简介：摘要：临床上，许多妇科患者由于各种原因往往不愿透露自己的真实情况和想法，从而延误了病情治疗，其原因与患者害怕隐私泄露有关，所以加强妇科护理中患者隐私保护对策的研究具有重要意义。

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简介：【摘要】转录组测序（RNA-seq）是生物医学研究的重要手段之一，对数据进行质量控制，剔除质量异常样本，是保证生物学结果准确的必要前提。然而，现有的质量控制工具都局限于单个样本或单一数据层面，不利于分析人员多角度发现异常样本。本研究基于R语言开发了RawdataQC软件包，可以在原始数据、比对数据和基因表达谱三个层面对多个样本进行质量控制；通过可视化方法，帮助使用者综合多个数据层面发现低质量样本。本研究将助力广大临床医生和研究者开展转录组数据质量控制，为生物学结果准确提供质量保证。

简介：摘要：实现智慧化是建设高质量机场的保障。智慧机场是指基于先进管理理念，充分利用前沿科技水平来优化服务品质，提升旅客体验和运行效率，实现机场的智能化、可视化、共享化。智慧机场的建设还充分考虑了平安、绿色、人文的需求，致力于构建现代化协同服务平台。基于此，本文章对大数据技术在智慧机场领域的应用研究进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：【摘要】目的：探讨医院病案统计管理系统采用数据质量控制的临床价值。方法：选择 2017年 2月 ~2019年 2月我院病案 2000份，遵照双盲法分组标准分为研究组、对照组，各 1000份，分别采取数据质量控制管理与常规管理，对比两组数据管理评分与数据录入错误发生情况。结果：研究组数据录入错误发生率为 0.30%，与对照组的 2.50%相比优势明显；且对照组数据管理评分低于研究组，存在统计学意义（ P＜ 0.05）。结论：数据质量控制管理应用于医院病案管理过程中，能够保障病案的质量，值得推广。

简介：摘要 :B

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简介：摘要：医疗卫生是关系到所有人的重要方面，也是保障人民生活和国家产业稳定发展的重要保障。目前我国医院对于自身的发展管理较为严格，而且随着数据化管理模式的充分应用，医院的信息化管理模式逐步应用。因此目前我国的很多医院开始逐步实现医院数据的整合和应用管理，希望以此实现医院医疗数据的全面数字化管理，提升数据的综合管理水平。我国最近几年医疗健康大数据的规模和应用较为广泛，但是仍旧存在很多相应的问题，比较明显的就是医疗健康大数据所面临的数据分散和数据联通共享的问题。因此笔者在本文中，主要是对医院信息化视域下的医疗数据整合应用情况进行全面的分析，结合医疗数据应用中的难题分析，得出具体的数据整合方案和方法。

简介：摘要：近年来，circRNA由于其稳定，保守，分布范围广等优点，成为了表观遗传修饰中倍受瞩目的一员，其对于癌症的发生、发展发挥着至关重要的作用。胃癌作为一种严重威胁人体健康的疾病，它的早期诊断、预后判断、治疗靶点具有很重要的意义。本文将基于GEO数据库，对GSE78092，GSE141977，GSE83521三组芯片数据进行整合分析，最后得出与胃癌具有良好关联性的circRNA，并通过预测其调控的miRNA，进而分析其影响的生物学功能，最后得出该circRNA潜在影响通路和功能，具有高度的临床转化价值。

简介：摘要： 随着生活水平和医疗条件的不断提高，老年患者占整个外科手术患者的比例也日益增加，高龄患者围术期并发症和死亡率是年轻人的 3倍，其中 2％与手术麻醉有关。但老年人随着年龄增加与年龄相关的解剖学、生理学和药理学发生变化 ,造成心、肺、脑等重要器官的代偿功能下降或失代偿 ,增加了手术麻醉期的风险性。这对麻醉而言，无疑是个新的挑战，本文结合 2013年以 来某院 的 976名 65岁以上老人麻醉进行总结，认为年老因素不是手术麻醉的禁忌症。关键在于充分术前估计与准备，合理选择麻醉方法，正确实施麻醉，围术期密切监测与处理，以及预防麻醉并发症。这些综合处理对保证老年病人的安全具有极为重要的意义。

简介：摘要：目的 研究内分泌科住院DM患者血糖管理情况。方法选取2018年1月~2020年10月于我院内分泌科住院治疗的非重症DM患者900例，采用Population、Patient、Patient‐day3种模型分析患者床旁快速血糖数据。结果共收集到43106个血糖数据，平均血糖为（9.60±4.30）mmol/L（Population模型）、（8.71±2.13）mmol/L（Patient模型）及（9.34±2.59）mmol/L（Patient‐day模型），严格、一般及宽松控制率的总和为80%以上。高血糖、严重高血糖、低血糖和严重低血糖发生率Population模型为11.4%、4.9%，0.9%和0.1%，Patient模型为22.6%、57.4%、23.7%和5.2%，Patient‐day模型为8.0%、16.8%、4.3%及0.6%。结论

简介：摘要 目的：探究基因组DNA污染及乳腺癌单样本预测器(single sample predictor, SSP)在RNA-seq中鉴定Basal-like亚型乳腺癌的一致性与稳健性。方法：使用4种SSP联合3种数据校正方法，按比例随机去掉一定比例的非Basal-like亚型样本，并使用正态分布模拟基因组DNA对基因表达量的影响。结果：数据校正方法影响乳腺癌SSP鉴定Basal-like亚型的一致性(κ=0.733-0.964)；乳腺癌SSP可以一致鉴定出Basal-like亚型(κ=0.846-0.958)，对Basal-like亚型鉴定的稳健性高；基因组DNA污染对Basal-like亚型鉴定的一致性影响较小(κ=0.922-1)。结论：Basal-like亚型的鉴定具有高度的一致性与稳健性且受基因组DNA污染影响较小。

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