DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer， NSCLC) 肺癌目前仍是全球死亡率第一的癌症，其中NSCLC占肺癌总数的80%~85%，HER-2是一种酪氨酸激酶受体，与EGFR协同激活下游信号传导。虽然HER-2在NSCLC中突变频率较EGFR低，但是其肺癌驱动机制明确且部分靶向治疗有效，最近基于驱动癌基因的精确疗法已大大改变了NSCLC的治疗策略，然而，HER-2突变的肿瘤对化疗敏感性较差，即使采用标准化学疗法，其他肺癌的疗效仍然较差 [ 16 ] [ 17 ]。因此，有必要进一步开发新型致癌基因和相应的靶向治疗剂。T-DM1在HER-2阳性晚期乳腺癌中的治疗优势，且在肺癌的临床前研究表明，T-DM1可能对HER2阳性的肺癌有效 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。基于以上相关研究，报告了T-DM1单药治疗复发的NSCLC的一项II期临床试验，T-DM1在这项研究中未显示出很高的疗效，特别是，在这项研究中，IHC 3+或IHC 2+/FISH阳性肿瘤很少对研究药物有反应。由于疗效有限，该实验提早终止。几乎所有AE都是已知的，主要是血小板减少症和肝毒性，一例3级急性肾衰竭，一例2级间质性肺炎，在15例患者中，没有因治疗而死亡的病例 [ 22 ] [ 23 ]。这与T-DM1在胃癌GATSBY试验中结论相似 [ 14 ]。 另一项II期试验来自美国的Bob T Li团队 [ 24 ]，18例晚期HER2突变型肺腺癌患者，先前全身治疗的中位数为2，达到主要终点的部分反应率为44%。在HER2外显子20插入且激酶跨膜和细胞外结构域中存在点突变的患者中观察到了反应，在两名患者中观察到同时的HER2扩增，HER2免疫组化范围是0到2+，不能预测应答，并且通过质谱法测定，应答者的HER2蛋白表达较低。中位无进展生存期为5个月。毒性包括1或2级输注反应，血小板减少症和肝转氨酶升高。没有患者因毒性而停止治疗或死于研究。得到T-DM1是HER2突变型肺癌患者的活性药物的结论。这是肺癌HER2分子亚群的第一个阳性临床研究。
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user: 5. 小结与展望 综上所述，T-DM1在各种实体瘤中耐受性高，在应用过程中，要注意监测血液学相关指标，注意有无合并出血风险，予以减量或停药及相关对症处理。T-DM1在乳腺癌各阶段均表现出良好的疗效，但是在晚期二线胃癌、晚期非小细胞肺癌中疗效有限，从而引发了我们的一系列思考，原因可能与肿瘤异质性相关 [ 25 ]，也可能与T-DM1的原发性和继发性耐药相关 [ 26 ]，一线治疗后，有证据表明，由于肿瘤分子谱的变化，HER-2的状态在进展过程中可能会改变或丢失，据报道，HER-2在原发性和转移性肿瘤之间表达不一致 [ 27 ] [ 28 ]。尚不清楚HER-2的局部表达如何影响T-DM1的活性，需要进一步的研究来了解HER-2过表达在生物学中的作用。目前，关于T-DM1在各实体瘤中，包括延腺癌、膀胱癌、胰腺癌、胆管细胞癌、结直肠癌等相关临床前研究及临床试验正在进行中，未来临床试验的结果将阐明一线HER2靶向治疗失败后，以联合疗法而非单一疗法靶向HER2途径还是通过激活免疫细胞将提高疗效。我们期待得到更好的数据，进一步延长肿瘤患者生存期。
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user: 摘要 针对传统多尺度图像融合方法容易弱化红外目标信息和降低图像对比度的问题，本文借助于形态学的优势和模糊规则的特性，提出一种简单、高效的红外与可见光图像融合算法。首先，使用多尺度形态学分离源图像高频成分和低频成分；其次，利用模糊规则整合低频成分，使用均值法合理注入图像高频成分；最后，经过形态学逆变换得到融合图像。实验结果表明，与传统融合方法相比，本文算法能够较好地保留可见光图像中的细节信息，突出红外目标信息。
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user: 1. 引言 由于成像模式不同，同一场景的红外图像和可见光图像具有很好的互补性，将这两类图像信息整合成一幅图像，不仅有利于场景视觉效果优化，还有利于各类图像处理，如目标跟踪、分类、分割等。伴随着信息技术迅猛发展，种类繁多的图像融合算法不断涌现。其中，多尺度分析法由于具有简单、高效的优点，基于多尺度的图像融合算法得到了长足的发展，如小波分析算法(WT) [ 1 ]、非下采样轮廓波算法(NSCT) [ 2 ]、曲率变换算法(CVT) [ 3 ]、双树复小波变换(DTCWT) [ 4 ] 等。然而，传统多尺度算法中所需的滤波器不具有自适应性，这会导致对于不同的融合对象，其融合性能会存在一定的差异，甚至会由于滤波器的非理想性，产生频率或尺度混叠现象，进而影响图像融合效果 [ 5 ] [ 6 ]。 数学形态学是一种数学逻辑严谨和算法简单的非线性分析方法，借助于特定结构元素可以捕捉图像中目标形状、边缘等细节特征，具有增强图像特征信息、提高图像对比度的能力 [ 1 ] [ 4 ]。红外图像通常细节信息模糊、目标与背景对比度较低、灰度范围较窄，因此，红外与可见光图像融合目标不仅要保留丰富的可见光图像细节信息，还要提高目标与背景的对比度，以利于人眼视觉和图像处理。综上可知，利用形态学算法整合红外和可见光图像信息具有较好的优势。 顶帽变换(Top-Hat Transform)是一种重要的形态学运算，它能有效地抽取图像特征区域，“捕获”图像细节信息。结合结构元素扩张的多尺度技术，顶帽变换已被在目标探测、图像融合和图像增强等领域成功的得到应用 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。然而，传统多尺度顶帽变换中的结构元素单一，在分析图像特征信息时容易遗漏或平滑图像细节信息，导致多图像整合效果不佳 [ 10 ]。为了避免内容丰富的图像特征区域或细节信息平滑，Bai X设计了一种新颖的结构元素，并提出中心环绕顶帽变换(Center-surround Top-hat Transform)算法，它能很好地捕获图像特征和细节信息，使融合图像特征区域和细节信息丰富，并能增强图像对比度 [ 7 ] [ 11 ]。然而，在这些算法中，作者主要关注新结构元素抽取信息的能力，忽略了不同尺度下信息的冗余关系，导致信息融合结果中仍存在细节信息平滑的问题。 高斯模糊逻辑能有效地区分红外图像的目标和背景信息，经过简单的隶属度标注不仅能压制红外背景信息，还能凸显目标信息 [ 12 ]。因此，可利用高斯模糊逻辑捕获红外目标特征，并将可见光细节信息移植到红外背景中，可以在融合图像中既保留红外目标特征，又可呈现可见光等细节信息。 为解决现有形态学融合算法中存在的不足，本文基于中心环绕顶帽变换的信息捕获能力和高斯模糊逻辑的特点，提出一种适于红外和可见光图像的融合算法。实验结果表明本文提出方法的融合结果能较好地保留原图像的细节信息，凸显红外目标特征。
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user: 2. 形态学 数学形态学在图像处理领域具有重要的应用价值。结合结构元素的多尺度膨胀，形态学序列运算可以构造各类型的多尺度形态学操作。 1) 中心环绕结构元素 由于传统形态学结构元素结构单一，因此对图像特征区域的差异性不敏感，存在捕获图像细节信息失效的问题。为提升形态学操作分析图像信息的能力，Bai X [ 7 ] [ 11 ] 使用两个同形状但尺寸相近的结构元素构建中心环绕结构元素，如图1所示的圆盘中心环绕结构元素，其中，外部结构元素B o 尺寸大于内部结构元素B in 尺寸。 图1. 圆盘中心环绕结构元素 [ 7 ] 中心环绕结构的有效区域可定义为边界结构元素可定义为： Δ B = B o − B i n (2-1) 当ΔB区域小于特征区域时，环绕区域边界可以有效地捕获图像特征信息，并且根据不同需求，该结构通过尺度伸缩可以识别不同尺度的图像信息。根据不同的应用需求，可利用不同形状的结构元构建中心环绕结构元素，本文选取“圆盘”中心环绕结构为基本结构元素。 2) 结构元素多尺度扩展 图像通常包含丰富的尺度特征区域和细节，用单一尺度结构元素仅能抽取与其尺度对应的图像特征，不能有效地分析包含丰富特征信息的图像。为了有效地分析图像中的各种特征信息，多尺度形态学应运而生。形态学多尺度扩展是通过循序渐进地膨胀结构元素完成尺度扩展，使结构元素能在不同尺度下捕获图像特征信息。 以图1圆盘中心环绕结构元素为例，假设L和W分别是初始结构元素B b 和ΔB的尺寸，ΔB中的边界宽度为M，中心环绕结构元素扩展n次，每次扩展的步长为Step，于是中心环绕结构元素在尺度s (1 < s ≤ n)的尺寸可以表示为： L s = L + s × S t e p W s = W + s × S t e p (2-2) 为了区分不同尺度下的中心环绕结构元素，在尺度s下的双结构元素分别表示为ΔB s 和B bs ，即，B bs 的尺寸为L s ，ΔB s 的边界尺度为W s ，边界宽度仍为M。经过多尺度扩展后，中心环绕结构元素就能抽取不同尺度下的特征区域及其特征环绕区域。 3) 顶帽变换 假设图像使用f (x， y)表示，基于中心环绕结构元素的开、闭运算使用f£B oi 和f■B oi 表示为： f □ B o i ( x ， y ) = ( f Θ Δ B ) ⊕ B b (2-3) f ■ B o i ( x ， y ) = ( f ⊕ Δ B ) Θ B b (2-4) B oi 表示一组中心环绕双结构元素，它由B o 和B in 两个相关的结构元素组成。由于使用了双结构元素，开(闭)运算能更好地平滑图像的亮(暗)区域特征，包括亮(暗)特征区域的环绕区域。则白顶帽变换(NWTH)和暗顶帽变换(NBTH)可表示为： N W T H ( x ， y ) = f ( x ， y ) − f □ B o i ( x ， y ) (2-5) N B T H ( x ， y ) = f ■ B o i ( x ， y ) − f ( x ， y ) (2-6) 开运算能从图像中移去小于结构元素尺寸的亮特征，这就使得它能平滑图像的亮区域，因此白顶帽(NWTH)能用来抽取图像的亮特征区域。相反，闭运算从图像中移去小于结构元素尺寸的暗特征，这就使得它能平滑图像的暗图像区域，因此暗顶帽(NBTH)能用来抽取图像的暗特征区域。也就是说，一次顶帽变换能将图像拆分成一个基图像和两个表征亮、暗特征区域的图像。顶帽变换的性能对图像特征的尺寸很敏感，当使用不同尺寸的结构元素时，顶帽变换就会抽取图像中不同大小的亮、暗特征区域 [ 6 ]。
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user: 3. 基于多尺度顶帽变换的图像融合方法 顶帽变换对图像特征区域的尺寸大小极为敏感，结合多尺度中心环绕结构元素的信息捕获能力，本文提出一种新的红外与可见光图像融合方法。 3.1. 图像特征信息抽取 假设k幅源图像分别记为f 1 ，……，f j ，……，f k ，(1 ≤ j ≤ k)。为抽取图像不同尺度的亮、暗特征区域，对中心环绕结构元素进行多尺度扩展，则多源图像在不同尺度下的顶帽变换可表示为 [ 6 ]： N W T H s j ( x ， y ) = f j ( x ， y ) − f j □ B o i ， s ( x ， y ) (3-1) B W T H s j ( x ， y ) = f j ■ B o i ， s ( x ， y ) − f j ( x ， y ) (3-2) 上式中的标号j表示第j幅源图像，标号s表示在第s尺度下进行顶帽变换，B oi ， s 表示尺度s处的中心环绕结构元素。随着结构元素尺寸的增大，使用大尺寸结构元素抽取的特征区域会包含很多在小尺寸下抽取的特征区域。这就造成不同尺度下抽取的特征信息彼此会包含大量冗余信息，进而影响最后的融合结果。为了避免这一问题，并更好地表征图像特征，本文使用下面的方法对抽取的亮、暗特征区域进行精炼提取，以减小不同尺度层之间的信息冗余，并更好地表征特定尺度下的特征区域信息。 N W T H s ， s + 1 j ( x ， y ) = N W T H s + 1 j ( x ， y ) − N W T H s j ( x ， y ) (3-3) N B T H s ， s + 1 j ( x ， y ) = N B T H s + 1 j ( x ， y ) − N B T H s j ( x ， y ) (3-4) 上式中， N W T H s j 抽取的是图像f j 从尺度1到尺度s的亮特征区域，而 N W T H s + 1 j 抽取的是图像f j 从尺度1到尺度s + 1的亮特征区域，通过式(3-3)，尺度s + 1下的亮特征区域信息就很好地在 N W T H s ， s + 1 j 中得到了表征，且 N B T H s + 1 j 不包含其他尺度的信息。类似地， N B T H s ， s + 1 j 能很好地表征尺度s + 1下的暗特征区域信息。 3.2. 图像融合方法 本文使用恰当方式整合亮、暗特征信息，并得到融合图像。 3.2.1. 图像特征区域融合 本节对抽取的尺度区域特征进行归一化处理，以消除区域特征图像中可能出现的负值，获取更精确的亮、暗特征图像，有效地抽取每一尺度下的图像区域和感兴趣细节，并减小不同尺度层之间的冗余信息。 N W T H s ， s + 1 j ( x ， y ) = n o r m a l ( N W T H s + 1 j ( x ， y ) − N W T H s j ( x ， y ) ) (3-5) N B T H s ， s + 1 j ( x ， y ) = n o r m a l ( N B T H s + 1 j ( x ， y ) − N B T H s j ( x ， y ) ) (3-6) 对不同源图像的同层特征区域信息进行以下操作得到相应的融合特征信息。 W F s ， s + 1 = max 1 ≤ j ≤ k { N W T H s ， s + 1 j } (3-7) B F s ， s + 1 = max 1 ≤ j ≤ k { N B T H s ， s + 1 j } (3-8) 因为不同尺度层的特征和细节彼此不相同，因此，可以将各尺度层的特征区域信息进行如下整合，得到融合的亮、特征区域图像 W F = ∑ s = 0 k − 1 W F s ， s + 1 (3-9) B F = ∑ s = 0 k − 1 B F s ， s + 1 (3-10) WF和BF分别表示最后的融合亮、暗特征区域。 3.2.2. 获取基图像 WF和BF主要表征的是多源图像的特征和细节信息，为了获取最后的融合图像，需要获得一幅包含多源图像主要能量信息的基图像。不同于传统的多尺度变换能将图像分解的剩余成分作为图像的低频信息，基于形态学的运算一般只能利用其自身的特性抽取图像的各种特征信息，而不能预留对应的低频信息。本文在尺度扩展过程中利用最大尺度的外结构元素获取的平滑图像表示图像的低频信息。 O j = f j ∘ B b n (3-11) C j = f j • B b n (3-12) 在式(3-11)和(3-12)中，B bn 表示结构元素扩展时，最大尺度中心环绕结构元素的外结构元素，O j 和C j 分别代表第j幅源图像的平滑亮、暗图像信息。为了获得融合的平滑亮图像信息，本节使用高斯模糊逻辑法将不同源图像的O j 进行整合，得到融合的亮平滑图像O。使用同样的方法获得融合的暗平滑图像C，最后，使用均值法获取O和C的融合图像。下面是基于高斯模糊逻辑自适应地整合亮图像信息。 O F ( i ， j ) = η T ( i ， j ) O IR ( i ， j ) + η B ( i ， j ) O VI ( i ， j ) (3-13) 式(3-13)中的下标IR，VI和F分别代表红外，可见光和融合图像。O (i， j)是亮图像信息。η T 和η B 分别是红外信息中目标和背景的隶属度(权值)。 根据红外低频成分直方图的特性，高斯隶属度函数能很好地描述红外图像的目标和背景信息 [ 12 ]。在文献中 [ 12 ]，作者获得了很好的融合结果，本文使用高斯函数确定信息整合的隶属度权值。 η B ( i ， j ) = exp [ − ( C I R ( i ， j ) − μ ) 2 2 ( k σ ) 2 ] (3-14) η T ( i ， j ) = 1 − η B ( i ， j ) (3-15) 式(3-14)中的μ和σ分别是红外信息的均值和方差。k是一个用于优化融合结果的常数，其取值范围为1~3。在我们的试验中，k值均设置为1.5。 3.2.3. 图像信息融合 分别获取了基图像和融合的亮、暗特征区域图像后，为了得到较好的融合结果，需要使用恰当的方式将亮、暗特征图像注入到基图像。实验结果表明，均值权重法能根据亮、暗特征图像的特性自适应地向基图像中注入有用的特征信息，并获得较好的融合结果 [ 6 ]。本节采用均值权重法整合特征区域图像和基图像的信息。 f u ( x ， y ) = A ( x ， y ) + p w ( x ， y ) × W F ( x ， y ) − p b ( x ， y ) × B F ( x ， y ) (3-16) p w ( x ， y ) = m w ( x ， y ) m w ( x ， y ) + m b ( x ， y ) p b ( x ， y ) = m b ( x ， y ) m w ( x ， y ) + m b ( x ， y ) (3-17) 式中，m w 和m b 分别为WF和BF在3× 3窗口尺寸下的均值，A表示基图像，f u 表示最后的融合图像。
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user: 4. 实验与分析 为了验证提出基于多尺度顶帽变换的红外与可见光图像融合算法可行性和有效性，本文针对4组红外与可见光图像 [ 6 ] [ 10 ] [ 11 ]，选取3种常用的性能较优多尺度融合算法DTCWT [ 4 ]，NSCT [ 2 ] 和CVT [ 3 ] 与本文算法进行比较。使用信息熵、标准差、空间频率和平均梯度 [ 6 ] 4种客观指标对融合结果进行评价。 由各组融合结果可知，传统的多尺度融合算法的性能比较相近，这些算法普遍损失了部分源图像的细节信息，导致融合结果趋于平滑，图像层次感较差，特别是在显著的目标区域边缘出现“振铃”、光晕、抖动等现象，导致图像对比度下降，目标和细节模糊，整体视觉效果不佳。从主观的视觉效果分析，本文算法的融合结果细节信息丰富，红外目标信息显著，目标边缘信息清晰，图像对比度更优，融合图像清晰自然(图2~5) 图2. 第1组可见光与红外图像融合结果对比 图3. 第2组可见光与红外图像融合结果对比 图4. 第3组可见光与红外图像融合结果对比 图5. 第4组可见光与红外图像融合结果对比 为了进一步验证本文算法的有效性，使用熵、平均梯度、空间频率和标准差4类图像质量指标对各算法融合结果进行客观评价，这些指标的值越大，表明图像融合效果越好。由表1~4的数据可知，本文算法的平均梯度、空间频率和标准差明显优于其他参考算法，说明本文算法具有更优的对比度和清晰度，图像层次分明。尽管本文算法的图像信息熵不总是最优，但从各表中数据可知，本文算法的熵值是较优的，表明图像具有丰富的信息。 Table 1 Objective value comparison of the first fusion experimen Methods 熵 平均梯度 空间频率 标准差 CVT 6.704 4.3735 10.9842 29.1967 DTCWT 6.6894 4.1929 10.9001 28.9651 NSCT 6.7165 4.4055 11.0619 29.4857 本文方法 6.7552 5.1 14.0882 33.8282 表1. 第1组融合实验客观评价值比较 Table 2 Objective value comparison of the second fusion experimen Methods 熵 平均梯度 空间频率 标准差 CVT 6.1286 3.2834 8.8807 18.4183 DTCWT 6.1046 3.2224 8.8281 18.2672 NSCT 6.1175 3.3456 8.9637 18.4548 本文方法 6.1234 3.7669 9.0296 18.7684 表2. 第2组融合实验客观评价值比较 Table 3 Objective value comparison of the third fusion experimen Methods 熵 平均梯度 空间频率 标准差 CVT 7.3116 8.5583 20.9401 42.6953 DTCWT 7.2957 8.5326 21.4188 43.0708 NSCT 7.3245 8.5118 21.6494 44.3428 本文方法 7.3102 8.5782 23.6121 49.7966 表3. 第3组融合实验客观评价值比较 Table 4 Objective value comparison of the four fusion experimen Methods 熵 平均梯度 空间频率 标准差 CVT 6.7814 8.1701 20.8959 40.314 DTCWT 6.7571 8.1317 21.1552 40.6221 NSCT 6.7692 8.3571 21.4802 41.2466 本文方法 6.768 12.6133 32.0822 54.8886 表4. 第4组融合实验客观评价值比较
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user: 5. 结论 本文针对传统多尺度图像融合方法容易弱化红外目标信息和降低图像对比度的问题，基于新颖的形态学结构元素和高斯模糊逻辑，提出一种简单、高效的红外与可见光图像融合算法。实验结果表明，本文提出的方法使融合结果拥有丰富的细节信息、显著的目标信息、更高的清晰度和对比度，其性能优于传统的多尺度融合方法。
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user: 摘要 目的：比较特立帕肽与唑来膦酸对青岛地区绝经后低转化型骨质疏松症(postmenopausal osteoporosis， PMOP)的临床疗效。方法：120例绝经后低转化型骨质疏松症患者分成特立帕肽组和唑来膦酸组，观察所有患者用药前及用药后6个月及12个月腰椎1~4 (L1~4)、股骨颈、全髋骨密度(BMD)，血清I型前胶原氨基端前肽(PINP)，I型胶原羧基端β降解产物(β-CTX)，视觉模拟评分法评分(VAS评分)及药物不良反应。结果：治疗后6个月及12个月，两组患者各部位BMD较治疗前水平均提高(P < 0.05)，其中特立帕肽组患者腰椎1~4、股骨颈BMD升高水平优于唑来膦酸组(P < 0.05)；与基线相比，治疗后3个月、6个月及12个月，特立帕肽组PINP、β-CTX水平明显升高(P < 0.05)，唑来膦酸组PINP、β-CTX水平明显降低(P < 0.05)；特立帕肽组VAS评分低于唑来膦酸组(P < 0.05)；两组患者均未出现严重不良事件，安全性较好。结论：特立帕肽和唑来膦酸均可明显提高患者骨密度，减轻疼痛，且安全性好。其中在提高腰椎骨密度及降低VAS评分方面，特立帕肽治疗效果优于唑来膦酸。
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user: 1. 引言 骨质疏松症(osteoporosis， OP)作为一种全身性骨代谢疾病，以骨量减少、骨质破坏为特点，表现为骨脆性增加以及骨折风险增加增高。骨质疏松症可以分为两种类型，一种为原发性骨质疏松症，包括：青少年型骨质疏松，绝经后骨质疏松(I型骨质疏松症)，男性骨质疏松，以及老年性骨质疏松(II型骨质疏松症)。另一种为继发性骨质疏松症，是指由任何其他疾病或者药物等病因引起骨质疏松 [ 1 ]。绝经后骨质疏松症作为原发性骨质疏松症中最常见的一种，是一种与年龄密切相关的疾病 [ 2 ]。绝经后妇女平均每年的骨量丢失率为1.2%~2%，这一过程以绝经后2~3年内丢失最快，随之会减慢，进入老年期后，破骨细胞和成骨细胞的活性都下降。同龄女性，绝经早者更容易发生骨质疏松 [ 3 ]。 目前我国人口老龄化形势严峻，据推测2020~2030年将会进入老龄化高速发展期，至2050年我国60岁及以上老年人口总量为4.98亿，其中女性老年人口占比明显增长 [ 4 ]。根据2018年中国骨质疏松症流行病学调查显示，我国女性骨质疏松症患病率水平显著高于欧美国家，与日韩等亚洲国家接近。骨质疏松症已成为我国50岁以上人群的重要健康问题，其中以中老年女性骨质疏松问题尤为严重 [ 5 ]。 骨质疏松症的药物治疗仍以西药为主，目前治疗PMOP和老年性骨质疏松的药物大致可分为两大类：一类为促进骨质形成、增加骨密度的药物；另一类为抑制骨质吸收、防止骨质丢失，维持骨量平衡的药物。适当的钙剂和维生素D制剂作为基础治疗药物，可以联合骨吸收抑制剂或骨形成促进剂使用 [ 1 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。结合疗效和骨折风险效果以及治疗成本等因素考量，通常不推荐骨形成促进剂和骨吸收抑制剂联合使用。本研究所涉及的两种药物，特立帕肽和唑来膦酸分别属于促进骨形成药物及抑制骨吸收药物，两种药物均可用于极高骨折风险患者的初始治疗，本研究通过两种药物针对骨密度、骨转换标志物、VAS评分、不良反应等方面治疗效果的比较，为临床用药选择提供相关依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 筛选2018年12月~2019年12月就诊于青岛大学附属医院的老年女性骨质疏松症患者共120例，根据患者用药情况分为特立帕肽组和唑来膦酸组。纳入标准：1) 符合2017版《原发性骨质疏松症诊疗指南》骨质疏松症诊断标准，即符合以下三者之一：a) 经双能X线检测法测定中轴骨(腰椎1~4、股骨颈或全髋)骨密度或桡骨远端1/3骨密度T值 ≤ −2.5；b) 椎体或髋部曾发生脆性骨折；c) 骨密度测量提示低骨量(−2.5 < T值 < −1.0)但伴有肱骨近端、骨盆或前臂远端脆性骨折史。2) 年龄 ≥ 55岁的绝经后妇女。3) 符合2020年AACE/ACE指南确定的极高骨折风险患者诊断标准。排除标准：1) 其他影响骨转换的疾病如甲状腺疾病、甲状旁腺疾病、肾上腺疾病等内分泌系统疾病；影响钙及维生素D吸收的消化和肾脏系统疾病；类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮等免疫系统疾病；神经肌肉疾病；血液系统疾病；恶性肿瘤等；2) 代谢性骨病如佝偻病、Paget病等；3) 伴严重的肝肾功不全或心、肺原发性疾病；4) 近期应用过影响骨转换药物如糖皮质激素或抗骨质疏松药物等；5) 对特立帕肽或唑来膦酸成分过敏者。120例绝经10年以上妇女，年龄、绝经时间等方面无明显差异(P > 0.05)。纳入患者均签署知情同意书。 2.2. 分组及治疗 本研究共纳入绝经后低转换型骨质疏松症患者120例，根据用药情况分为特立帕肽组和唑来膦酸组。特立帕肽组(n = 58)，予以特立帕肽(商品名：复泰奥，美国礼来公司) 20 μg/天，皮下注射，注射部位选择腹部或大腿。唑来膦酸组(n = 62)，予以唑来膦酸(商品名：密固达，北京诺华制药有限公司) 5 mg/年，恒定速度静脉滴注，滴注时间大于15 min，用药前予以0.9%生理盐水500 ml静脉滴注扩容，用药后予以0.9%生理盐水100 ml冲管，并嘱患者多饮水促进药物排泄。两组患者均予以阿法骨化醇(商品名：盖诺真，青岛正大海尔制药有限公司) 0.25 μg/d，口服和碳酸钙D3 (商品名：钙尔奇D，惠氏制药有限公司) 1片/d，口服。观察所有患者至第12个月。 2.3. 观察指标 骨密度：采用双能X线骨密度吸收仪(DXA) (dual energy X-ray absorptiometry， DXA) (GE-LUNAR Prodigy Advance)测定所有患者用药前、用药6个月及12个月后腰椎1~4 (L1~4)、股骨颈、全髋骨密度(BMD)。 骨转换标志物检测：患者清晨空腹状态，采用德国罗氏诊断公司提供的骨转换检测试剂盒，以电化学发光免疫测定法测定所有患者用药前、用药3个月、6个月及12个月后血清I型前胶原氨基端前肽(PINP)、I型胶原羧基端β降解产物(β-CTX)。 视觉模拟评分法评分(VAS评分)：对所有患者治疗前、用药3个月、6个月及12个月后分别进行VAS评分检测，评估其骨痛程度，分值为1~10分，0：无痛；1~3：轻度疼痛，不影响睡眠，可耐受；4~6：明显疼痛，影响睡眠，可耐受；影响睡眠和食欲，难以耐受。 不良反应：观察并记录两组患者出现不良反应例数，持续时间及缓解情况。包括发热、恶心呕吐、头晕头痛、肌肉关节疼痛、心律失常、晕厥、呼吸困难、下颌骨坏死等。 2.4. 统计学方法 采用SPSS21.0软件对所有结果进行统计学分析，正态分布的计量资料用均数±标准差表示，计数资料以频数和百分比进行统计描述；同组患者的组内比较采用配对t检验，同时期两组之间的比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料用中位数和四分位数间距描述，组间比较使用非参数检验；P < 0.05认为差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组患者基本资料分析 特立帕肽组和唑来膦酸组所有患者的年龄、绝经年龄、身体质量指数(BMI)、治疗前腰椎1~4 (L1~4)、股骨颈、全髋骨密度(BMD)、血清I型前胶原氨基端前肽(PINP)、I型胶原羧基端β降解产物(β-CTX)、视觉模拟评分法评分(VAS评分)比较，差异均无统计学意义(P > 0.05)。见表1。 Table 1 Comparison of general characteristics between the two groups ( 指标 特立帕肽组(n = 58) 唑来膦酸组(n = 62) P值 年龄(岁) 67.22 ± 4.26 67.36 ± 5.23 0.821 绝经年龄(年) 16.45 ± 2.25 16.54 ± 2.13 0.877 BMI (Kg/m 2 ) 25.11 ± 2.16 25.31 ± 1.25 0.649 腰椎1~4 (g/cm 2 ) 0.788 ± 0.038 0.818 ± 0.023 0.094 股骨颈(g/cm 2 ) 0.755 ± 0.232 0.763 ± 0.029 0.196 全髋(g/cm 2 ) 0.780 ± 0.025 0.741 ± 0.027 0.474 PINP (ng/L) 29.58 ± 6.01 28.76 ± 7.14 0.643 β-CTX (ng/L) 0.24 ± 0.04 0.24 ± 0.05 0.422 VAS评分 6.26 ± 0.70 6.10 ± 0.54 0.765 表1. 两组患者基线资料比较( x ¯ ± s ) 3.2. 骨密度变化 与治疗前相比，治疗后6个月及12个月，两组患者各部位BMD均较基线水平提高(P < 0.05)，其中治疗后6个月，特立帕肽组患者腰椎1~4 BMD升高水平优于唑来膦酸组(P < 0.05)，治疗后12个月，特立帕肽组患者腰椎1~4、股骨颈BMD升高水平均优于唑来膦酸组(P < 0.05)，其余时期两组组间比较差异无统计学意义(P > 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of BMD and its changes between the two groups ( x ¯ ± s 组别 时间 腰椎1~4 BMD 股骨颈BMD 全髋BMD 特立帕肽组 治疗前 0.788 ± 0.038 0.755 ± 0.232 0.780 ± 0.025 治疗后6月 0.822 ± 0.116 * 0.767 ± 0.015 * 0.800 ± 0.043 * 治疗后12月 0.856 ± 0.112 * 0.788 ± 0.015 * 0.835 ± 0.040 * 唑来膦酸组 治疗前 0.818 ± 0.023 0.763 ± 0.029 0.741 ± 0.027 治疗后6月 0.835 ± 0.016 *△ 0.771 ± 0.055 * 0.755 ± 0.020 * 治疗后12月 0.854 ± 0.020 *△ 0.783 ± 0.036 *△ 0.778 ± 0.030 * 表2. 两组患者治疗前后骨密度变化比较( x ¯ ± s ) 注：与治疗前比较， * P < 0.05，同时期与特立帕肽组比较， △ P < 0.05。 3.3. 骨转换标志物变化 与治疗前相比，治疗后3个月、6个月及12个月，特立帕肽组PINP、β-CTX水平较基线均升高(P < 0.05)，唑来膦酸组PINP、β-CTX水平较基线均降低(P < 0.05)，特立帕肽组PINP、β-CTX水平较唑来膦酸组升高明显(P < 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of bone turnover markers and its changes between the two groups ( 组别 时间 PINP β-CTX 特立帕肽组 治疗前 29.58 ± 6.01 0.24 ± 0.04 治疗后3月 101.29 ± 21.79 * 0.47 ± 0.07 * 治疗后6月 151.12 ± 30.57 * 0.67 ± 0.08 * 治疗后12月 164.23 ± 33.99 * 0.82 ± 0.06 * 唑来膦酸组 治疗前 28.76 ± 7.14 0.24 ± 0.05 治疗后3月 19.57 ± 6.72 * △ 0.14 ± 0.05 * △ 治疗后6月 18.59 ± 6.70 * △ 0.13 ± 0.04 * △ 治疗后12月 17.51 ± 6.70 * △ 0.12 ± 0.05 * △ 表3. 两组患者治疗前后骨转换标志物变化比较( x ¯ ± s ) 注：与治疗前比较， * P < 0.05，同时期与特立帕肽组比较， △ P < 0.05。 3.4. 视觉模拟评分法评分(VAS评分)变化 治疗后3个月、6个月及12个月，于相同时间点下观察两组患者VAS评分较基线水平均明显降低(P < 0.05)，特立帕肽组VAS评分低于唑来膦酸组(P < 0.05)。见表4。 Table 4 Comparison of the score of VAS and its changes between the two groups ( x ¯ ± s 组别 治疗前 治疗后3月 治疗后6月 治疗后12月 特立帕肽组 6.26 ± 0.70 3.32 ± 0.33 * 2.34 ± 0.22 * 1.44 ± 0.44 * 唑来膦酸组 6.10 ± 0.54 4.12 ± 0.64 *△ 2.70 ± 0.63 *△ 2.02 ± 0.76 *△ 表4. 两组患者治疗前后VAS评分变化比较( x ¯ ± s ) 注：与治疗前比较， * P < 0.05，同时期与特立帕肽组比较， △ P < 0.05。 3.5. 不良反应发生比较 随访观察两组患者用药后不良反应发生情况，特立帕肽组用药后7天内出现恶心呕吐2例，头晕眩晕1例，心慌1例，肢体疼痛1例，上述反应症状较轻，未用药后自行缓解；唑来膦酸组用药后出现发热4例，肌痛、关节痛2例，流感样症状3例，予以对症退热、止疼治疗后症状消失。两组患者均未出现肝肾功能损害、电解质紊乱、恶性心律失常、下颌骨坏死等严重不良反应。
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user: 4. 讨论 绝经后骨质疏松症(ostmenopausal osteoporosis， PMOP)发病机制主要与卵巢功能衰退有关，绝经后体内激素水平紊乱，尤其是雌激素的分泌明显减少，雌激素通过多种机制参与骨代谢活动，维持骨密度，保护骨组织 [ 9 ]。女性处于围绝经期以及绝经后10年内，骨骼代谢情况处于高转换状态，随着年龄增加，破骨和成骨细胞的活性都下降，进入老年期后，骨代谢情况处于低转换状态 [ 10 ]。2018年国家卫生健康委员会指出：中国50岁以上女性骨质疏松症患病率32.1%，且患病率随年龄增加而快速升高。骨质疏松性骨折作为骨质疏松症最严重的并发症，是骨质疏松患者致死和致残的主要原因之一，有调查显示，约20%患者会在发生髋部骨折后1年之内死于各种并发症，50%患者致残导致生活质量明显降低 [ 11 ] [ 12 ]，同时骨质疏松症，尤其是骨质疏松性骨折的治疗、康复也对社会及家庭造成了极大的负担，根据2015年骨质疏松性骨折治疗费用，Si L等 [ 13 ] 预测2035和2050年骨质疏松性骨折(主要腕、髋和椎体部位)的医疗费用将分别高达1320亿元和1630亿元。同时还存在着骨质疏松患者治疗率低的问题，在一项由10个国家，723名临床医师参加的大型前瞻性观察性研究中发现，在60，393名55岁以上的绝经后妇女中，有80%以上的患者未接受抗骨质疏松治疗 [ 14 ]，因此对于绝经后骨质疏松患者高危人群的筛查及早期治疗显得尤为重要。 特立帕肽是重组人甲状旁腺素氨基端1-34活性片段，即保留了与PTH氨基端相同的结合PTH-1受体的促进成骨细胞作用，又消除PTH的C端肽链所引起的促骨细胞凋亡作用 [ 15 ]。对于极高骨折风险的绝经后骨质疏松患者给与特立帕肽治疗，但时间不宜超过24个月，停药后应序贯使用抗骨吸收药物治疗。唑来膦酸作为作用最强的第三代双磷酸盐药物，通过抑制破骨细胞的合成，促进破骨细胞的凋亡，达到抑制骨吸收作用，其特有的二氮咪唑杂环结构与机体骨表面的羟基磷灰石高度结合，可通过降低法尼基焦磷酸合成酶的活性，降低破骨细胞的活性与功能，从而发挥抗骨质疏松作用 [ 16 ]，而且由于其药物脱落率低，并且少量脱落出来的药物可以通过再吸附而重新被骨组织吸收，从而延长了唑来膦酸作用周期，有助于提高患者用药的依从性 [ 17 ]。 现有研究显示，特立帕肽和双磷酸盐药物均可提高患者骨密度，缓解骨痛，降低骨折发生风险。但目前研究结论尚不全面，且缺乏一致性。吴迎春等 [ 18 ] 人研究150例绝经后骨质疏松症患者，通过使用甲状旁腺激素(1-34)、唑来膦酸和雷奈酸锶，发现PTH组在提高骨密度方面明显优于其他两组，在缓解骨痛方面，ZA组效果更佳，据此，该研究考虑其观察结果差异与PTH和ZA促骨形成和抑制骨溶解的不同药物作用机制有关。Harvinder Chhabra等 [ 19 ] 将119例重度骨质疏松患者分别予以特立帕肽，抗骨吸收药物，或两种药物联合应用治疗，结果显示两种药物均可明显改善患者背部疼痛情况，在治疗6个月后，特立帕肽治疗组降低严重背部疼痛的效果更佳，据此结合Harry K. Genant等 [ 20 ] 人研究，认为特立帕肽可以通过降低新发椎体骨折的数量及严重程度，从而达到缓解骨痛的治疗目的。李晓峰等 [ 21 ] 将56例，平均年龄为(68.7 ± 6.1)岁的骨质疏松患者，根据骨转换标志物水平分为高转换组、低转换组，分别采用特立帕肽和唑来膦酸治疗，研究发现26周后低转换组患者中腰椎骨密度、骨痛缓解程度，特立帕肽治疗效果优于唑来膦酸。在一项包含了7个研究的荟萃研究分析中比较了特立帕肽和利塞膦酸盐治疗骨质疏松症的疗效及安全性，研究发现特立帕肽可以更有效增加腰椎，股骨颈以及全髋部的骨密度水平，并可减少临床骨折，如椎骨骨折和非椎骨骨折的发生率 [ 22 ]。 本研究通过对绝经后骨质疏松患者进行筛选，根据研究对象骨转换标志物基线数值水平，纳入患者类型为低转换型骨质疏松症，即成骨细胞和破骨细胞的活性均受到抑制，同时伴有极高骨折风险的患者。本研究选择的药物为特立帕肽与唑来膦酸。本研究分别对特立帕肽组和唑来膦酸组患者的腰椎、股骨颈及全髋部位的BMD进行组内比较，结果显示特立帕肽、唑来膦酸均可以提高绝经后骨质疏松症患者的骨密度，而特立帕肽在提高腰椎1~4骨密度上改变较为显著，这可能是与特立帕肽通过明显促进了皮质骨及网状骨的形成，但对股骨颈和髋部这样的松质骨部位骨量增加不明显所致 [ 23 ]。通过对比两组患者用药前、用药期间骨转换标志物后发现，经特立帕肽经治疗后，患者PINP、β-CTX水平较基线相比均有所提高(P < 0.05)，考虑可能与特立帕肽既能够促进骨形成，又能够抑制骨吸收有关 [ 21 ]。结果反映两种药物均可缓解骨痛，而特立帕肽的效果更佳。就用药安全性方面，本实验表明两组的不良反应小，安全性较好，这与既往研究结果一致 [ 10 ] [ 24 ]。
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user: 5. 结论 综上所述，本研究证实特立帕肽和唑来膦酸均可以提高老年女性低转换型骨质疏松症患者骨密度，缓解骨痛，降低骨折发生率，且安全性好。而在提高腰椎、股骨颈骨密度及降低VAS评分方面，特立帕肽治疗效果优于唑来膦酸。虽然本研究认为特立帕肽对腰椎骨密度及骨痛改善优于唑来膦酸，但不足之处在于本研究未区分骨痛部位及对应药物治疗的关系，后续可以制定更详细的治疗方案确定相关疗效对比情况，同时本研究存在样本量相对不足、疗效及不良反应观察时间有限的问题，需通过进一步研究精化研究结论。
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user: 摘要 盈余管理分为应计盈余、真实盈余和分类转移三类，不同盈余动机会给公司带来不一样的影响，机会主义型盈余管理会造成负面影响，而信息驱动型盈余管理能够传递积极的财务信息。我国资本市场上市公司过度盈余现象普遍存在，本文采用案例分析法对盈余管理的手段和经济后果进行了研究。研究发现：上市公司在经营过程中会使用多重盈余管理手段修饰财务报表，ST公司是基于机会主义动机进行盈余管理的一类典型公司。此外，投资者由于内部信息无法获得以及个人专业知识有限无法完全识别公司的盈余管理行为，产生错误定价。为进一步提高资源配置效率，本文建议投资者要提高专业素养、监管层应该完善市场制度、公司合理设置管理层薪酬。
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user: 1. 引言 盈余管理是指管理层为了追求最大利益粉饰财务报表的一种行为，财务报告中要对与公司业绩紧密相关的私人信息进行传达，就要允许管理者在财务报告中进行判断，通过对机会的识别来选择与企业相匹配的报告方法 [ 1 ]。比如改变长期资产的预期寿命和残值，从而影响坏账准备和资产减值损失；对成本分配和收入的营运管理，如对库存水平和应收账款政策的调整等；还有可以选择可自由支配的支出比例和进行时机，如研发、广告费用等 [ 2 ]。 国外学者将盈余管理动机分为契约动机、政治成本动机和资本市场动机三类，王跃堂和罗慧认为满足监管要求比如实现IPO、配股增发等融资目的或者是规避亏损从而维持上市资质才是我国资本市场盈余管理的主要动机 [ 3 ]。适当的盈余管理可以促进企业的发展，但实际过程中由于委托代理问题和信息不对称问题存在，管理者通常为实现自身利益最大化而过度盈余管理，该现象不仅影响了企业的健康发展，并且误导了投资者的投资决策，不利于资本流动和资源配置。 目前针对盈余管理手段及其经济后果研究的论文多基于实证角度，案例研究相对较少，而实证研究的大样本无法从微观层面立体生动的观察一个企业具体采用的盈余管理手段及其经济后果，因此本文采用案例研究法对亚太实业公司进行分析，从实践角度帮助投资者识别企业盈余管理行为，保护投资者利益。
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user: 4. 总结和建议 我国证券资本市场ST公司使用盈余管理实现财务扭亏从而保壳摘帽现象早已屡见不鲜，该行为一定程度上扰乱了资本市场的正常秩序，也是我国资本市场制度不成熟不完善的一种体现。本文借鉴已有研究，以ST亚太为例，对其盈余管理的手段和经济后果进行探析，主要得出以下几点结论：1) 上市公司在实际经营过程中会使用多种盈余管理手段对财务报表进行修饰；2) 管理层基于机会主义动机进行盈余管理，会对企业经营业绩产生负面影响，ST公司则是该动机的一类典型代表公司；3) 投资者由于内部信息无法获得以及个人专业知识有限无法完全识别公司的盈余管理行为，并且产生错误定价。 亚太实业僵而不死，且仍有不少投资者关注，2020年又再次获得四千万的银行借款，该现象体现出我国资本市场仍然很不成熟，资源配置效率低，基于研究结论和该类现象提出以下建议：1) 投资者：应该远离ST股和低价股，在进行投资理财时多提升专业素养，认真阅读公司的财务数据和年报等公开信息，正确评估企业的投资价值，增强对公司盈余管理手段的识别能力；2) 公司：合理设置管理层薪酬机制，适当降低利润指标的权重，避免机会主义盈余管理行为对公司未来发展造成负面影响；3) 监管层应该积极推进注册制改革以及金融市场开放，从美国等成熟资本市场汲取成功经验，加大对上市公司不良行为的监管和处罚，建立一个完善的资本市场制度，保护投资者利益。
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user: 摘要 为了探究如何促进员工知识分享意愿，本研究考察真实型领导对员工知识给予行为的内在驱动机制。剖析员工心理资本对真实型领导风格施加于员工知识分享意愿的中介作用，考查组织创新氛围对该中介作用强弱的调节。研究发现，1) 领导风格越偏向真实型领导，更容易促进员工知识分享的意愿。2) 员工心理资本程度越高，员工越倾向于分享自有知识。3) 创新氛围在真实型领导与员工知识分享意愿之间起显著的调节作用。研究表明，员工心理资本是企业重要的心理资源，对这种资源的有效管理会加强真实型领导对员工知识分享意愿会产生积极影响。研究的贡献在于从员工心理认知能力视角探求企业知识管理实践，构建了基于组织创新环境调节下的领导风格影响员工心理资本进而影响员工知识分享意愿的研究框架，这促进了知识管理心理学的发展。本文研究结果对创新型企业推行组织学习的实践具有重要启示。
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user: 1. 前言 近年来，伴随国家创新驱动战略的推行，国内科技型企业更加关注知识要素在企业价值创造与核心竞争力方面的战略意义。知识产权是企业最具价值的资产，而永久竞争优势也只有通过知识才可以获得 [ 1 ]。构建学习型组织，关注组织的内生性增长，寻求提升自有知识员工生产力的路径是学习型企业的重要发展驱动力。Senge (2014)认为学习型企业具有强的领导力，水平型组织结构、充分授权、知识和信息分享、灵活战略与强组织文化等特征，而领导者或高管团队在构建组织学习文化方面的关键作用，扮演着类似老师、教练和有远见的人的三位一体的角色，影响和激励着员工 [ 2 ]。营造学习氛围与组织文化，提升员工的工作创造力和工作积极性，进而提升组织的创新力，被视为组织领导行为的重要使命 [ 3 ]。基于积极组织行为的研究背景，2003年Luthans and Avolio建构了“真实型领导”(Authentic leadership)这种积极领导风格的概念。由此，学界开始较多关注真实型领导与员工创新行为(员工创造力)之间关系 [ 3 ] [ 4 ]，较少有学者关注真实型领导风格与员工利他的知识分享行为之间的关联效应。 然而，相当多的学者都宣称，对管理学界和战略家来说，21世纪最具挑战性的工作就是以一种非结构化智力任务的方式提高“知识员工生产率”(productivity of knowledge-workers) [ 5 ]。开发知识员工的工作效率会大大提高知识生产、知识分享和知识应用运营效率 [ 6 ]。一直以来，实施知识管理的企业多关注知识流程管理，从基础设施、组织架构和文化培育等方面推进，旨在提高知识员工生产率，最终实现最终的创新绩效。然而，很少去关注，知识管理过程中人的心理因素对知识员工利他的组织公民行为——知识分享行为的产生会有什么影响。刘明霞和徐心吾虽然也关注到真实型领导风格与员工知识分享行为之间的关系 [ 7 ]，却是从员工对领导的道德认同和权力距离角度考察真实型领导与员工知识共享行为的中介作用和调节作用。 我们认为，附着于知识员工身上的知识是一种特殊的信息，具有隐秘性、动态性、行动–结果导向性、主观性、延展生长性、情境性以及心智内化等本质属性。知识很可能出现在某种特定的情境中，拥有知识的那一方，甚至具备一定的隐性权力，使本属于企业的知识因为依附在个体员工身上而被搁浅。因此，知识在企业的分布是分散的，知识在企业内部的转移极具强烈的个体意愿色彩。知识分享体现员工个体的意愿倾向，这使得知识分享行为驱动背后的员工心理因素不容忽视。然而，现有研究较多地关注员工行为引导和能力提升对组织绩效的作用，对于员工行为背后的感知和心理因素关注不足。企业的知识到底在哪里又是以何形式呈现的疑问始终存在，也是知识管理理论领域永恒追逐的话题。如何激励员工乐于并高效分享其可言传知识甚至一部分不可言传知识，就成为企业领导职责的重要体现。因此，从管理心理学角度关注促进员工知识分享行为的问题也是深入探讨企业知识管理实践和企业创新管理的重要内容。为此，我们引入员工心理资本这一概念，作为中介变量，剖析员工心理资本对真实型领导风格施加于员工知识分享行为的中介作用，考查组织创新氛围对该中介作用强弱的调节，构建“被调节的中介”理论模型。
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user: 3. 研究方法与设计 3.1. 调查过程与样本 本研究采用问卷调查方式进行数据收集，问卷的派发与回收时限为4个月。本研究旨在了解组织内领导风格、管理情境以及个体心理资本水平等因素，对员工采取利他性知识分享行为的影响机理，调查对象仅涉及员工，而未针对领导取样。取样对象为广东省域内大中小企业员工，我们设计问卷星以微信方式推送给熟悉的企业员工，这部分首发样本再凭人际关联，以滚雪球方式继续传播发放取样，保证数据来源可靠且可追溯。问卷共收集到240份，剔除掉无效问卷40份，最终得到有效问卷200份(有效回收率为83.3%)。基本样本信息如表1所示。 Table 1 Descriptive statistics for sample 年龄 样本 比重(%) 工作年限 样本 比重(%) 30岁以下 31 15.5 5年以下 18 9.0 30~34岁 19 9.5 5至10年 87 43.5 35~50岁 146 73.0 11至15年 64 32.0 50岁以上 4 2.0 16年以上 31 15.5 性别 样本 比重 男 114 57.0 女 86 43.0 合计 200 表1. 样本基本信息 3.2. 变量测量 本研究所有测量工具主要借鉴了国内外学者使用过的具有较好信度和效度的成熟量表。具体量表见表2。 Table 2 Scales for measuring variable 量表 编制者 主要内容 真实型领导量表 Neider等(2011) [ 32 ] 共10题，从自我意识(2题)、关系透明(2题)、内化道德观(3题)、平衡加工(3题)四个维度考量真实型领导。 创新氛围量表 刘云等(2009) [ 33 ] 共9题，从同事支持(3题)、主管支持(3题)和组织支持(3题)三个维度测量组织创新氛围。分数越高组织创新氛围越浓厚。 心理资本量表 Luthans等(2007) 共16题，从自我效能(4题)、希望(4题)、韧性(4题)和乐观(4题)四个方面进行测试。得分越高表明员工心理资本越强。 知识分享行为量表 Leung等(2006) [ 34 ] 共5题。得分越高就表明员工更愿意采取知识分享行为。 表2. 参考量表的基本情况 以上所有量表均采用Likert7级刻度来评价，从1分到7分，分别表示“非常不同意”和“非常同意”。此外，本研究将员工的性别、年龄和工作年限作为控制变量。其中性别采取0~1型虚拟变量加以衡量；年龄按30岁以下到50岁以上四个级别加以衡量；工作年限按5年以下到16年以上四个阶段衡量。