DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 文章中所采用的方法系GBZ/T系列的标准方法，选取周边地区10家生产规模较大的塑胶生产企业进行试验，在企业正常生产情况下，多点布设，采集空气中醛酮类化合物样品进行分析，结果表明，10家企业的空气中乙醛和异佛尔酮的污染水平远低于方法检出限及标准GBZ2.1《工作场所有害因素职业接触限值第1部分：化学有害因素》的限值要求，10家企业中有9家企业的丙酮和丁酮都未检出，其中一家丙酮丁酮有检出，但也远远低于标准GBZ2.1《工作场所有害因素职业接触限值第1部分：化学有害因素》的职业卫生接触限值。 关键词 :醛酮类化合物，职业卫生，工作场所空气，污染物 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《中华人民共和国职业病防治法》于2017年5月正式颁布以后，工作场所的有害因素受到越来越广泛的关注。塑胶产业在塑胶生产过程中会使用含醛酮类化合物的原辅材料，在生产、使用过程中会伴随着醛酮类化合物的释放，尤其以乙醛、丙酮、丁酮及异佛尔酮较为普遍。醛酮类化合物多具有慢性毒性和刺激性，长期接触高浓度的醛酮类化合物可导致头晕、眩晕、恶心等症状 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，而且它们会释放至空气中，并产生累积效应。长期在此种环境下作业，会对人的神经系统和呼吸道等产生损害，对人体健康产生重大危害，已引起国内外的广泛关注。 目前对于醛酮类化合物的测试方法、大气污染及汽车室内污染水平的研究较多 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，但是对于塑胶产业中醛酮类化合物的污染水平却极为少见。因此，本文将醛酮类化合物作为塑胶产业作业场所的危害因子，调查了塑胶生产过程释放到空气中的醛酮类化合物的污染状况，旨在了解塑胶生产作业场所醛酮类化合物污染水平，为工作场所污染防治、作业人员的职业卫生健康提供依据和基础。
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user: 2. 研究方法 2.1. 工作场所有害因素职业接触限值 职业接触限值包含以下三个标准值 [ 7 ] [ 8 ] ： 1) 最高容许浓度Maximum Allowable Concentration (简称MAC)； 2) 短时间接触容许浓度Permissible concentration-Short Term Exposure Limit (简称PC-STEL)； 3) 时间加权平均容许浓度Permissible concentration-Time Weighted Average (简称PC-TWA)； 2.2. 试验方法 本研究选取了规模较大的10家生产塑胶产品的企业进行试验。在企业正常生产情况下，按照职业卫生采样规范要求，在生产车间选择有代表性的点位进行乙醛、丙酮、丁酮及异佛尔酮样品的采集和分析。 采样点数目严格按照GB 159要求执行。 2.3. 空气样品采集及分析 乙醛、异佛尔酮、丙酮及丁酮空气样品的采集与分析均参照相关国家标准执行 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 结果 乙醛、丙酮、丁酮及异佛尔酮有害物质的接触极限值如表1所示，取样检测结果如图1~图6所示。 Table 1 Workplace harmful factors of occupational exposure limi 中文名 英文名 OELs (mg/m 3 ) MAC PC-TWA PC-STEL 乙醛 Acetaldehyde 45 - - 丙酮 Acetone - 300 400 丁酮 Methyl ethyl ketone - 300 600 异佛尔酮 Isophorone 30 - - 表1. 工作场所有害物质职业接触限值 图1. 乙醛检测结果 图2. 丙酮检测结果 图3. 丙酮检测结果 图4. 丁酮检测结果 图5. 丁酮检测结果 图6. 异佛尔酮检测结果 3.2. 讨论 通过检测结果表明，乙醛、丙酮、丁酮及异佛尔酮虽为塑胶行业常见污染因子，但是挥发至空气中的含量极微，远低于标准GBZ2.1中规定的职业接触限值。但是不能忽略此类污染因素对人体健康的影响，我们仍然要考虑富集效应，避免有害物质长期无法逸散至外部环境而对人体产生危害，而且各种不同化学毒物之间亦可能会有联合作用 [ 12 ] ，应加强对企事业单位职业病危害因素的监督和管理，提高企业职业卫生防治意识，切实做好职业卫生的防治工作。
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user: 摘 要 图G的变换图G --- 的顶点集为 V ( G ) ∪ E ( G ) ，图G --- 中任意两顶点 u ， v ∈ V ( G − − − ) 只需满足下面任意一个条件便可以连边：1) u ， v ∈ V ( G ) ，它们在图G中不相邻，2) u ， v ∈ E ( G ) ，它们在图G中不相邻，3) u ∈ V ( G ) ， v ∈ E ( G ) ，它们在图G中不关联。图G的Wiener指标是图G中所有点对的距离之和。在本文中，我们确定了变换图G --- 是连通图时的Wiener指标。 关键词 :变换图，Wiener指标 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本篇文章中所有的图都为无向的简单图。所用到的符号和术语参考文献 [ 1 ] 。设简单图 G 的顶点集为 V ( G ) ，图 G 的边集为 E ( G ) 。对于 V ( G ) 中的任意顶点 v ，我们记 N G ( v ) 为图 G 中所有和顶点 v 相邻的顶点的集合。称 d G ( v ) = | N G ( v ) | 为顶点 v 的度数。 在一个连通图 G 中，用 d G ( u ， v ) 表示 G 中任意两个顶点u和v之间的距离(两点之间最短路的长度)，图 G 的Wiener指标是指图 G 中所有顶点对的距离之和，即 W ( G ) = ∑ u ， v ∈ V ( G ) d G ( u ， v ) 。在不引起歧义的情况下，我们把 d G ( v ) ， d G ( u ， v ) 分别简记为 d ( v ) ， d ( u ， v ) 。 这个概念最初是由Harry Wiener在1947年的文献 [ 2 ] 中提到的，之后作为一个重要的拓扑指标应用于化学研究中，用来研究分子的结构。后来Entringer等人在1976年文献 [ 3 ] 中首次引入到数学领域，引起许多数学家的兴趣。关于一些Wiener指标的化学应用和数学研究的调查可以参考文献 [ 4 ] 以及其中引用的参考资料。 吴和孟在文献 [ 5 ] 中给出了全变换图的基本性质。我们可以在文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 中查阅到变换图的更多结果。 在本文中，我们将根据吴和孟的结果确定连通的变换图 G --- 的Wiener指标。
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user: 摘 要 随着计算机数字时代的到来，作为其核心的数字信号处理技术在当代社会扮演着重要角色，社会活动当中的各项事务都需要用到数字信号处理技术。在科技日新月异的今天，数字信号处理技术也在进行着不断的变革，应用领域不断拓宽，对提高各行业的运行效率发挥着重要的功效。本文的主要内容是在对数字信号处理技术进行概述的基础之上，对数字信号处理技术的实际应用进行说明，最后展望了数字信号处理技术的发展前景，以期为该技术的进一步研究起到一定的指导作用。 关键词 :数字信号处理技术，实际应用，发展前景 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数字信号处理技术是为了方便接收、传输，通过计算机技术将视频、图片、声音等模拟信息通过一定的处理转化为数字信息的一种科学技术。数字信号处理技术对于发展高科技具有重要意义，目前应用的领域较为广泛，包括通讯领域、图形图像领域、仪器仪表领域、测控系统、机械设备等。数字信号处理技术给人们的日常生活和工作带来了很大的便利，未来也会发展得更加高效与成熟。
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user: 2. 数字信号处理技术概述 从本质上来说，数字信号处理技术是一种转换数据和提取数据的技术。利用这种技术，能够从复杂的环境中提取所需要的信息，并且随后按照需求进行转换，转换成能够被人方便识别的形式 [ 1 ] 。早期的信号处理主要采用模拟的方式，但此方式效率极低且只是对信号进行简单的处理，与人们对高速、高效处理信息的需求不匹配，而逐渐被数字信号处理技术所取代。数字信号处理技术的主要优势在于其稳定性和灵活性。稳定性表现在能够在有噪声干扰的电路环境中工作，对于含噪信号能够有效的提取和转换处理。灵活性表现在能够通过软件完成参数修改，拓宽其使用范围。此外，处理混杂信号中的离散数字或符号，剔除信号里的噪声，减少采集信号的冗余成分，也是数字信号处理技术的一大特点和优势。综上所述，数字信号处理技术的总体优势突出表现为较强的处理能力和集成能力。
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user: 3. 数字信号处理技术的发展历程 从数字信号处理技术的理论提出到现在一共经历了四个阶段的发展。第一阶段，主要是70年代，这是数字信号处理技术的理论提出阶段；第二阶段，主要是80年代，这种技术开始应用于部分领域；到了第三阶段，主要在90年代，是重要的发展阶段，越来越多的研究人员关注、从事于此项技术的应用开发，同时其拓宽到更多的领域中；第四阶段，也就是新世纪以后，发展领域更加广阔，应用范围也更加广泛。在发展过程中，数字信号处理器(DSP)的出现，可以说是该技术发展的里程碑。其主要用于数字信号处理操作的专用芯片器件内，这样就可以将数字信号转化为模拟信号。同时，对于芯片技术的发展，也为数字信号处理技术带来许多优势，在集成电路上表现为集成度比较高，处理能力也比较强等优势 [ 2 ] 。
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user: 4. 数字信号处理技术的实际应用 4.1. 在物联网中的应用 物联网技术是现代社会当中的重要信息技术，应用的领域较为广泛，其中在医疗领域当中具有很突出的作用。物联网当中所用到的数字信号处理技术主要是针对心电信号处理。结合抗电路噪音这个数字信号处理技术的突出特点，心电信号处理过程中可以做到对心电图电源干扰的消除。此外，用于获取病人身体机能指标和反映术后身体状况的滤波能力也需要通过数字信号处理技术来实现。 4.2. 在仪器仪表领域中的应用 数字信号处理技术主要应用在测量仪器、仪表上。数字信号处理技术可以有效提升测量仪表、仪器的产品档次。不同于高档单机片，数字信号处理技术由于具有较丰富的内在资源，可以简化仪器仪表上的硬件电路，达到更高的精度，满足多方面指标要求，从而便于开发出精度更为准确的仪器仪表。通过数字信号处理技术芯片对产品进行发掘也能够在很大程度上对其指标含量得以有效的提高 [ 3 ] 。 4.3. 在图形图像领域中的应用 图像压缩、解压技术、卫星广播、有线电视等有关技术都与数字信号处理技术有着紧密联系。具有高速度与高精度优良特性的数字信号处理技术极大地促进上述技术的发展，使其性能也进一步提高。通过对图像的压缩，可以研究月球的地表以及气象云图等。还可以根据图像处理的特点，对图像进行压缩、识别、编码、分割、重建等等。 4.4. 在测控系统领域中的应用 测控系统是数字化处理技术的重要应用表现之一，测控系统化的数字化处理需要经过系统采集信号，然后经过分析处理再进行信号输出，从而在信号输出过程中依靠数字信号处理器进行信息逻辑运算。现代化的数字处理技术以及测控系统信号处理转化的速度非常快，逻辑的运行更加精准，在实际执行命令的过程中更加方便灵活 [ 4 ] 。微型飞行器是我国高科技发展环境下的产物，其主要功能就是飞行勘探，能够对生活中所需要的数字图像以及信号声音等不同的媒介形式进行信息处理，在该飞行测控系统中，系统可以通过数字信号处理技术将采集的信号展开高效的实时运行处理，人们可以从输出的信号中获取需要的信息。温控系统在日常生活中的应用也很广泛。其工作原理就是通过数字信号处理器将温控信号处理放大，经过控制系统对加热丝进行调节从而达到实现调控温度的最终目标。 4.5. 在短波通信领域中的应用 数字信号处理技术在短波通信中的具体应用的项目包括音频信号处理、图像传输、信道扫描、扩频技术、传真等。音频信号是通过数字化输出信号的一个种类，其它信号类型还有数字量化基带信号、AGC控制信号。使用者可以直接对传输过来的音频信号加以使用；AGC控制信号是不能够直接被使用者直接使用的，需要在信息提取后将信息数字化，只有经过数字化的信息才能够被传递到终端供人使用，这样一来便可以大大降低多次数据传输带来的信号不佳状况的发生概率。各个不同的模式一般会被人们综合使用，由此可以在高效传输数据的同时方便人们进行有效数据的提取、传输和使用。 4.6. 在其他领域中的应用 数字信号处理技术除了在物联网、仪器仪表、图形图像、测控系统、短波通信上的应用之外，还应用在其他的领域当中。比如设备开发领域，我国各行各业在飞速发展的状态当中，为了开发出更多具有准确精度的仪器来满足社会发展需求，就要应用先进的数字信号技术来处理。此外，数字信号处理技术可用于医疗器械当中，一方面可以提高医疗器械的精准度，另一方面可以向广大患者提供更加便利的服务；在对语音信号的处理方面，包括语言的识别、语言的理解、语言合成、语言压缩等，为智能计算机的发展提供基础 [ 2 ] ；可以对调制解调领域进行应用，主要是作为多媒体信息处理系统和通信联系的纽带，实现方便、快捷的连接 [ 2 ] ；在对个人电脑的应用领域，数字信号处理技术可以将MPEG与高速通信技术相连接，实现视频与音频的转换，还可以根据不同用户的需要，研制出多功能、多样式的DSP机；数字信号处理技术在助听器上的应用作用主要是可以降低噪音，改善音质。较传统的助听器只有中高低三个频段的特点而言，运用数字信号处理技术的数码助听器具有针对每个频段进行动态改变增益的行为，从而达到提高信噪比，增强抗干扰能力，更好地满足每一位听力障碍朋友的理想的频率增益特性。
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user: 5. 数字信号处理技术的发展展望 数字信号处理技术在我国许多领域都得到了广泛的应用，但仍存在很大的开发空间，人们对这一领域的研究还存在很大不足。任何一项实用型技术都是在实践中不断革新，在实践中带动技术的进一步发展。根据当前的发展现状可以推测出数字信号处理技术发展的前景，具体包括以下几个方面： 首先，应用于国际通信领域。数字信号处理技术在不断发展和进步，以此更能满足国际通信领域的发展需求。通过数字信号处理技术可以提高我国国际视频会议的管理效果，从而便于建立同国际上其他国家的联系。 其次，数字信号处理技术可以帮助拓宽技术使用范围。比如数字信号处理技术如果应用到电子设备的制造中可以拓展电子设备的研究领域，提高电子设备的研发效率。如果应用数字信号处理技术到计算机领域同样也能提高该行业的运行效率。 再次，为了能够更加满足今后多个领域对于数字信号处理技术的需求，该技术在今后会更加注重提高信号处理速度，并注重降低电子设备的耗能。数字信号处理技术为我国许多领域的发展提供了重要前提，更快的信号提取、处理效率便于将数字信号处理技术推向更广泛的领域当中。 数字信号处理技术在今后的发展中还会更加注重对于其内在结构的完善以及创新，尤其是对于其数字信息处理器的结构改变，装备上更加高级的编译器，向着更高速、更低功耗、更大容量的方向发展。
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user: 6. 结语 综上所述，数字信号处理技术是一项从理论逐渐走向应用的实用型技术，如今我们的生活已经离不开数字信号处理技术，随着该项技术的不断发展与完善，其应用的领域也会越来越广，比如国际通信领域等，还能够帮助拓宽技术使用范围以及提高信号处理效率。该技术的优点尚有我们没有发现的盲区，为了开发更多于我们有益的数字信号处理技术，我们要不断学习，保持对数字信号处理技术的不断探索，让其发挥更大的作用。
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user: 摘 要 进步主义运动的发生，推动了美国政治、经济、文化各方面的变化。进步主义运动的热潮为妇女参与社会生活创造了机会，推动了美国中产阶级妇女参与其中，为谋求自身权利而斗争。同时，中产阶级妇女投身于争取妇女选举权、工人权利、社会主义运动等诸多进步事业中，成为进步主义运动的重要力量。 关键词 :进步主义运动，中产阶级妇女，妇女运动 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 进步主义运动是“美国历史上承上启下、继往开来的大转折时期” [ 1 ] 。在十九世纪末二十世纪初的二十年间，进步主义运动在政治、经济、社会、文化等各方面取得了一系列成就，有效缓解了资本主义迅猛发展引发的“工业文明综合症”。运动中改革者成分复杂，社会各阶层广泛参与，以中等阶级占主导。而这一时期美国中产阶级妇女也成为了改革的重要力量，同时在这场波澜壮阔的社会改革运动中推动了自身境况的改善。
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user: 2. 影响中产阶级妇女参与进步主义运动的原因 进步运动兴起之前，美国妇女承担的角色主要围绕家庭生活，很少出现在社会事务中。进步主义运动的发展，为妇女走向公众领域提供了机会。这一时期，影响美国妇女参与进步主义运动的原因主要有：工业化的影响；妇女受教育水平的提高；生活方式和婚姻观念的改变。其中尤以中产阶级妇女为主，即那些出身殷实，其家庭在地方或全国的社会和政治生活中有一定声望及影响，有机会受过高等教育的女性 [ 2 ] 。 2.1. 工业化的影响 十九世纪八九十年代，美国工业化大致完成。工业化和城市化的迅速发展产生大量劳动力需求，从而为妇女提供了就业机会。“1870年到1890年之间，美国妇女人口总数上升了48.7%，而妇女参加工作的人数则增加了364%。” [ 3 ] “从1880年到1910年，全部劳动力中间女工的人数由260万增加到740万。” [ 4 ] 新产品、新发明的出现也减轻了妇女的负担，使她们得以从繁琐的家务中解放出来，走向社会公共领域。大批量生产食品的出现，如罐装蔬菜、饼干、面包、饮料等，使家庭的职能有所下降；缝纫机、洗衣机的发明为妇女减轻了大量家务劳动。妇女不再被牢牢限制于家庭生活之中，而广泛参与社会职业，投入社会改革运动。 2.2. 受教育程度的提高 十九世纪以前，在美国妇女受教育不被社会所认同，甚至妇女接受高等教育被认为是丧失女性特征，有害心理健康。到了十九世纪中后期，美国妇女受教育状况得到了改善。 1837年，美国奥伯林大学打破高等教育对妇女的排斥，此后一些大学开始招收女性。“1870年，处于大学年龄中的美国人有1%去上大学，其中21%是女性；到1910年，大约5%大学年龄的美国人上大学，其中40%是女性。” [ 5 ] 内战后又建立了一系列女子学院，质量高于男女同校教育，如瓦萨学院、史密斯学院等。“在19世纪晚期，女大学毕业生的数量有了很大的增加，1890年，女大学毕业生约为2500人，到1900年增加到将近8000人。” [ 6 ] 通过受教育，女性获得了知识和自信心，她们深受改革热潮鼓舞，积极投身到进步主义运动中去。 2.3. 生活方式和婚姻关系的改变 工业革命使美国中产阶级妇女的生活方式和婚姻观念发生了巨大变化。20世纪初，“新女性”一词已经出现，这一时期的女性一改维多利亚时期的温顺柔弱、深居简出，以活泼健康、简单摩登的形象出现在公众面前。女性的生活方式发生了变化，“服装改革”开始出现，“轻便的日常装、运动装逐步进入妇女生活，裙衬被扔掉，宽松服装开始占上风；骑自行车、打高尔夫球、练体操的人中，女性人数逐步增加” [ 7 ] 。社会生活和经济上的独立性开始显露，女性走出家门成为可能和需要。 家庭生活也发生了变化：婚姻关系由女性对男性的服从转向更平等的“伴侣”关系；女性婚龄上升，出生率下降，既保证家庭生活水平，同时解放了女性的身体；离婚率的上升显示了婚姻关系中女性自我意识的提高，“1880年，美国的离婚率已高达1/20，1900年为1/12，1916年达到1/9” [ 8 ] 。
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user: 4. 意义及局限 进步主义运动为妇女提供了参与社会的机会，美国妇女得以从家庭走向公共领域。而中产阶级妇女也以自身力量作用于进步主义运动，证明自己和男性一样具备管理国家和社会事务的能力。她们组建妇女组织，争取自身权利，同时关心弱势群体，成为改革社会的重要力量。 中产阶级妇女在进步主义运动中做出了无可替代的贡献。首先，中产阶级妇女经过艰苦奋斗取得了妇女选举权运动的胜利。在标榜自由、平等的美国，占人口半数的妇女却并未获得和男性平等的权利，不能参与政治生活，对国家事务发表意见，这显然是不合情理的。选举权是妇女权利的重要标志，是妇女走向解放的第一步，它属于资产阶级民主运动的范畴 [ 18 ] 。美国妇女获得选举权，既改变了妇女在政治上的从属地位，又促进了资产阶级民主制度的发展。 其次，中产阶级妇女不仅关心自身权利的保障，还对社会弱势群体投以关注的目光。她们关注女工和童工，推动女工保护性立法、提高女工工资、改善其工作条件，督促童工法的通过，促使各州确立最低雇佣年龄；关怀社会底层女性，关注卖淫等现象，为妓女寻找出路；推动城市改革，改善贫民居住环境和生活状况，既保护了贫民等弱势群体的利益，更重要的是为美国社会保障体系的建立打下了基础。 最后，她们推动了进步主义运动所关注的社会公正问题的解决，缓和了美国工业化迅速发展带来的社会矛盾。进步主义运动是资本主义制度的自我改善、自我调整，初步缓解了工业文明造成的反社会和非人性的后果。而中产阶级妇女在进步主义运动中重新认识了自身，集聚了力量，以其女性独特的视角和力量对社会问题做出了反应，推动了进步主义运动的发展。 中产阶级妇女所发动的争取自身权利、推动社会改革的运动也存在其局限性。首先表现为选举权的虚妄。美国妇女争取选举权的斗争历经七十年，但选举权的获得并没有结束所有形式的性别歧视，也没有带来美国社会真正意义上的性别平等。如格利斯·艾伯特所说，“第19条宪法修正案只给我们提供了一张进入政治竞技场的门票，它既没有允许我们参加比赛，或坐在看台上，也没有在发奖委员会里为我们保留一个位置” [ 2 ] 。“妇女对于全体选民的增加，没有像选举权者所预想的那样极大改变美国格局” [ 13 ] 。 另一个局限性表现为中产阶级妇女与工厂女工的沟通无力。相较于中产阶级，工人阶级不仅在政治上受排挤，经济上也受到压迫。对于贫困的底层人民来说，温饱才是最重要的，给予妇女选举权并不能使她们脱离苦难，这也使得争取选举权的斗争并没有在中产阶级妇女以外产生强大吸引力和号召力。另一方面，女权主义者的一些观点，如婚姻关系平等、控制生育、追求人格的独立自由，也超出了她们的理解范围。中产阶级妇女与工人阶级妇女并没有取得有效的沟通，隔阂一直存在。 最后表现为女性发挥作用的范围仍然有限。虽然中产阶级妇女组建妇女组织，积极参与社会改革，运动中也涌现了简·亚当斯这样被誉为“也许是维多利亚女王之后全世界最著名的妇女” [ 5 ] 的优秀妇女改革家，但大多数中产阶级妇女的活动仍然停留在加入俱乐部、读读言情小说、关注时尚改革上面，仍以提高素质或变的消息灵通为目的 [ 2 ] 。女性的处境仍然尴尬，发挥作用的空间也很狭小。
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user: 摘 要 研究了保险公司在扩散风险模型下的最优再保险和投资策略问题。以最大化期望累积贴现分红为准则的情况下，引入无风险投资，在常数边界分红策略下，研究最优比例再保险和比例风险投资策略问题。运用最大值原理求解相应的HJB方程，并通过验证定理验证所求HJB方程的解就是要找的值函数和最优策略。 关键词 :常数边界分红，比例再保险，比例投资，贴现分红，HJB方程 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 最优控制问题在各个领域的研究中都有着越来越广泛的应用，它一般是通过控制某些变量，寻找到最优策略以达到某项指标。近几年来，保险精算解特别关注最优分红、注资以及最优投资策略问题的研究，比如带有交易费用的分红等。但生活中会有各种法规的禁止和规定、实际金融投资市场中限制因素有可能不允许卖空等，这些都要求模型的建立更加有实际指导意义，同时也使得建立的模型更加难解。 近几年来，保险公司的最优投资和再保险成为保险行业最吸引眼球的问题。自从Borch K.开创了再保险研究的先河，Browne [ 1 ] 用一个带漂移的几何布朗运动对保险公司的盈余进行模拟，研究了保险公司在进行风险资产价格符合几何布朗运动的投资时的最优投资策略；梁志彬 [ 2 ] 研究了当保险公司的盈余服从跳–扩散过程时的最优投资和再保险策略问题，在终端财富期望指数效用最大化的准则下求出了最优投资再保险和值函数的解析表达式。杨鹏，林祥 [ 3 ] 在比例再保险带交易费用的情况下研究了同样的问题；林祥，杨鹏 [ 4 ] 则研究了比例再保险和投资对分红的影响，在分红方式是常数边界分红的条件下得出了最优投资再保险策略。杨鹏，林祥 [ 5 ] 研究了跳–扩散风险模型和扩散风险模型下相似的问题，但是他们的创新点在于风险资产的价格服从跳–扩散模型，并且考虑了随机利率和随机波动率，而且假设保费收入符合复合泊松过程。 分红的问题自De Finetti [ 6 ] 对离散时间序列下的分红模型进行初次研究提出最优分红的问题之后，关于分红策略的研究就一直是精算界的重头戏。专门针对如何分红的研究已经达到非常成熟的阶段，但是对于一个企业来说在保证盈利分红的情况下，如何制定可靠的风险控制策略以及有效地使用货币的时间价值在市场上进行投资获利也是非常重要的，目前做此类文章的并不多见，但这类研究却是企业在经营中必不可少的理论依据，鉴于这种情况下，我们就该领域的研究在前人的基础上进一步探讨研究。 在早期的文章中有很多文献对原始的复合泊松风险模型以及扩散风险模型的最优分红策略问题进行了研究，比如Buhlmann H. [ 7 ] ，Asmussen S.，Taksar M. [ 8 ] 。程恭品 [ 9 ] 对带交易费用和破产终端值影响下的最优分红和风险控制策略进行了详细的研究，从比例再保险到超额损失再保险，以及在分红限速的情况下的最优分红和注资问题均给出了充分的解答；林祥，杨鹏 [ 4 ] 在扩散模型下研究了比例再保险和投资对分红的影响，考虑在常数边界分红策略下的期望贴现红利最大；Shreve [ 10 ] 已经证明了在以期望累积分红现值最大化为准则的情况下，最优分红策略为Barrier策略；杨鹏 [ 11 ] 在跳–扩散风险模型下，找到了使得分红最大的投资策略，也给出了在分布已知的情况下具体的JHB方程的求解方法。到目前为止还很少有文献研究扩散风险模型下常数边界分红策略对最优比例再保险和投资策略的影响。林祥，杨鹏(2010) [ 4 ] 研究分红策略对再保险和投资策略的影响时，虽有考虑投资，但是却忽略了在实际情况中企业会有无风险投资，本文就投资这方面在林祥的基础上进一步扩展，研究在引入无风险投资的情况下，分红策略对再保险和投资策略的影响。
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user: 2. 模型 考虑保险公司原始风险模型为如下扩散风险模型： U t = x 0 + c t + α W ( t ) ， t > 0 其中 x 0 ≥ 0 为初始盈余， c > 0 为保险公司的保费收入率(本章中的保费收入率是考虑理赔之后的一个综合收入率)， α W ( t ) 表示由于保费收入或者理赔引起盈余的不定项波动。考虑比例再保险，假设保险公司的再保险自留比例为 q ， 0 ≤ q ≤ 1 ，则考虑再保险之后保险公司的盈余过程如下表示： U t q = x 0 + q c t + q α W ( t ) ， t > 0 保险公司可以投资价格 S 0 ( t ) 如下的无风险资产： d S 0 ( t ) = r 0 S 0 ( t ) d t ， 其中 r 0 表示无风险利率。同时允许保险公司在风险资产市场进行价格 S ( t ) 符合几何布朗运动的风险投资： d S ( t ) = μ S ( t ) d t + σ S ( t ) d B ( t ) ， 其中 μ 表示风险资产的瞬时期望收益率， σ 表示风险资产的标准差， B ( t ) 为与 W ( t ) 相互独立的标准布朗运动。 我们假设风险资产投资的比例为 p ， 0 ≤ p ≤ 1 ，记再保险投资策略为 π = ( q ， p ) ，这里将所有可行策略的集合用 Π 表示，我们称策略 Π 为可行的，如果满足： 1) π = ( q ， p ) 关于 { F t } t ≥ 0 可测； 2) P { ∫ t τ ( p R t π ) 2 d t < ∞ } = 1 ， ∀ t < τ ； 3) 0 ≤ q ≤ 1 。 则经过策略 π 作用之后的盈余过程 X t π 如下描述： d X t π = p X t π d S ( t ) S ( t ) + ( 1 − p ) X t π d S 0 ( t ) S 0 ( t ) + d U t q = [ p X t π ( μ − r 0 ) + X t π r 0 + c q ] d t + p X t π σ d B ( t ) + q α d W ( t ) . 我们记 D ( t ) 为到时间 t 为止的累积分红额，在时刻 t 经过分红之后的盈余记为 X t π ¯ ，则有： X t π ¯ = X t π − D ( t ) . 定义破产时间为： τ = inf { t > 0 : X t π ¯ ≤ 0 } . 在分红时采用边界分红策略，分红边界值为 b ，即当盈余超过边界 b 时，将超出部分全部作为红利进行分红，盈余不足 b 时不进行分红。这里考虑的指标为破产时的期望累积贴现分红最大，我们记 δ ( δ > 0 ) 为贴现率，则值函数可以表示为： V ( x ， b ) = V π * ( x ， b ) = sup π ∈ Π E [ ∫ 0 τ e − δ t d D ( t ) | X t π ¯ = x ] . 满足上式的 π * 称为最优策略。
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user: 3. 最优策略 在求解上述问题之前我们先给出相应的HJB方程和验证定理，根据Schmidli [ 12 ] 容易得到下面的定理 定理3.1：(HJB方程)若 V ( x ， b ) 为定义在 R 上的二次连续可微函数，则有下面的HJB方程 sup π ∈ Π { 1 2 [ ( σ p X t π ) 2 + ( α q ) 2 ] V x x + [ p X t π ( μ − r 0 ) + X t π r 0 + c q ] V x − δ V ( x ， b ) } = 0 ， 0 ≤ x ≤ b ， (1) V ( x ， b ) = x − b + V ( b ， b ) ， x > b ， (2) 并且满足以下的边界条件 V ( 0 ， b ) = 0 ， ∂ V ( x ， b ) ∂ x | x = b = 1. (3) 通过Flemming和Soner [ 13 ] 中介绍的标准求解方法，我们可以得到以下验证定理3.2。 定理3.2：(验证定理)若 W ( x ， b ) 为定义在 R 上的二次连续可微的凹函数，并且是满足边界条件(3) HJB方程(1)和(2)的解，则值函数 V ( x ， b ) 与 W ( x ， b ) 是一致的，也就是说 W ( x ， b ) = V ( x ， b ) 。我们称 π * = ( q * ， p * ) 为最优策略，如果它满足以下两个条件： sup π ∈ Π { 1 2 [ ( σ p * X t π * ) 2 + ( α q * ) 2 ] W x x + [ p * X t π * ( μ − r 0 ) + X t π * r 0 + c q * ] W x − δ W ( x ， b ) } = 0 ， 0 ≤ x ≤ b ， W ( x ， b ) = x − b + W ( b ， b ) ， x > b ， 接下来我们求解HJB方程(1)，令 H ( q ， p ) = 1 2 [ ( σ p x ) 2 + ( α q ) 2 ] V x x + [ p x ( μ − r 0 ) + x r 0 + c q ] V x − δ V ( x ， b ) ， 通过 H ( q ， p ) 分别对 q ， p 求导等于 0 可以得到最优再保险策略和投资策略 q * = − c α 2 V x ( x ， b ) V x x ( x ， b ) ， (4) p * = − μ − r 0 σ 2 x V x ( x ， b ) V x x ( x ， b ) ， (5) 将(4)和(5)带入到HJB方程(1)中化简得到： 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] V x 2 ( x ， b ) V x x ( x ， b ) + δ V ( x ， b ) − X t π r 0 V x ( x ， b ) = 0 ， 上式两边同乘 V x x ( x ， b ) ，并且令 A = 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] V x 2 ( x ， b ) V x x ( x ， b ) ， B = X t π r 0 则有： A V x 2 ( x ， b ) − B V x ( x ， b ) V x x ( x ， b ) + δ V ( x ， b ) V x x ( x ， b ) = 0. (6) 我们令 u ( V ) = V x ( x ， b ) ， 则有 V ″ = d u d V d V d x u d u d V ， 将上式带入到方程(6)得到 ( δ V − B u ) d u d V + A p = 0. 通过求解上述方程得 C ( V ′ ) − δ A + B A + δ V ′ − V = 0 ， (7) 其中 C 0 为常数。通过常系数齐次线性微分方程及欧拉变换可以求解上述方程(7)，解得最优再保险策略为： q * = − c α 2 x 1 − δ δ + 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] ， 最优风险投资比例为： p * = − μ − r 0 σ 2 1 1 − δ δ + 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] 我们令 C 1 = δ δ + 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] ， 则值函数为： V ( x ， b ) = { 1 C 1 b 1 − C 1 x C 1 ， 0 < x ≤ b ， x − b + V ( b ， b ) ， x > b . 注1：因为再保险自留比例要求 q * < 1 ，所以最优再保险比例表达式和值函数总要求 x ≤ α 2 c ( 1 − δ δ + 1 2 [ ( μ − r 0 ) 2 σ 2 + c 2 α 2 ] ) 。 注2：没有进行再保险和投资情况下的值函数以及含有比例再保险和风险投资情况下的值函数的相关结果在林祥，杨鹏 [ 4 ] 都已经给出，我们不再重复计算，这里直接对其结果进行比较。
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user: 4. 数值分析 为了与林祥，杨鹏(2010) [ 4 ] 结果比较更加方便，更直观地看出无风险投资对最优策略的影响，这里我们取与其相同的参数值。 4.1. 无风险利率r 0 对红利的影响 我们取 δ = 0.05 ， c = 5 ， α = 5 ， μ = 0.1 ， σ = 0.2 ， x = 3 ， r 0 = 0.03 ， 0.05 ， 0.07 ，常数边界分红为 b = 4 ，则值函数与盈余 x 之间的关系如图1所示。 图1. 值函数 V ( x ， b ) 与 x 和 r 0 之间的关系 通过图1与林祥，杨鹏 [ 4 ] 的图1对比可以得知：加入无风险投资之后期望分红会减小，但是无风险利率 r 0 的变化并不会影响分红策略以及值函数的走势。 4.2. 参数r 0 ，μ对最优投资策略p * 的影响 我们取 δ = 0.05 ， c = 5 ， α = 5 ， x = 3 ， σ = 0.4 ， μ ∈ [ 0.1 ， 0.5 ] 则可以得到保险公司的风险暴露水平 p * 与参数 r 0 ， μ 的关系： 通过图2可知：最优风险投资比例是风险资产瞬时期望收益率 μ 的增函数，这与实际情况是相符的，也与林祥，杨鹏 [ 4 ] 的结果一致。而随着无风险利率 r 0 的增加，最优风险投资的比例在减小，也就意味着当无风险投资回报增高时投资人更加倾向于低风险高收益的投资，会相应地减少在风险投资的比重，这与实际情况时吻合的。 4.3. 参数r 0 ，μ对最优再保险策略q * 的影响 我们取 δ = 0.05 ， c = 5 ， α = 5 ， x = 3 ， b = 0.4 ， μ ∈ [ 0.1 ， 0.5 ] 则可以得到图3。从图3可以得知比例再保险最优自留比例 q * 是关于 μ 的增函数，当风险资产收益增加时，保险公司的抗风险能力增强，最优自留风险比例 q * 自然会增加。从图中可以看出，当无风险利率 r 0 变化时，三条线是重合的，也就是说引入无风险投资并不会应影响再保险策略。 图2. 最优投资策略 p * 与 r 0 ， μ 的关系 图3. 最优再保险策略 q * 与 r 0 ， μ 的关系
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user: 5. 结论 本文在扩散风险模型下，通过随机控制方法在常数边界分红策略下找到使得期望累积贴现分红最大的组合策略，是对林祥，杨鹏(2010) [ 4 ] 的一个扩展，引入无风险资产投资，以及比例风险投资，在林的基础上进行延伸，并得到不一样的值函数，通过数值模拟分析与 [ 4 ] 的结果进行对比，发现引入无风险投资使得期望贴现分红值整体减小，无风险利率增加使得最优投资策略减小，但并不会影响最优再保险策略。
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user: 6. 展望 本文主要是在前人研究的基础上做的进一步拓展，考虑到实际情况，文章可能存在诸多不足之处，比如在我国金融市场，做空往往是被禁止的，求解结果在实际的应用中会受到市场制度的约束。另外，研究跳–扩散风险模型或者扩散风险模型下研究常数边界分红策略下最优超额损失再保险与在CEV风险资产模型最优策略问题也是一个崭新的方向，有兴趣的学者可以进一步研究。
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user: 摘 要 目的：探讨奥瑞姆(Orem)自理模式配合早期康复训练在膝关节交叉韧带损伤患者干预中的应用价值。方法：将2015年5月~2017年8月医院收治的82例接受关节镜下膝关节交叉韧带重建的膝关节交叉韧带损伤患者随机分为对照组与观察组每组41例，对照组采用常规早期康复训练干预，观察组加用Orem自理模式干预，比较两组干预前后美国特种外科医院膝关节评分(HSS)、Lysholm膝关节功能评分(LKSS)的变化，采用一般自我效能感量表(GSES)、Barthel指数表(BI)评定患者自我效能及日常生活能力的改善，统计两组术后并发症发生率。结果：干预前，两组HSS表、LKSS表、GSES表、BI指数表评分比较差异无统计学意义(P > 0.05)，干预6个月，两组HSS表、LKSS表、GSES表、BI指数表评分均上升(P < 0.05)，观察组上升幅度高于对照组，比较差异有统计学意义(P < 0.05)；观察组并发症发生率略低于对照组，但比较差异无统计学意义(P > 0.05)。结论：Orem自理模式配合早期康复训练可提高膝关节交叉韧带损伤患者自我效能，改善患者膝关节功能及日常生活能力。 关键词 :膝关节交叉韧带损伤，Orem自理模式，康复训练，自我效能 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 膝关节交叉韧带损伤是常见运动损伤类型 [ 1 ] ，多由过伸暴力、外展外旋或暴力直接击打于胫骨上端前侧所致，常合并胫骨棘撕脱骨折 [ 2 ] 。关节镜下膝关节交叉韧带重建是治疗膝关节交叉韧带损伤的常用手段，其具备微创、视野清晰、住院时间短、术后恢复速度快等优势 [ 3 ] ，但患者术后膝关节功能的恢复有赖于早期康复训练。而传统康复训练模式患者及家属多被动接受及依赖护理，缺乏一定的主动性，导致护理强度高，但康复效果有限。而奥瑞姆(Orem)自理模式则强调自我效能在护理中的作用，认为护理是帮助性服务，强调充分调动患者主动能动性，转被动训练为主动参与，重视患者自我效能的发挥。目前Orem自理模式在膝关节置换术后早期功能锻炼中已取得肯定效果 [ 4 ] 。但对其在膝关节交叉韧带损伤患者临床干预中的作用尚未明确。因此，为探讨Orem自理模式配合早期康复训练在膝关节交叉韧带损伤患者中的应用价值，现对医院收治的82例患者展开了相关研究，报道如下：
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user: 2. 对象和方法 2.1. 研究对象 选择2015年5月~2017年8月医院收治的82例接受关节镜下膝关节交叉韧带重建术的膝关节交叉韧带损伤患者作为研究对象。纳入标准：术前均经影像学确诊为膝关节交叉韧带损伤；年龄 ≥ 18岁；择期接受关节镜下膝关节交叉韧带重建术，创伤至手术时间为3周~17个月；意识清醒，有一定理解能力，可完成问卷调查及量表评分；患者及家属均知情且自愿签署研究同意书；经医院伦理委员会审批通过。排除标准：合并心肝肾肺器质性功能障碍者；有精神病史或药物依赖史者；合并严重脑血管疾病者；合并全身恶性肿瘤者；合并自身免疫性疾病者；合并血液系统疾病者；妊娠或哺乳期女性；无法配合研究者。按随机数字表法将患者分为对照组与观察组每组41例。对照组中男27例，女14例；年龄22~43岁，平均(29.6 ± 6.2)岁；病程3周~15个月，平均(10.2 ± 3.4)个月；致伤原因：运动伤18例，交通事故伤10例，日常生活损伤5例，工伤8例；合并半月板或软骨损伤18例。观察组中男28例，女13例；年龄21~42岁，平均(29.4 ± 6.4)岁；病程3周~16个月，平均(10.5 ± 3.7)个月；致伤原因：运动伤19例，交通事故伤11例，日常生活损伤4例，工伤7例；合并半月板或软骨损伤19例。两组一般资料比较差异无统计学意义(P > 0.05)，可作比较。 2.2. 方法 对照组术后采用常规早期康复训练。患肢术后采用纱布棉垫加压弹力绷带包扎，外用支具固定，进行伸直位练习，保持术侧膝关节伸直位，进行肌力及伸屈膝关节训练，术后1 d进行股四头肌等长收缩训练，主动抬起或下压膝关节，15~20次/组，10组/d；术后2 d进行术侧膝关节活动度练习，坐位，术侧膝下垫枕抬高，伸直膝部10 s后放松，5~10 min/次，3次/d；术后3 d进行关节功能操练机锻炼，屈膝角度从0˚~30˚开始，0.5 h/次，2次/d，按5˚~10˚速度递增，1周内增加至90˚，同时行直腿抬高训练，20 min/次，3次/d，随后转变为主动屈膝训练；并遵医嘱借助扶拐下地行走，进行部分负重训练，循序渐进；术后2~4周进行负重及本体感觉训练、平衡力训练，加强患侧膝关节活动度，强化行走步态指导，延长训练时间；术后1~3个月进行关节稳定训练，完全负重，恢复日常活动，鼓励患者参与低强度体育活动，增加全蹲训练及弹跳训练；术后4~6个月进行抗阻力训练及本体感觉恢复训练，适当进行骑自行车运动、游泳等，促进膝关节功能恢复。观察组在此基础上加用Orem自理模式指导康复训练。训练前自制问卷调查每位患者一般情况，包括受教育程度、职业、对膝关节交叉韧带损伤的认知程度、自理能力等，为每位患者的特定针对个性化护理及自理程序，包括完全补偿、部分补偿及辅助教育支持等内容，将Orem自理模式贯穿康复训练全过程，确保满足患者自理需求。①完全补偿护理。重建术后6h内患者缺乏自理能力，给予完全性补偿护理，密切检查患者生命体征，定期巡视，观察切口恢复及出血情况，更换敷料，严格无菌操作，确保引流通畅，协助患者调整体位，观察肢体感觉及血液循环状况，若有异常立即报告医师，记录患者出入量，确保体液平衡；患肢垫气垫，屈曲15˚~30˚，冷敷膝关节，弹力绷带加压包扎患肢，促进下肢静脉回流，指导患者在床上作简单上肢运动，并协助扩胸、拍背，避免气道堵塞，给予患者足底静脉泵训练，避免血栓形成。②部分补偿性护理。术后待患者生命体征稳定且疼痛减轻后，转变为部分补偿护理，指导患者积极参与护理过程，自主完成洗漱、进食，指导患者及家属开始康复训练，指导患者进行有效咳嗽、深呼吸、排痰，进行患肢肌肉收缩训练、直腿抬高训练、足趾屈伸训练等，由家属辅助，强化患者患肢肌力，术后1周指导患者进行膝关节主动屈伸运动及平衡训练。③辅助教育支持。在康复训练期间最大限度为患者提供疾病相关知识及康复训练信息，确定患者有能力完全自理后为其提供训练场所及必要支持。重视情感支持及信息支持，在整个护理过程中贯穿心理康复指导，与患者进行交流沟通，评估其心理状况，安抚患者，并告知医疗技术水平及手术成功率及相同患者康复现状，减轻患者焦虑及担忧，提高其康复信心，并加强与家属沟通，要求家属鼓励患者，监督及协助患者康复训练，并给予关心及鼓励，使之获得家庭支持，提高患者康复训练的积极性。信息教育支持包括术前指导、并发症预防教育及锻炼指导、饮食指导。术前告知各项检查的重要性，获得患者支持与配合；告知并发症先兆，督促患者密切监测伤口状况，避免感染，定时按摩受压部位，避免压疮，并积极进行运动锻炼，促进肌力恢复，并坚持康复训练；术前告知患者康复训练的有效性及必要性，指导患者进行正确康复训练；积极指导患者进行饮食调节，术后以高蛋白、高钙、高维生素饮食为主，避免辛辣、刺激，督促患者多食果蔬，少量多餐，养成良好的饮食习惯，提高机体免疫、抵抗力，促进创口恢复。 2.3. 观察指标 ①膝关节功能评定。干预前、干预6个月均采用美国特种外科医院膝关节评分(HSS) [ 5 ] ，Lysholm膝关节功能评分(LKSS) [ 6 ] 评定患者膝关节功能的变化，HSS表包括疼痛(30分)、功能(22分)、活动度(18分)、肌力(10分)、屈曲畸形(10分)、稳定性(10分)等维度，评分越高，表示膝关节功能越好；LKSS表包括不稳定(25分)、疼痛(25分)、交锁(15分)、肿胀(10分)、爬楼梯(10分)、跛行(5分)、支撑(5分)、下蹲(5分)等方面，总分100分，正常：100分；优：>80分；良：70~79分；可：69~60分；差：<60分。②自我效能评定。干预前、干预6个月均采用一般自我效能感量表(GSES) [ 7 ] 评定患者自我效能的变化，量表包括10个条目，用于评定自我对待事情、解决难题的能力，每项1~4分，评分越高，表示患者自我效能越高。③日常生活能力评定。干预前、干预6个月采用Barthel指数表(BI) [ 8 ] 评定患者日常生活能力的改善情况，量表内容包括洗澡、如厕、进食、穿衣、修饰、穿衣转移、大小便控制等方面，总分100分，评分越高，表示患者日常生活自理能力越强。④并发症观察。统计两组术后并发症发生率。 2.4. 统计学方法 数据采用SPSS 19.0软件分析，计数资料采用构成比(%)表示，采用χ 2 检验；计量资料采用( x ¯ ± s )表示，进行t检验；P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组干预前后HSS评分比较 干预前，两组HSS表各维度评分比较差异无统计学意义(P > 0.05)，干预6个月，两组疼痛、功能、活动度、肌力、屈曲畸形、稳定性等维度评分均上升(P < 0.05)，观察组干预6个月上述各维度评分高于对照组(P < 0.05)，见表1。 Table 1 Comparison of HSS scores before and after intervention in both groups ( x ¯ ± s ， min 组别 时间 疼痛 功能 活动度 肌力 屈曲畸形 稳定性 观察组 干预前 15.26 ± 3.47 12.65 ± 4.26 11.76 ± 5.44 6.21 ± 1.26 5.63 ± 1.27 6.22 ± 1.34 干预6个月 25.26 ± 3.71 *# 18.41 ± 2.74 *# 16.23 ± 0.47 *# 9.05 ± 0.34 *# 9.24 ± 0.26 *# 9.32 ± 0.24 *# 对照组 干预前 15.31 ± 3.53 12.68 ± 4.31 11.83 ± 5.23 6.32 ± 1.33 5.64 ± 1.31 6.23 ± 1.36 干预6个月 21.26 ± 2.46 * 15.61 ± 2.69 * 14.02 ± 0.68 * 7.86 ± 0.27 * 7.96 ± 0.33 * 7.98 ± 0.27 * 表1. 两组干预前后HSS评分比较( x ¯ ± s ，分) 与同组干预前比较， * P < 0.05；与对照组干预6个月比较， # P < 0.05。 3.2. 两组干预前后LKSS评分比较 干预前，两组LKSS表各维度评分比较差异无统计学意义(P > 0.05)，干预6个月，两组不稳定、疼痛、交锁、肿胀、爬楼梯、跛行、支撑、下蹲等维度评分均上升(P < 0.05)，观察组各维度评分上升幅度高于对照组(P < 0.05)，见表2。 Table 2 Comparison of LKSS scores before and after intervention in both groups ( x ¯ ± s ， min 组别 时间 不稳定 疼痛 交锁 肿胀 爬楼梯 跛行 支撑 下蹲 观察组 干预前 12.65 ± 3.74 11.71 ± 4.02 7.02 ± 2.39 5.23 ± 0.27 5.17 ± 0.38 2.63 ± 0.26 2.59 ± 0.37 2.47 ± 0.26 干预6个月 22.25 ± 2.17 *# 23.01 ± 1.26 *# 13.25 ± 1.21 *# 8.51 ± 0.34 *# 8.66 ± 0.27 *# 4.62 ± 0.22 *# 4.56 ± 0.17 *# 4.44 ± 0.23 *# 对照组 干预前 12.66 ± 3.76 11.73 ± 4.03 7.04 ± 2.35 5.25 ± 0.33 5.20 ± 0.41 2.65 ± 0.25 2.60 ± 0.36 2.48 ± 0.28 干预6个月 19.52 ± 3.02 * 19.98 ± 2.79 * 10.76 ± 0.96 * 7.02 ± 0.52 * 7.12 ± 0.35 * 3.98 ± 0.17 * 3.86 ± 0.21 * 3.79 ± 0.19 * 表2. 两组干预前后LKSS评分比较( x ¯ ± s ，分) 与同组干预前比较， * P < 0.05；与对照组干预6个月比较， # P < 0.05。 3.3. 两组干预前后GSES表及BI指数评分比较 干预前，两组GSES表、BI指数表评分比较差异无统计学意义(P > 0.05)，干预6个月，两组GSES表、BI指数表评分均上升(P < 0.05)，观察组GSES表、BI指数表评分高于对照组，比较差异有统计学意义(P < 0.05)，见表3。 Table 3 Comparison of GSES and BI index scores before and after intervention in both groups ( x ¯ ± s ， min 组别 时间 GSES表 BI指数表 观察组 干预前 26.23 ± 3.74 42.65 ± 10.26 干预6个月 34.25 ± 4.03 *# 86.25 ± 5.71 *# 对照组 干预前 26.41 ± 3.69 43.74 ± 9.97 干预6个月 30.66 ± 3.74 * 80.66 ± 4.96 * 表3. 两组干预前后GSES表及BI指数评分比较( x ¯ ± s ，分) 与同组干预前比较， * P < 0.05；与对照组干预6个月比较， # P < 0.05。 3.4. 两组术后并发症发生率比较 观察组术后并发症发生率略低于对照组，但比较差异无统计学意义(χ 2 = 3.514， P > 0.05)，见表4。 Table 4 Comparison of postoperative complications between the two groups ( x ¯ ± s ， min) [n (%) 组别 便秘 静脉血栓形成 肺部感染 尿路感染 发生率 观察组 1(2.44) 1(2.44) 0(0) 1(2.44) 3(7.32) 对照组 3(7.32) 3(7.32) 1(2.44) 2(4.88) 9(21.95) 表4. 两组术后并发症发生率比较[n (%)]