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王汉宁

作品数:5 被引量:9H指数:2
供职机构:中国医科大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
相关领域:医药卫生哲学宗教更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 5篇医药卫生
  • 1篇哲学宗教

主题

  • 2篇关节
  • 1篇滴眼
  • 1篇滴眼药
  • 1篇滴眼药水
  • 1篇滴眼液
  • 1篇心理
  • 1篇眼睛干涩
  • 1篇眼科
  • 1篇眼科专家
  • 1篇眼药
  • 1篇眼药水
  • 1篇眼液
  • 1篇疫情
  • 1篇疫情预测
  • 1篇社会支持
  • 1篇肾综合征
  • 1篇肾综合征出血...
  • 1篇实证性
  • 1篇实证性研究
  • 1篇自噬

机构

  • 5篇中国医科大学
  • 1篇沈阳市疾病预...
  • 1篇辽宁省疾病预...
  • 1篇《中国实用乡...
  • 1篇葫芦岛市疾病...

作者

  • 5篇王汉宁
  • 2篇周宝森
  • 2篇吴伟
  • 1篇沈铁峰
  • 1篇郭军巧
  • 1篇关鹏
  • 1篇康素明
  • 1篇黄德生
  • 1篇郭立春
  • 1篇王萍

传媒

  • 1篇实用预防医学
  • 1篇中国热带医学
  • 1篇中国实用乡村...

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2014
  • 1篇2009
  • 2篇2008
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
miR-33a通过PI3K/AKT/mTOR及AMPK/mTOR信号通路调节自噬影响骨关节炎进程的机制研究
目的:骨关节炎(osteoarthritis,OA)是常见的膝关节退行性疾病,是世界第二大致残性疾病,对社会造成沉重的经济负担。OA的发病与年龄、肥胖、性别、创伤等有关。近年来随着肥胖患病率的增加及人口老龄化,OA的患病...
王汉宁
关键词:骨关节炎自噬PI3K/AKT/MTOR
滴眼药物的正确使用被引量:1
2008年
长时间使用电脑或在空调房中长期停留,容易引起眼睛干涩。有不少人一感到眼睛不适,就会滴上一两滴眼药水或滴眼液,以滋润眼睛。夏天游泳的人也比较多,有些人因为害怕公共游泳池不卫生,在游泳前后也会滴眼药水甚至眼药膏,以预防眼部的细菌感染。那么,面对广告中声称“对眼睛非常有益”的品种繁多的各类滴眼液,消费者到底应该如何选择?眼科专家告诉我们,
康素明王汉宁
关键词:眼睛干涩滴眼药水细菌感染眼科专家滴眼液空调房
积极心理的中介作用对关节疾病患者领悟社会支持与抑郁之间关系的实证性研究
前言  在社会主义市场经济体制下,随着社会经济水平不断提高,及生物-心理-社会医学模式的提出,人们对健康问题有了重新的认识。近几十年来,各国科学家对患者的心理健康问题展开了广泛的研究,并提出患者心理因素对疾病有很大的影响...
王汉宁
关键词:社会支持积极心理干预对策
文献传递
Hockey Stick回归和SARIMA模型在细菌性痢疾疫情预测中的应用被引量:6
2008年
目的探讨应用Hockey Stick回归和时间序列分析中的SARI MA模型进行细菌性痢疾疫情预测的可行性。方法收集辽宁省葫芦岛市1990-2006年的逐月及逐年细菌性痢疾疫情资料和当地气象数据。首先,利用描述统计分析细菌性痢疾季节性发病规律,使用Spearman等级相关分析疫情同气象因素的关系,根据Hockey Stick回归确定发病阈值。其次,进行扩充迪基富勒的平稳性单位根检验。再次,根据自相关函数图和偏自相关函数图识别逐月疫情间的相关性。应用Eviews3.1、Stata8.2和SPSS12.0软件对1990-2005年逐月发病率进行上述统计分析。最后,利用所得到的模型对2006年各月发病率进行预测,并与实际发病率进行比较。结果最低气温、平均气温和最高气温所确定的阈值分别为11.42℃、17.17℃和22.98℃;(1,0,0)×(0,1,1)12模型为最优SARI MA模型,此模型对2006年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势。结论Hockey Stick回归和SARI MA模型可较好地模拟细菌性痢疾疫情在时间序列上的变动趋势,并对未来的发病率进行一定预测,能够为传染病防制工作提供一定决策支持。
关鹏王汉宁沈铁峰吴伟黄德生周宝森
关键词:流行病学HOCKEY细菌性痢疾
应用GM(1,1,sinω)模型预测肾综合征出血热发病率研究被引量:2
2009年
目的探讨GM(1,1,sinω)模型在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测的应用。方法利用1984~2004年沈阳市HFRS发病率资料建立GM(1,1)预测模型和GM(1,1,sinω)预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测效果进行比较。结果GM(1,1)预测模型为XΣ(1)(k+1)=-541.5277e-0.0092k+551.4778;GM(1,1,sinω)模型为XΣω(1)(k+1)=-158.4104e-0.0444k+162.6622+11.7276sin2kπ/21+5.6982cos2kπ/21,GM(1,1,sinω)模型拟合精度较好(C=0.3912,P=0.9048)。GM(1,1)和GM(1,1,sinω)预测模型拟合的平均误差率(MER)分别为50.22%、20.34%;两者的预测MER分别为25.64%、13.10%,无论从拟合效果还是从预测效果来看GM(1,1,sinω)模型xing1,sinω)forecast的MER均低于GM(1,1)模型。结论GM(1,1,sinω)模型克服了传统灰色模型GM(1,1)的局限性,对于波动性较大且具有周期性的资料具有很好的实用价值。
郭立春王汉宁吴伟郭军巧王萍周宝森
关键词:肾综合征出血热
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