首页 > 文献资料
-
多指标正交设计优选芪防鼻敏颗粒水提醇沉工艺
[目的]多指标综合优选芪防鼻敏颗粒的水提醇沉工艺。[方法]以黄芪甲苷、芍药苷提取率为指标，考察提取工艺条件；以黄芪甲苷、芍药苷转移率为指标，考察醇沉条件。[结果]佳水提醇沉工艺为饮片加12倍加水量，提取3次，每次1.5 h；浓缩液相对密度为1.15~1.20（60℃）时，加乙醇为60%。[结论]该工艺稳定可行，可为芪防鼻敏颗粒的工业生产提供科学依据。
-
茶色素治疗胃癌前期病变的临床研究
本课题应用茶色素胶囊(为采用先进生产工艺从绿茶中提取的天然药物)治疗胃癌前期病变患者,借助现代医学的先进检测手段,对患者进行了多指标、多系统的临床观察,取得了较好的疗效.经用摩罗丹对照观察,发现茶色素治疗组与摩罗丹对照组比较,疗效有显著性差异.
-
多指标综合评价麸炒白芍的炮制工艺
目的 优化出佳麸炒白芍工艺.方法 采用正交试验和多指标综合加权评分法,以白芍中芍药苷、氧化芍药苷、芍药内酯苷、没食子酸4个指标性成分质量分数和浸出物得率为考察指标,对影响白芍麸炒工艺的因素进行考察.结果 佳的白芍麸炒工艺是在白芍药材中加入其质量的10％的麸皮,在200℃下炒制8 min.结论 该炮制工艺稳定可靠,可为白芍的进一步研究提供参考.
-
HPLC法测定龙胆泻肝丸中龙胆苦苷、黄芩苷和栀子苷
龙胆泻肝丸由龙胆泻肝汤进行剂型改进而来,主要由龙胆草、黄芩、栀子等药味组成,具有泻肝胆实火,清下焦湿热的功效.<中国药典>2005年版只对龙胆泻肝丸君药龙胆草的主要成分龙胆苦苷进行了定量测定,臣药黄芩、栀子主要成分的测定方法已有文献报道[1～4].复方中药多指标的同时测定不但可以节约分析成本,减少分析误差,而且更重要的是它可以直接反映药品的质量.本实验建立了RP-HPLC法同时测定龙胆泻肝丸中龙胆苦苷、黄芩苷、栀子苷3种指标成分,该方法专属性好、灵敏度高、结果准确,可更好地表征该丸内在质量.
-
多指标综合加权评分研究乌梅炭炮制工艺
目的 优选乌梅炭炮制工艺.方法 选择温度、翻炒频率、时间3个因素,采用L_9(3~4)正交试验设计,以实验小鼠凝血时间、止血时间、水溶性浸出物、醇溶性浸出物为指标,结合成品性状、收得率及直径大小,综合分析优选乌梅炭的炮制工艺.结果 乌梅炭优选炮制工艺:235℃,翻炒频率80次/min.炒制7.5 min.结论 优选的炮制工艺可操作性强,工艺稳定,凝血作用增强,外观符合"表面焦黑色,内部焦黄色"的炒炭存性要求.
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.013种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.013种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.013种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.013种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.01三种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
统计学方法记述要求
统计学符号一律按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，采用斜体排印。常用的符号有：(1)样本的算术平均数x(中位数仍用M)，(2)标准差用s，(3)标准误用sx，(4)t检验用t，(5)F检验用F，(6)卡方检验用希文小写χ2，(7)相关系数用r，(8)自由度用希文小写υ，(9)概率用P。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料特点和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析；对具有重复实验数据检验回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系做出全面、合理的解释和评价。统计学方法的记述不能笼统记录为SPSS或SAS软件，而应写明所用统计学方法的具体名称，如：成组设计资料均数比较的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等，必要时给出统计量的具体值（如：t=4.35，χ2=5.33，F=12.09等）；在用不等式表示P值时，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05和P＜0.013种表达方式，无须再细分。当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。
-
医学论文中统计分析方法的选择
对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
-
医学论文中统计分析方法的选择
对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理；对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
-
疗养员150例焦虑抑郁情绪和运动性高血压反应
现代心身医学研究表明,传统视为纯生物性躯体疾病,诸如高血压病、冠心病、糖尿病等皆是"心理社会因素起重要作用的躯体疾病",即属于心身疾病,而情绪障碍是心身疾病重要的致病因素和基本病理因素之一.近年来,我院收治的疗养员大多为心血管疾病患者.针对这一状况,我院采用焦虑抑郁情绪测定表,对每一位入院疗养体检者进行测评,并通过踏车多指标心血管功能测评,观察焦虑抑郁和运动性高血压反应关系.
-
多指标联合检测鉴别渗出与漏出性胸腔积液的研究
目的 检测胸腔积液患者胸腔积液胆固醇( PE CHOL)、胸腔积液胆固醇与血清胆固醇比值(P/S CHOL)、胸腔积液C-反应蛋白(PE CRP)和血清-胸腔积液白蛋白差(SEAG),并与Light标准进行比较,探讨多指标联合检测在鉴别渗、漏出性胸腔积液中的价值.方法 将137例不同病因的胸腔积液患者分成漏出液组和渗出液组,平行检测患者胸腔积液中各项指标,对结果做出受试者工作特征(ROC)曲线,进行统计学分析.结果 渗出液组胸腔积液蛋白与血清蛋白比值、胸腔积液乳酸脱氢酶与血清乳酸脱氢酶比值、胸腔积液乳酸脱氢酶比漏出液组高(P值均＜0.05),以Light标准进行分析,敏感性和特异性分别为99％和81％；渗出液组PE CHOL、P/S CHOL和PE CRP水平比漏出液组高(P值均＜0.05),根据ROC曲线选择,以PE CHOL＞1.52 mmol/L、P/S CHOL＞0.32、PE CRP＞20 mg/L为诊断界值,敏感性分别是93％、98％和93％,特异性分别是89％、91％和91％；渗出液组SEAG水平比漏出液组低(P＜0.05),根据ROC曲线选择,以SEAG＜10 g/L为诊断界值,敏感性和特异性分别是81％和91％.结论 多指标联合检测能提高胸腔积液渗、漏出液的诊断效能,特异性较Light标准高.
-
统计学书写规范
应写明所用统计分析方法的具体名称（如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等）和统计量的具体值（如t＝3．45），并尽可能给出具体的P值（如P＝0．023）；当涉及到总体参数时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95％可信区间。对于服从偏态分布的定量资料，应采用M（ QR ）方式表达，不应采用x-±s方式表达。对于定量资料和定性资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，前者不应盲目采用t检验和单因素方差分析，后者不应盲目套用χ2检验。要避免用直线回归方程描述有明显曲线变化趋势的资料。不宜用相关分析说明两种检测方法之间吻合程度的高低。对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释。使用相对数时，分母不宜小于20；要注意区分百分率与百分比。
-
统计学书写规范
应写明所用统计分析方法的具体名称（如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等）和统计量的具体值（如t＝3.45），并尽可能给出具体的P值（如P＝0.023）；当涉及到总体参数时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95％可信区间。对于服从偏态分布的定量资料，应采用M（QR）方式表达，不应采用x-± s方式表达。对于定量资料和定性资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，前者不应盲目采用t检验和单因素方差分析，后者不应盲目套用χ2检验。要避免用直线回归方程描述有明显曲线变化趋势的资料。不宜用相关分析说明两种检测方法之间吻合程度的高低。对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释。使用相对数时，分母不宜小于20；要注意区分百分率与百分比。
-
统计学书写规范
应写明所用统计分析方法的具体名称（如成组设计资料的 t 检验、两因素析因设计资料的方差分析等）和统计量的具体值（如t ＝3.45），并尽可能给出具体的 P 值（如 P ＝0.023）；当涉及到总体参数时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95％可信区间。对于服从偏态分布的定量资料，应采用 M（Q R ）方式表达，不应采用-x ± s 方式表达。对于定量资料和定性资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，前者不应盲目采用 t 检验和单因素方差分析，后者不应盲目套用χ2检验。要避免用直线回归方程描述有明显曲线变化趋势的资料。不宜用相关分析说明两种检测方法之间吻合程度的高低。对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释。使用相对数时，分母不宜小于20；要注意区分百分率与百分比。
-
统计学书写规范
应写明所用统计分析方法的具体名称（如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等）和统计量的具体值（如t＝3．45），并尽可能给出具体的P值（如P＝0．023）；当涉及到总体参数时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95％可信区间。对于服从偏态分布的定量资料，应采用M（ QR ）方式表达，不应采用x-±s方式表达。对于定量资料和定性资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，前者不应盲目采用t检验和单因素方差分析，后者不应盲目套用χ2检验。要避免用直线回归方程描述有明显曲线变化趋势的资料。不宜用相关分析说明两种检测方法之间吻合程度的高低。对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释。使用相对数时，分母不宜小于20；要注意区分百分率与百分比。
-
老人别盲目求"低"
随着生活水平的提高和医学知识的普及,老年人已越来越注重养生保健.由于许多指标的高低与糖尿病、心脑血管病等慢性病有很大关系,因此很多老人对这些指标一味求低.这样做就保险吗?医学专家对此持否定态度.因为盲目求低,违背了人体生理规律,同样不利于健康.
