护理模式在模型中较高的贡献也间接表明护理工作在改善此类患者心理健康方面的重要性。 展开更多
关键词 肾移植 抑郁 机器学习 随机森林 协同护理模式
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