DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 自上世纪七十年代自我效能理论提出后便被广泛应用于心理学教育学研究范畴。研究立足国际研究视野，采用文献分析法，分析自我效能理论在STEM教育中的作用机制和现实意义，探究自我效能理论指引下学生STEM自我效能开发。研究指出，自我效能有别于自我概念和自尊；自我效能主要基于掌握经验、替代经验、社会说服和生理反应等四个主要信息来源；STEM自我效能能预测一个人超越自身能力或以往成就的学业表现，在学生STEM学业表现中扮演着重要的作用，且与学生STEM学业表现呈正相关关系；现有诸多提高STEM自我效能的干预措施和计划在学校或社区付诸实施，有利于学生STEM成绩的提高从而进一步激发学生的STEM自我效能，反过来STEM自我效能的提高回馈学生STEM学业表现。
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user: 1. 引言 STEM是科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、数学(Mathematics)的英文首字母缩写。科学、技术、工程和数学相关领域的人通过创造新思想、新技术和新工业来推动国家的创新和竞争力。有调查研究表明，放眼全球，现代产业发展过程中对劳动力的需求有超过75%的职业和岗位与STEM职业直接或间接相关，人类当前面临的诸多困难挑战、更多“高精尖”工作需要熟练掌握STEM技能，需要具备STEM高素养的专业人士来完成 [ 1 ]。 在认知心理学、学习科学、教育心理学、课程和教学以及其他领域的数十年研究中，人们发现了大脑如何运作以及如何最好地支持学习。这些研究为理解STEM整合知识如何以及为什么可以支持学习和思维的改进、可能给学习者带来的困难以及如何设计使其更有效提供了基础。社会学习理论的创始人班杜拉(Albert Bandura)从社会学习的观点出发，在1977年提出了自我效能理论，该理论用以解释在特殊情景下动机产生的原因 [ 2 ]。自我效能理论发展至今成果详实、丰富，且已普遍被应用于教育各个研究领域。在众多国外已有研究中，针对自我效能理论在STEM领域的应用受到研究者们的热切关注。
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user: 2. STEM自我效能界定 提到自我效能，学者们经常会把它与自我概念和自尊，三者相比较。自我效能、自我概念和自尊三者结构相似，意义不同 [ 3 ]。 自我效能反映了特定任务的表现期望，例如，“我相信我可以在我的数学测试中获得B或更好”。自我效能本身不是评估性的，而且在做出自我效能评估时没有考虑个人的能力。相反，自我效能主要建立在掌握经验、个人特定任务的经验以及对这些经验的解释上 [ 4 ]。另一方面，自我概念是与某个领域相关的更普遍的自我认知，包括评价性或情感性成分，例如，“我擅长数学”或“我喜欢数学” [ 4 ]。与自我效能一样，自我概念也是一种动机结构，因为它影响所追求的目标类型，以及实现这些目标的努力和坚持程度。与自我效能不同，自我概念与具体任务无关。自我概念和自我效能之间往往是正相关的，并通过对表现的自我判断来发展。然而，这些结构也可能是不同的，例如，一个人可能有很高的科学自我概念，但由于各种原因，例如没有学习或者不喜欢特定的材料，那么他通过任何特定的科学考试的自我效能反而会很低。这个例子还说明了任务的自我效能如何影响自我概念，也即如果某个领域内的任务自我效能一直很低，那么该领域的自我概念则会受到负面影响。 自我效能和自我概念也与自尊密切相关，并在一定程度上基于自尊。自尊是指对自我的情感评价，如自我价值感和自我喜欢感 [ 5 ]。自我概念通常被认为是特定于某个领域的，如数学或语言能力，自我效能则被认为是特定于某项任务或目标的，而自尊则代表了整体的、评价性的感觉 [ 5 ]。 由于自我效能与具体任务的表现更直接相关，因此自我效能通常比自我概念更能预测特定任务的表现 [ 6 ]。自我效能被认为通过目标设定和自我调节来影响成绩表现 [ 7 ]。自我调节包括在任务执行过程中自我监控或评估自己的表现，以及监控表现的结果。例如，研究表明，高自我效能与任务中更大的认知投入有关 [ 8 ]。 自我效能也会影响个人设定的目标。更高的自我效能与采取更具挑战性的目标以及对这些目标的更大投入有关。此外，自我效能影响表现和目标之间的差异是积极的还是阻碍的。例如，一个学生在即将到来的数学考试中的目标成绩是A，而结果他获得的是B。如果她有很高的自我效能，她会把自己的缺点归咎于努力不足，“如果我再多学习，我本来可以获得A的，下次我会更加努力”。然而，如果他的数学自我效能较低，她会将自己的缺点归因于能力不足，“我就是学不会这些；我在这门课上没有能力得A” [ 3 ]。当个人朝着长期目标(即最终目标)努力时，自我效能尤其重要，比如通过微积分或获得工程学学位。朝着最终目标的过程中有许多较小的、比较容易达到的目标 [ 9 ]。这些容易达到的目标可能包括微积分考试得B或完成学位要求，如物理和力学学习。容易达到的目标为特定任务的经验掌握提供了机会，增强了自我效能。 基于此，本文中提到的STEM自我效能指的是学生自身在数学、科学、工程、技术等STEM特定领域的表现认知、从事STEM活动的倾向性、评价STEM的有用性，以及学生对自身在STEM学习情境下能否有效组织、执行具体行动计划，进而实现既定行为目标的信念。
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user: 3. 基于自我效能来源的STEM自我效能获得 自我效能是通过对任务结果和任务经验周围环境的解释而形成的。自我效能基于四个主要信息来源：掌握经验、替代经验、社会说服和生理反应 [ 5 ]。掌握经验指以前的任务经验和表现。掌握经验是学习和实践有效执行任务所必需的规则和策略的机会。此外，掌握经验可以证明一个人是否有能力取得成功。如果一个学生在上一次考试中得了A，那么他很可能会对自己在下一次数学考试中获得高分充满信心；然而，如果他在上一次考试中得了D，那么他更有可能怀疑自己在下一次数学考试中取得好成绩的能力。通常，成功的结果会提高自我效能，而失败会降低自我效能。替代经验指通过观察他人执行任务来学习。例如，在观察一个更高水平的学生时，一个新手往往会想：“如果她能设计和建造一个工作机器人，我也能。”当榜样被认为与观察者相似时，他们的影响力就会显得尤其大，研究表明，与女教师和STEM学生的互动会对STEM女生的自我效能产生积极的影响 [ 10 ]，也即是说明，替代经验是女孩和年轻女性STEM自我效能的一个十分强大的决定因素。社会说服指他人的判断、反馈和支持。积极的反馈和鼓励，特别是来自有影响力的其他人(如家长、教师)的积极反馈和鼓励，可以提高自我效能。消极反馈则会削弱自我效能。尽管几乎任何负面的评论都会降低自我效能，但不是任何正面的评论都会提高自我效能。当正面的反馈和表扬与过去的表现和实际能力相一致时，是最有效的。换言之，接受反馈的人必须感觉到反馈是真实的，效果才最佳。例如，得B的学生如果在考试中得了C，那么应该鼓励他下次朝着B+的目标努力，而不是A+；一个得A的学生如果在考试中得了C，应该鼓励他在下一次考试中努力取得A。此外，当社交说服伴随着掌握经验时，自我效能的产生会更加强大 [ 2 ]，也就是说，当它与特定的学习经历或以前的表现相联系时，关于任务相关的优势和弱点的反馈信息更丰富 [ 8 ]。例如，研究表明，当女性在培训中收到与特定事件相关的积极反馈时，她们对培训任务的自我效能会提高 [ 11 ]。另外，生理反应也会影响自我效能。个体通过解释自己的情绪和身体状态来确定自己的自我效能信念。如果在任务准备过程中出现了发慌、紧张和对失败的恐惧，那么个体很可能会怀疑自己是否有能力成功，更甚者，焦虑的加剧可能会对表现产生不利影响。
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user: 4. 学生STEM自我效能开发的重要性 STEM自我效能能预测一个人超越自身能力或以往成就的学业表现，原因是自信的人更有成功的动力。已有研究发现，与科学自我效能低的学生相比，科学自我效能高的学生会设定更具挑战性的目标，并更努力地完成这些目标 [ 3 ]。此外，高自我效能与更强的自我调节有关，包括更有效地使用解决问题的策略和管理工作时间。除了付出更大的努力外，特别是在遇到障碍和逆境时，高效的个体在完成任务时会坚持更长的时间 [ 12 ]。因此，平均而言，STEM自我效能与STEM任务表现呈正相关。例如，科学自我效能与学生在科学课上的成绩有关 [ 6 ]。 自我效能和表现之间的关系是相互的且这种关系具有持续性。成功的任务表现会提高自我效能，从而导致更难实现的目标。更困难的目标需要更大的努力，这将对表现产生积极影响。成功地完成新的、更困难的目标，反过来又会导致更高的自我效能，因此这个循环持续进行 [ 13 ]。由于自我效能与表现的相互关系，对自己能力的信念要准确这一点很重要 [ 8 ]。过于自信或缺乏自信都会影响表现。假设两个学生的数学能力相当，但他们对自己数学能力的看法却截然不同：一个学生的数学自我效能较高，另一个学生的数学自我效能相对较低。自我效能感高的学生会为即将到来的考试设定一个高目标分数。在某种程度上，她高估了自己解决数学问题的能力，她很可能在学习上投入的精力比必要的要少，而且很可能得不到目标分数。此外，由于过于自信，她可能会忽略消极的考试结果，以保持她不切实际的高自我效能 [ 14 ]。自我效能低的学生设定的目标分数较低。她对自己在数学方面缺乏技能感到气馁，她只学习到了认为自己有能力取得的分数，而且可能得到的分数远远低于她本可以获得的分数。此外，尽管她有能力解决数学问题并在更高级的数学课程中取得成功，但她分数普通的考试成绩可能会影响她随后的数学自我效能，以致于使得她不太可能学习更高级的数学课程 [ 15 ]。 自我效能感也与兴趣和投入呈正相关，而且这种关系也是相互的 [ 16 ]。自我效能能预测最初的参与度和任务表现；反过来，通常在更具挑战性的水平上，成功会带来更大的内在兴趣和将来从事这项工作的可能性。事实上，自我效能高的人比自我效能低的人会更多地参加相对更具挑战性的课程 [ 17 ]，因为他们认为高要求的任务是挑战而不是威胁。研究表明，兴趣与自我效能的关系比与实际能力更为密切 [ 9 ]。这一发现有助于解释为什么尽管许多女孩和年轻女性并不缺乏STEM能力，但她们逐渐对STEM失去兴趣。她们缺乏的是自己有能力实现STEM年级、专业或职业目标的信念，与此同时STEM年级、专业或职业目标也导致她们对STEM的兴趣降低 [ 15 ]。正如一位女性工科专业的学生所说，坚持这门学科“你所需要的就是……相信自己能做行的这份自信……” [ 18 ]。
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user: 5. 提高学生STEM自我效能的干预措施和计划 已有研究中有许多旨在提高学生STEM成绩的干预措施和计划，这些措施和计划已经在研究中进行了实验和调查，并在学校或社区付诸实施。这些干预措施大多不是专门为提高STEM自我效能而设计的，但由于成绩的提高导致自我效能的提高，我们可以针对这些干预措施对STEM相关自我效能的影响进一步展开分析。 掌握经验干预。许多STEM一线教师将掌握经验，如实验室工作、实验、设计项目和其他应用活动作为课程的一部分。例如，为了提供掌握知识的经验，一堂小学计算机课包含了一个关于网页创建的动手练习。同样，高中的一门科学课程包含了教授水质的实践练习，包括到地区湖泊实地采集水样，随后学生们对这些水样进行化学不平衡测试 [ 19 ]。 此外，还有研究者设计了一些课后计划、工作坊和夏令营，为各年龄段的男女儿童提供通过实践经验获得STEM知识和技能的机会 [ 19 ]。几乎所有STEM学科都有课外活动和俱乐部，其中包括各种活动，如建造火箭和机器人、计算机编程和解剖猫头鹰小球。各种日间夏令营和住宿夏令营，特别是针对高中生的夏令营，以上种种均旨在为学生提供真实的STEM领域参与。 研究表明，涉及掌握经验的干预确实能提高STEM的自我效能 [ 11 ]。Dunlap评价了掌握经验对大学生技术自我效能的影响 [ 20 ]。学生们被分配了一个现实世界的问题，并被要求通过设定最近的目标和制定解决问题的行动计划来构建他们的问题解决方案。这个项目持续了16周，并不断鼓励学生吸收新的知识和技能，反思他们对资源和策略的使用以及自己的表现，即自我调节。在这个为期16周的课程结束时，学生们的技术自我效能显著提高。Luzzo和他的同事通过一个涉及最近目标操作的掌握经验干预来提高学生的自我效能 [ 21 ]。他们设计了一个数列完成任务，作为衡量数学能力的标准。一半的学生被告知，最低及格分数是成功完成六次试验，因此成功是非常有可能的；另一半则什么也没说。“最近目标”参与者不仅在干预后立即显示出了比对照组更高的STEM自我效能，而且他们在干预4周后也进一步显现出更高的STEM自我效能。Luzzo等人的研究结果表明，即使是微小的、有预谋的干预措施也会对自我效能产生显著影响。 社会说服干预。积极的反馈和鼓励可以建立自我效能。学生的父母是社会说服或支持的一个重要来源。父母的鼓励和期望比孩子自己参与活动更能预测孩子的自我效能 [ 22 ]。更具体地说，母亲对孩子在数学事业上取得成功的能力的看法与孩子以后的职业选择有显著的关系 [ 23 ]。相关研究表明，教师和从业者对学生STEM能力的信念会影响学生的兴趣以及教育和职业的追求 [ 24 ]。 研究也发现来自他人的积极反馈也即社会说服，会增加掌握经验对自我效能的影响 [ 25 ]。Betz和Schifano为年轻女性举办了一个工作坊，重点讲解工程知识和技能，例如机器设计、工具使用和施工。当参与者完成建筑和维修活动时，指导教师提供建设性的反馈和鼓励。另外，有研究指出，积极的语言说服对女孩和年轻女性尤其重要 [ 10 ]，但在STEM领域却经常缺失这种功能 [ 18 ]。 替代经验干预。提高STEM自我效能的干预措施，无论在课堂内外，通常都包括从观察他人中学习的机会。在某些条件下，与STEM有关的替代经验对女孩和年轻女性有较大的影响 [ 10 ]。对替代经验干预的研究表明，当与其他干预措施一起使用时，当榜样与观察者相似时，作用更有效 [ 13 ]。 各种各样的替代经验被纳入课程中，包括邀请STEM专业人士进行特定领域或职业的讲座，或与学生一起参与项目。在工作中跟踪STEM专业人员是提供替代经验的另一种方法。例如，一个旨在提高对科学职业和科学性别平等认识的双重项目，内容包括女孩制作与专业STEM女性访谈的广播片段和视频节目，并向K-12学校女生分发这些榜样访谈的光盘 [ 25 ]。 同样的，也有各种工作坊和夏令营，面向年轻女性，向她们介绍从事STEM职业的女性信息和事迹，特别是那些缺乏专业女性榜样的女性 [ 26 ]。其中许多项目的目标便是是为年轻女性提供STEM方面的榜样，并让女性STEM专业人士不仅作为讲师，还作为参与者的长久导师持续参与其中。除了向她们介绍科学和数学概念外，专业人士还持续提供STEM相关职业的建议和专业网络获取的经验。 此外，Weisgram和Bigler的研究还表明，当榜样解决STEM领域的性别不平等时，她们对年轻女性STEM自我效能的影响更大 [ 26 ]。一个参加科学领域性别歧视相关会议的年轻女性报告说，她们的科学自我效能明显高于没有参加的女性。性别歧视专题介绍包括性别歧视对当今女科学家的影响，以及四位在职业生涯中面临性别歧视的著名女科学家的传记。研究人员提出，性别歧视课程可能会对女孩的自我效能产生积极影响，因为这会导致她们将过去关于自己和女性在科学方面表现的负面反馈重新解释为歧视，而不再是缺乏能力 [ 27 ]。
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user: 6. 结语 目前关于STEM自我效能的研究倾向于评估各种自我效能干预措施的有效性，并进一步研究自我效能与其他学业成绩预测因子 [ 15 ]。对自我效能的纵向研究也在相应进行中。例如，研究人员正在探索自我效能在小学、中学和高中后教育中的变化，以及自我效能干预的长期效果，自我效能如何随着时间的推移影响其表现 [ 14 ]。本研究旨以自我效能对学生的STEM学习态度和成绩的影响以及重要性为依据，进而探讨在自我效能理论指导下学生STEM自我效能的开发。 为了缩小STEM中的性别差距，未来STEM自我效能的研究可以继续聚焦探索改变STEM成绩归因和STEM学科认知的影响。许多研究者认为，STEM的从业者强调STEM的成功是努力的结果，而不是机遇或性别，尤其是女性在日常教育活动中被教导要将成功归因于能力和努力。这类干预措施的有效性尚未得到实证研究。研究人员还建议STEM教育从业者挑战长期以来认为科学、技术、工程和数学是男性领域的观念 [ 12 ]。为此，鼓励教育者将STEM主题作为相关的教育和职业机会更大程度地呈现给男性和女性是十分有必要的。更具体地说，未来的研究需要进一步挖掘女性从了解工程和其他男性主导的STEM领域的各种工作中受益的方式方法以及评估这些干预措施在多大程度上可以改变人们对STEM学科的看法以及学生对STEM学位和专业、职业的追求。
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user: 摘要 目的：横断面调查妊娠哺乳相关骨质疏松症(pregnancy and lactation-associated osteoporosis， PLO)发病率及相关影响因素，为产妇骨骼健康提供指导。方法：对656例新疆克拉玛依市中心医院自愿参加X线吸收检测法(dual energy X-ray absorptiometry， DXA)骨密度测量的产妇于产后6个月进行腰椎、髋部的骨密度测量，采用自行设计的调查问卷进行PLO生活方式的调查，同时对骨量异常患者进行骨转换指标、生化指标检测。结果：产后6月骨质疏松症(T值 ≤ −2.5)患病率：8/656 = 1.21%、骨量减少(−2.5 < T值 < −1.0)患病率：72/656 = 10.97%，PLO (Z值 < −2.0) 11/656 = 1.67%。按T值标准，PLO组：1) 基础病因素：骨量减少患者：24例，骨质疏松8例；2) 二胎：骨质疏松6例，骨量减少8例；3) 所有骨量异常患者均钙、维生素D摄入不足且均运动小于30分钟/天；4) 日照时间小于30分钟/天者：骨质疏松4例，骨量减少30例；5) 长期喝茶9例均为骨量减少患者；6) 产后6个月月经未复潮者：骨质疏松8例，骨量减少30例；7) 骨转换指标：血清PINP、β-CTX、甲状旁腺激素、碱性磷酸酶除甲状腺功能亢进患者外均在正常范围；25-羟VitD平均13.2 ng/ml；8) 疼痛评分(VAS) 1.24 ± 0.95分，疼痛、抽搐(月) 3.2月；9) 母乳喂养率100%且≥6个月。正常骨量组：1) 基础病因素：2例(慢性胃炎2例)；2) 二胎2人；3) 钙、维生素D摄入不足56例，运动小于30分钟/天64例；4) 日照时间小于30分钟/天者14例；5) 不良健康习惯者0例；6) 6个月月经未复潮者0例；7) 骨转换指标：未测；25-羟VitD未测；8) 疼痛评分(VAS) 0.24 ± 0.36分，无抽搐；9) 母乳喂养率30.1%，平均时间3.12月。结论：PLO发病率较低且伴随骨痛；PLO危险因素为基础疾病、不良饮食习惯、哺乳时间6个月、钙和维生素D摄入不足、日照时间不足及运动不足，混合危险因素可能存在叠加促进作用；以上结论需要大样本继续验证。
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user: 1. 引言 母乳喂养是喂养婴儿的最佳方式，联合国儿童基金会提倡出生后头6个月纯母乳喂养，之后随着辅食的引入，母乳喂养宝宝至2岁或更长时间。完全母乳喂养的妇女平均每日从乳汁中丢失200~250 mg钙，最多可达400 mg [ 1 ]，喂养双胞胎或三胞胎的妇女每日钙丢失量分别是上述的2倍或3倍 [ 2 ]。3~6个月的哺乳期可导致腰椎骨密度(bone mineral density， BMD)平均下降5%到10% [ 3 ]。理论上，哺乳所需的钙可通过骨吸收、肠钙吸收、肾钙重吸收、饮食补钙等方式满足，但是如果健康补充剂摄入不足、维生素D缺乏，摄入小于丢失，可加重骨量的大量流失，甚至发生骨质疏松、脆性骨折。妊娠哺乳相关性骨质疏松症(pregnancy and lactation-associated osteoporosis， PLO)是指发生于妊娠和哺乳期(产后18个月内)，以低骨量和骨组织微结构破坏为特征，骨质脆性增加和易于骨折的全身性骨代谢性疾病，常因发生急性腰背或髋部疼痛、胸腰段或髋部脆性骨折而被发现。由于PLO发病率低，容易漏诊或误诊，目前PLO尚无统一的诊断标准，发病率、病理生理机制、预后治疗方案尚未完全明确。绝大多数研究表明：停止哺乳，PLO可于1年左右恢复其骨密度，国内目前缺乏大样本的横断面调查。 本研究通过对2019年7月~2021年3月656例产妇于27~49岁(平均32.4岁)产后6个月进行DXA骨密度测定，对骨量正常及骨量减少人群发放调查表，探索与其生活方式、营养状况的关系并进行分析，为更好地发现高危因素，开展PLO的预防提供临床资料。
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user: 3. 分析讨论 3.1. PLO诊断标准探讨 PLO尚无统一的诊断标准，除按原发性骨质疏松T值标准外，许琳 [ 4 ] 认为若以Z值作为诊断标准，Z值 ≥ 2.0为正常，Z值 < −2.0为PLO，Z值 < −2.0同时合并脆性骨折则为严重PLO。笔者建议可考虑参照中国老年学会刘忠厚提出的以峰值骨量丢失百分率M值的分类标准 [ 5 ]，即−12%对应1SD，−24%对应2SD，+12% < M值 ≤−12% (对应1SD)为正常，−13% < M值 ≤ −24%为骨量减少，M值 < −25%为骨质疏松(脆性骨折可直接诊断)，M值 < −25%合并一处或多处脆性骨折或M值 < −37%则为严重骨质疏松。鉴于以上诊断分歧，需要规范PLO诊断标准以便于进一步研究。 3.2. PLO发病率差异原因探讨 因为诊断标准不统一，使用检测方法不同产后监测节点不同，PLO发病率仍然不清楚，导致发病率报道也相差较大，按原发性骨质疏松诊断标准 [ 6 ] (−1 < T值 ≤ +1，为骨量正常；−1.0 > T > −2.5，为骨量减少；T ≤ −2.5；为骨质疏松)。跟部超声骨密度：张丽伟 [ 7 ] 女性低骨量发生率为37.87%，骨质疏松发生率为8.49%。DXA：张海燕 [ 8 ] 骨量减少发病率为42.14%，骨质疏松发病率为2.45%。欧阳穗 [ 9 ] Lunar公司前臂中远1/3处对妊娠前、妊娠期及哺乳期妇女1173例骨密度检测，妊娠期骨量减少33.6%、骨质疏松4.1%。哺乳期妇女中骨量减少发病率44.2%、骨质疏松发病率5.1%。Ferrari报道发病率为百万分之4 [ 10 ]。本研究结果产后 6月骨质疏松症(T值 ≤ −2.5)发病率：1.21%、骨量减少(−2.5 < T-值 < −1.0)发病率：10.97% (T值)，如按PLO (Z值 < −2.0)为1.67%。选择T值为标准原因，PLO组均有骨痛(VAS评分)疼痛评分(VAS)平均3.2分疼痛、抽搐(月) 3.2月，正常人群组疼痛评分(VAS)平均0分，无抽搐，统计学差异显著(P ≥ 0.01)且较Z < −2.0人群发病率增加，干预节点扩大，可能获益人群更多。 3.3. PLO骨密度检查点探讨 PLO骨密度选择产后6月原因：产后6个月内，哺乳刺激催乳素分泌，导致雌激素水平降低。产后6个月以后，开始为婴儿添加辅食，此时母乳不再作为婴儿钙需求的唯一来源，母亲喂养频次，婴儿吮吸行为均减少，雌激素被抑制的状态发生改变，催乳素分泌减少，雌激素水平开始回升。查阅文献：产妇骨密度增加可能与月经复潮相关，月经复潮又与喂养方式及时间相关。 曹民治 [ 11 ] 等研究表明：平均月经复潮时间最晚为纯母乳喂养组(5.86 ± 3.65)个月，其次为混合喂养组(4.52 ± 3.05)个月，最早为非母乳喂养组(2.50 ± 1.74)个月。2008中国卫生服务调查研究报告纯母乳喂养率27.6%。2018年母乳喂养促进策略指南 [ 12 ] 联合国儿童基金会(UNICEF)报告 [ 13 ] 显示2012~2014年中国6月龄内婴儿纯母乳喂养率仅为28%，且在3年内没有增加。产后6月幼儿多开始增加辅食，纯母乳喂养率降低，因此可推断月经复潮最晚为纯母乳喂养组。产后6月月经复潮，此时雌激素水平升高，产妇开始骨形成增加，骨密度开始增加。 据此我们根据平均复潮时间，课题研究拟定DXA检测节点选择为产后6个月，是否不同节点PLO发病率不同，仍然需要研究。 3.4. 课题不足及改进策略 由于疫情影响及患者依从性影响，本研究样本量不足，分析原因：1) 担忧DXA辐射剂量，据2016年美国妇产科医师学会关于妊娠期及哺乳期影像学检测安全性指南报道 [ 14 ]：DXA辐射剂量很小，对哺乳无影响，建议开展此类课题应该加强宣教。另外可考虑在产科门诊于孕前及产后42天随访时间对产妇行跟骨超声骨密度筛查出骨质疏松危险人群，再于产后6月进行DXA检测，可提高依从性。2) 随访小组人员少，增加随访小组人员进行电话随访是可行有效的办法。
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user: 4. 结论 综上，产后 6个月骨质疏松症(T值 ≤ −2.5)发病率为1.21%、骨量减少(−2.5 < T值 < −1.0)发病率为10.97% (T值)，PLO (Z值 < −2.0)为1.67%。PLO均伴随不同程度的骨痛；可能危险因素为基础疾病、不良饮食习惯、哺乳时间长(6月)、钙和维生素D摄入不足、日照时间不足及运动不足、超过6个月经未复潮，其中混合危险因素可能存在叠加促进作用，以上结论需要大样本继续验证。另外，PLO最佳检测时间、治疗切点、治疗方案也需要进一步研究。
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user: 摘要 为提高课程思政建设成效，解决课程思政建设过程中面临的难题，本文以课程建设理论为基础，利用AMOS构建线性代数课程思政建设中的结构方程模型，从教学理念、教学过程、教学效果三个影响因素探讨师德风范在课程思政建设过程中的作用关系。结果表明在课程思政建设过程中，师德风范与教学理念、教学过程、教学效果均呈正相关关系，可以在课程思政建设过程中，通过促进教学理念、教学过程、教学效果与课程思政的融合，进而加强教师师德风范，提高课程思政建设成效。
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user: 1. 引言 习近平总书记在全国高校思想政治工作会议的讲话中提到，“其他各门课要守好一段渠、种好责任田，要使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应” [ 1 ]，要做到“深化教育体制改革，健全立德树人落实机制” [ 2 ]，需要课程思政与思政课程同向同行，协同发力。在新形势下，确立新时代的教育观、教学观，发展课程文化，做好课程思政元素与专业课程的衔接，有助于把握课程思政的内涵，在课程教学中真正实现全方位的知识传授、能力培养和价值塑造，自觉构建全方位育人的大格局 [ 3 ]。 师德风范体现了教育的道德观念与教学品质，是教师爱与责任的统一表现。师德风范直接决定着学校教学质量的高低，对学生的学习成绩及素质发展有着重要意义。本文为了讨论师德风范在线性代数课程思政建设过程中的作用，根据课程建设理论编制问卷，从教学理念、教学过程、教学效果三个维度出发，利用AMOS软件讨论这三个维度与师德风范的路径关系，从数理模型的角度构建线性代数课程思政体系中的师德风范与教学理念、教学过程、教学效果的关系。
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user: 2. 理论假设与模型构建 2.1. 结构方程模型 结构方程模型(SEM) [ 4 ] 基于变量的协方差矩阵来分析变量间的关系，包括测量模型与结构模型。测量模型旨在评价观察指标与潜变量之间的关系，结构模型在于求出潜变量与潜变量间的关系。结构方程模型的分析步骤一般包括以下四个：设计、拟合、评价以及修正，若经检验拟合较好，则无需再模型修正。 测量方程式反映观测变量与潜在变量之间的关系。测量方程式表达式为： X = Λ x ξ + δ Y = Λ y ξ + ε 其中X为外生观测变量，对应问卷中课程思政影响因素的四个维度的相关问题；Y为内生观测变量，由问卷中课程思政相关题项组成；ξ为外生潜变量，由经过因子分析的课程思政影响因素构成， Λ x 和 Λ y ，是方程的系数矩阵，δ和ε是误差项。 结构方程模型通过引入潜变量和显变量这两个概念，能根据变量间的内生性，找到变量间可能存在的路径关系，很适合在课程思政建设中不同路径关系的梳理。 2.2. 模型指标介绍 问卷设计围绕课程思政教学过程中的影响因素展开，从学生的角度出发，探讨课程思政的路径构建，目的在于提高大学生在线性代数学习过程中课程思政的效果。基于现有文献，结合相关课程知识，通过对高校课程思政课程建设的影响因素进行梳理，从教学理念、教学过程、教学效果到课程思政价值的实现，教师的师德风范在课程思政建设中起到桥梁作用，教师的学术素养与教学因素成为影响课程思政效果的重要因素。因此，本文设定教学理念、教学过程、教学效果这三个潜变量与师德风范的建设作用探讨，每一个潜变量均设置了可观测变量(即显变量)，共计11项。 教学理念是对教学活动所持有的基本态度或者观念，经常从理论层面、操作层面、学科层面进行区分。要明确知识的育人功能，发现自然科学的价值引领作用，高校教师不仅要为学生传授学术知识，也要发挥高校教育对社会文明的引领作用 [ 1 ]。为了从教学理念体现课程思政的价值，问卷从知识育人功能(变量名Q4)、课程思政特殊价值(变量名Q5)、教师使命(变量名Q6)与课程思政的结合这3个方面的显变量来刻画教学理念这一潜变量。 “道之未闻，业之未精，有惑不能解，则非师也”。严谨治学、精益求精是教师必须要遵从的职业道德规范。学而不厌，诲人不倦。不仅要懂得马克思主义的基本理论和党的方针政策，熟练运用课程知识进行教学工作，还要懂得教育学、心理学等方面的内容。如何在教学过程遵守职业规范，做好教育承诺，提高学生责任感，因此，问卷从教育承诺(变量名Q7)、学生责任感(变量名Q8)这2个方面来讨论师德风范与课程思政的关系。 教学过程是师生在共同实现教学任务中的活动状态变换及时间流程 [ 3 ]，由教和学构成。“博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之”，这是中国教育家对学习过程最早的概括。不同学科差异要求有不同的方式，同一大类学科内部不同具体学科之间也存在较大差异，知识分化越来越细，学术性成为了教师与学生之间的课业期盼与主题互认 [ 2 ]。因此问卷从学术深度(变量名Q9)、知识广度(变量名Q10)、知识转化(变量名Q11)这三个方面来讨论教学过程与课程思政的结合。 从课程思政的角度来说，学生在进行课程学习后，能否主动完成任务，能否提升学习兴趣以及对未来学生生涯发展的信心，能否积极进行小组学习承担小组分工，能否积极将所学知识与专业知识结合都是在教学效果中需要关注的点。因此，问卷从理想信念(变量名Q12)、集体参与度(变量名Q13)、学习实践(变量名Q14)这三个方面来讨论教学效果与课程思政的结合情况。 高尚的师德和良好的师风是教师职业的内在要求，基于对以上可观测变量性质的客观分析，对教学理念、教学过程、教学效果与师范风德的关系做出如下假设： 假设1：师德风范与教学理念之间存在正相关关系。 假设2：师德风范与教学过程之间存在正相关关系。 假设3：师德风范与教学效果之间存在正相关关系。
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user: 3. 数据来源 通过完全随机抽样的形式，对某医学院校需进行线性代数学习的2020级学生进行横断面调查，了解课程思政在实施过程中的影响，为优化课程思政建设提供思路。量表采用采用Likert scale 5点计分法，“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”，分数越高，说明越满足题项设定的情境。共发放问卷137份，有效问卷为137份，问卷有效率为100.0%。 被测群体男生占比36.1%，女生占比63.9%。理科生占比43.07%，文科生占比56.93%。量表使用各构念指标KMO值与Bartlett’s球形检验评价量表效度。Bartlett’s球形检验显著性为0.000，表示题项具有共同因素，KMO应在0.6以上，越接近1表示越适合因子分析。正式发放并回收问卷显示量表总体Cronbacha’s系数值是0.964，表明问卷内部一致性较好。同时，效度分析发现量表总KMO = 0.817，分量表KMO均在0.7以上，p < 0.001，拒绝Bartlett’s球形检验零假设，进行因子分析结果发现，因子的标准载荷值均高于0.7，AVE = 0.732，表明问卷内部效度良好。
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user: 4. 实证分析 教师作为整个教学流程的主体，对教学理念、教学过程、教学效果中课程思政的体现起着至关重要的作用。因此，本文讨论的是线性代数课程思政建设过程中，教学理念、教学过程、教学效果与师德风范的关系，四个维度属于主观认知，难以测量。通过前期文献查阅，发现结构方程模型不仅能对预先构建的理想模型进行评价，还可以检验概念模型的合理性，并对构建的模型讨论真伪。因此，本文使用结构方程模型并根据外因变量的协方差及协方差显著性检验、方差及其显著性检验、结构模型拟合度指数进行讨论，探究课程思政建设过程中的影响因素。 4.1. 模型构建 根据问卷数据，绘制课程思政影响因素结构方程模型如图1，其中方形框表示显变量(即观测变量)，椭圆表示潜变量。 图1. 基于师德风范的课程思政建设作用结构方程模型 由表1回归系数路径图可知，教学理念、教学效果、教学过程、师德风范(除Q14外)下的观测变量的C.R.值大于1.96，说明这个4个潜变量的11个观测变量都能较大程度的解释潜变量，模型整体效度水平高。教学理念、教学过程、教学效果对师德风范的路径系数分别为0.458，0.513，0.082，由此可得出构建模型前的三个假设均成立。 Table 1 Path diagram of regression coefficient 路径 非标准化 路径系数 S.E. C.R. P 标准化路径系数 师德风范 <--- 教学理念 0.417 0.110 3.784 *** 0.458 师德风范 <--- 教学过程 0.488 0.116 4.217 *** 0.513 师德风范 <--- 教学效果 0.068 0.034 1.992 * 0.082 Q6 <--- 教学理念 1.000 0.973 Q5 <--- 教学理念 1.052 0.034 30.857 *** 0.970 Q4 <--- 教学理念 0.952 0.038 25.324 *** 0.944 Q11 <--- 教学过程 1.000 0.949 Q10 <--- 教学过程 1.025 0.039 26.241 *** 0.974 Q9 <--- 教学过程 1.005 0.046 21.786 *** 0.939 Q7 <--- 师德风范 1.000 0.956 Q8 <--- 师德风范 0.961 0.046 20.968 *** 0.931 Q12 <--- 教学效果 1.000 0.912 Q13 <--- 教学效果 0.816 0.160 5.110 *** 0.858 Q14 <--- 教学效果 0.029 0.074 0.394 0.693 0.031 表1. 回归系数路径图 注：<---表示变量的路径指向，***表示P < 0.001下显著，*表示P < 0.05下显著。 4.2. 模型适配度分析 由表2可知4个潜变量与11个观测变量的误差变量测量误差值均为正数，绝大部分达到0.05的显著性水平，表示模型无界定性问题，基本适配度相对较好。 Table 2 Estimated value of measurement residual variatio 误差变量 估计值 S.E. C.R. P e13 0.500 0.068 7.323 *** e14 0.460 0.066 6.991 *** e18 0.609 0.133 4.586 *** e12 0.033 0.009 3.688 *** e1 0.028 0.006 4.805 *** e2 0.034 0.007 5.023 *** e3 0.056 0.009 6.430 *** e4 0.050 0.008 5.994 *** e5 0.026 0.006 4.280 *** e6 0.062 0.010 6.333 *** e10 0.039 0.009 4.345 *** e11 0.059 0.010 5.727 *** e15 0.097 0.116 0.829 0.407 e16 0.165 0.079 1.965 * e17 0.549 0.071 7.748 *** 表2. 测量残差变异量估计值 注：***表示P < 0.001下显著，*表示P < 0.05下显著。 结构方程模型的拟合度参数指数评价结果均为理想，绝对适配统计量CMIN/DF、RMSE、RMR、GFI、AGFI、NCP符合结构方程模型的参考标准，指数评价均为理想。增值适配度统计量NFI、RFI、IFI、GFI、TLI符合模型参考标准。PNFI、PGFI为0.614和0.624，指数评价结果为理想。
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user: 5. 实证结果分析 5.1. 结果 通过对可观测潜变量对教学理念、教学过程、教学效果的路径结果进行分析，发现11个观测变量均能较大程度地解释潜变量，模型整体效度水平高。并且，结合三个维度与师德风范结构方程路径系数的分析，得出以下结论： 1) 教学理念到师德风范的路径系数为0.458，影响显著，呈正相关的关系，假设1被证实，由表1可知，Q4、Q5、Q6的标准路径系数为0.973、0.970、0.944，说明从教学理念的角度，知识育人功能与课程思政的结合、课程思政特殊价值与课程思政的结合、教师使命与课程思政的结合会影响到师德风范的建设。 2) 教学过程到师德风范的路径系数为0.513，影响显著，呈正相关的关系，假设2被证实，由表1可知，Q9、Q10、Q11的标准路径系数为0.939、0.956、0.931，说明从教学过程的角度，学术深度与课程思政的结合、知识广度与课程思政的结合、知识转化与课程思政的结合对师德风范起着显著的作用。 3) 教学效果到师德风范的路径系数为0.082，影响显著，呈正相关的关系，假设3被证实，由表1可知，Q12、Q13、Q14的标准路径系数为0.912、0.858、0.031，说明学习实践与课程思政的结合对师德风范的建设作用并不明显，而针对于学生理想信念和集体参与度的培养应在教学过程中得到加强。 5.2. 结论 本文通过使用问卷调查方法来探究在线性代数课程思政建设过程中师德风范所起到的作用，在SPSS和AMOS统计软件的基础上，综合分析课程思政建设中的影响因素，同时结合相关政策文件对建设路径之间的因果关联进行量化，并构建相关的模型进行验证。结果显示，师德风范与教学理念、教学过程、教学效果均呈正相关关系，表明教师应促进教学理念、教学过程、教学效果与课程思政的融合，培养良好的师德风范，提高学生的文化素养及心理素质，进而提高课程思政建设成效。同时，在课程思政建设中，师德风范的培养需要教师具有丰富的知识储备，不断提高教学理论的实用性和创造性；在教学过程中，师德不是一个空洞的思想外壳，需要与课程思政有机结合，积极解决问题，不断提高学生的思想与素质，从而达到理论与实践相结合，情感与价值观兼顾的全面教育目的；最终的教学结果，需要教师与学生共同维护，坚定学生的理想信念、提高大家的集体参与度，使课程思政建设进一步发展。 教学理念、教学过程与师德风范的路径系数大于教学效果对师德风范的路径系数，说明教学理念、教学过程与师德风范的关联性更强。《线性代数》作为大学公共课程，学生受众广，然而抽象的教学内容与思政案例无法引起学生的共鸣 [ 5 ]，教材语言不能积极有效地转变为教学语言，最终导致思政元素的解释能力效果微弱，在教学效果上对思政教育起到较弱的影响 [ 6 ] [ 7 ]。课程思政以构建全员、全程、全课程育人格局的形式将各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应 [ 8 ]，把“立德树人”作为教育的根本任务的综合教育理念 [ 9 ]。在线性代数课程大纲中应有机融入课程思政目标，并在课程考核中得以体现，让学生树立“知识探究、能力建构、品格养成”的教育教学理念 [ 10 ]，重新构建由线性代数等基础课程组成的课程体系，真正实现与思想政治理论课同向同行，形成协同效应 [ 11 ]。教师的师德风范与言谈举止，本身就具有极其重要的价值意义。在与学生的教学交往中，教师是教学“对话”的主导者，不仅要授业、解惑，更要传道，传中国特色社会主义之“大道”。为此，优化课程思政建设，教师是关键。教师在整个教学过程中通过线性代数与思政教育的融合，做到价值塑造、知识传授和能力培养为一体的教育目的。
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user: 摘要 研究一类G-Brown运动驱动的脉冲随机泛函微分方程的p-阶矩指数稳定性。运用Razumikhin-型方法、G-Lyapunov函数、随机分析和代数不等式技巧，获得了该类方程的平凡解是p-阶矩指数稳定的充分条件。同时，通过一个例子说明所得的结果。
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user: 1. 引言 脉冲效应普遍存在于系统状态在某些时刻突然发生变化的演化系统中，涉及医学、生物学、经济学、力学、电子学和电信等领域(参阅专著 [ 1 ] )。然而，系统的状态往往不仅受到突然的脉冲效应影响，而且还会受到随机扰动的影响，这极大激发了学者们研究具有脉冲效应的随机微分方程的兴趣。实际中，许多随机微分系统不仅依赖于当前的状态下还依赖于过去的历史状态，面对这样的情形常用随机泛函(时滞)微分方程来刻画 [ 2 ]。另一方面，现实系统不可避免地受到干扰而使整个系统失去控制从而导致不稳定性，因而研究随机微分方程的稳定性很有必要并成为一个重要的课题。然而，脉冲效应可以使一个不稳定的系统变得稳定(见 [ 3 ] )，因此研究脉冲随机微分方程的稳定性也很有必要(如 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] )。文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 研究了脉冲随机泛函微分方程的稳定性。 很多实际问题比如不确定性问题，风险度量问题以及金融中的超对冲超定价问题等都涉及非线性期望。Peng [ 12 ] [ 13 ] 提出了一类非线性期望(即G-期望)来处理这类问题。在G-期望框架理论下， [ 12 ] [ 13 ] 进一步介绍了G-Brown运动以及相关的Itô积分。自此，关于G-Brown运动驱动的随机微分方程的研究逐渐得到学者们的关注并成为热点。G-Brown运动驱动的随机时滞微分方程的稳定性和稳定化方面的研究已取得了一定的成果(见文献 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 及其中的参考文献)。文献 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 研究了G-Brown运动驱动的脉冲随机微分方程以及G-Brown运动驱动的脉冲随机泛函微分方程的稳定性。在上述成果的基础上，本文利用Razumikhin-型方法、G-Lyapunov函数技巧、随机分析和不等式方法，建立了一类G-Brown运动驱动的脉冲随机泛函微分方程是p-阶矩指数稳定的充分条件，丰富了该类方程稳定性方面的结论。 本文结构如下：第2节介绍了一些符号、假设条件和预备知识；第3节给出了主要结果，获得了G-Brown运动驱动的脉冲随机泛函微分方程的p-阶矩指数稳定的充分条件；第4节通过一个例子说明所得的结果。
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user: 4. 例子 考虑如下形式的G-Brown运动驱动的随机时滞微分方程： { d X ( t ) = − 3 X ( t ) d t + X ( t ) d 〈 B ， B 〉 t + | sin t | 1 + t 2 X ( t − | sin t | ) d B t ，   t ≥ t 0 ， t ≠ t k ， Δ X ( t ) = 1 k 2 X ( t k ， X ( t k ) ) ，   t = t k ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ . 取 p = 2 ， V ( t ， X ( t ) ) = | X ( t ) | 2 ， f ( t ， X ( t ) ) = − 3 | X ( t ) | 2 ， h ( t ， X ( t ) ) = X ( t ) ， σ ( t ， X ( t − τ ( t ) ) ) = | sin t | 1 + t 2 X ( t − | sin t | ) 。计算得 L V ( t ， X t ) = V t ( t ， X ( t ) ) + 〈 V X ( t ， X ( t ) ) ， f ( t ， X ( t ) ) 〉     + G ( 〈 V X ( t ， X ( t ) ) ， h ( t ， X ( t ) ) + h ( t ， X ( t ) ) 〉     + 〈 V X X ( t ， X ( t ) ) σ ( t ， X ( t − τ ( t ) ) ) ， σ ( t ， X ( t − τ ( t ) ) ) 〉 ) = − 6 | X ( t ) | 2 + G ( 4 | X ( t ) | 2 + 2 sin 2 t 1 + t 2 X 2 ( t − | sin t | ) ) ≤ − 6 | X ( t ) | 2 + 2 | X ( t ) | 2 + sin 2 t 1 + t 2 X 2 ( t − | sin t | ) . 取 t k + 1 − t k = 1 2 ， d k = e − 2 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， γ = e 3 ， q = e 7 ， τ ( t ) = | sin t | ，进一步可得 E ^ L V ( t ， X t ) ≤ ( − 4 + e 7 sin 2 t 1 + t 2 ) E ^ | X ( t ) | 2 ， 由此可令 λ = 4 ， λ 1 ( t ) = e 7 sin 2 ( t ) 1 + t 2 ， ∫ t 0 + ∞ λ 1 + ( s ) d s ≤ e 7 ( π 2 − arctan t 0 ) < ∞ ， q = e 7 ≥ γ e λ τ ( t ) ， γ = e 3 ≥ max { 1 d k } = e 2 ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ ， ln d k ≤ − 2 ( t k + 1 − t k ) = − 1 。 从而根据第三节中的定理可知方程(4.1)的平凡解是均方指数稳定的。
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user: 摘要 天然气净化厂不同于一般的石油企业，具有设备密集、流程复杂等特点。目前国内外尚未提出油气管道所属天然气净化厂的完整性管理系统理论与方法，缺乏适合天然气净化厂完整性管理的风险评价方法，天然气净化厂完整性管理技术标准不统一，缺乏一套成熟的天然气完整性管理体系。因此本文选取天然气净化厂作为研究对象，分析西南油气田天然气净化厂完整性管理的现状，面临的问题，存在的短板，从而建立一套适用于天然气净化厂的完整性管理体系，对保障天然气净化厂的安全平稳运行具有重大意义。
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user: 1. 天然气净化厂完整性管理概况分析 1.1. 天然气净化厂完整性管理现状 当前中国石油管道线路已经实现基于风险的完整性管理，但对站场设备设施的管理仍基本沿用传统的管理模式，为进一步提高站场管理水平，满足安全生产更高的要求，各油气田公司逐步推进站场完整性管理。中国石油与天然气股份有限公司西南油气田分公司2019年发布的是《管道和站场完整性管理手册》(C版)。中国石油与天然气股份有限公司西南油气田分公司2019年发布《管道和站场完整性管理手册》(C版)，管理手册包括总则1个、程序文件10个、作业文件51个，附录文件2个，其中涉及站场的程序文件5个、作业文件16个。其中站场完整性管理工作流程包括数据采集、风险识别、检测评价、维修维护、效能评价5个环节。通过上述过程的循环，逐步提高完整性管理水平。工作流程示意图如图1所示。 图1. 站场完整性管理工作流程示意图 但是，目前国内外尚未提出油气管道所属天然气净化厂和终端的完整性管理的系统的理论和方法，天然气净化厂完整性管理技术标准不统一，缺乏适合天然气净化厂完整性管理的风险评价方法，即使是为管道行业提供咨询和进行站场完整性评价的公司，也缺乏一套成熟的天然气净化厂完整性管理体系 [ 1 ]。 1.2. 天然气净化厂完整性管理面临的挑战及存在问题 天然气净化厂是站场中重要组成部分，确保天然气净化厂的安全运行，是提高天然气行业经济效益的重要前提与基础。而随着天然气产量的快速增长，天然气净化厂的管理难度不断加大，主要面临以下几个方面问题： 1.2.1. 数据采集 天然气净化厂完整性管理的基础是数据采集问题，由于天然气净化厂部分数据缺失和不健全是影响天然气净化厂完整性管理工作的主要问题。因此在后续实施完整性管理的过程中，数据的收集、整理以及处理是关键。 1.2.2. 风险评价技术 目前对于天然气净化厂的检测与评价技术还不太成熟，特别是动设备的风险评价技术亟待研究，应形成具有针对性的风险评价方案。 1.2.3. 完善管理工作计划 根据油田站场完整性管理的工作流程，需提高检测计划以及维修维护计划的针对性和效果，是实现天然气净化厂完整性管理工作目标的关键。因此，如何准确地识别风险位置，评价危险的大小，采取有效的维修维护策略是天然气净化厂完整性管理的工作重点 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 1.2.4. 压力设备的定期检验 在进行站场完整性管理技术研究中面对的一些设备属于压力容器，而压力容器有一套相对完善的检验标准制度，如何将风险检测与压力设备的定期检验相结合，是后续研究中需要解决的问题之一。 1.3. 建立天然气净化厂完整性管理的必要性 天然气净化厂具有设备密集、工艺复杂等特点。在生产工艺上，工艺流程高温高压、介质易燃易爆且含酸性气体具有腐蚀性；生产装置上，气田生产设备种类繁多，包括吸收塔、换热器、储罐、泵、压缩机以及加热炉等。天然气净化厂管线、动设备、自控系统一旦发生失效将会产生严重的安全事故，对人员、财产、环境将造成严重的破坏，传统的管理模式无法完全满足“提质、降本、增效”要求，因此需推行净化厂智能化完整性管理体系，做好净化厂设备的安全管理，保证设备的完好率，进一步提升管理水平，实现本质安全，促进降本增效，是保证生产平稳、高效、安全运行的关键。 对天然气净化厂完整性管理管理进行研究，以提高管道安全管理、优化管道运行，是一项非常迫切而又重要的工作。该体系构建将有助于推进全面综合性的天然气净化厂完整性管理体系的建设，将使天然气净化厂的风险管理由设备拓展到人、操作工艺以及环境的影响，进一步提升天然气净化厂整体的安全管理水平。 推进天然气净化厂完整性管理过程本身就是引进先进理念、提高效率和提升管理水平的过程，是规范和提升站场运营企业站场管理的有效手段 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 有利于风险过程管理。完整性管理是针对天然气净化厂全生命周期的过程管理，风险控制过程是以大量的危害识别及分析评价工作为基础的，便于天然气净化厂运营、企业有的放矢的进行风险管理。 促进资源的合理分配。完整性管理是一种基于风险的管理过程，追求的是管理成本与效能的最佳平衡，通过持续的风险管理活动，把有限的资源投入到最需要的地方，实现天然气净化厂风险最小化运行。 有效提升专业管理水平。完整性管理要求企业加大预防性的天然气净化厂维护工作，这种基于风险的管理要求管理人员注重天然气净化厂基础资料和业务数据收集与整理，探索风险识别和控制方法，有效削减天然气净化厂风险，为管理决策提供科学、全面、系统的决策依据，促使管理水平持续提升。 本文探索适合国内天然气净化厂完整性管理的最佳模式，为制定适合天然气净化厂的管理模式提供可借鉴的思路。
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user: 3. 结论 综上所述，在应用完整性管理对天然气净化厂实施管理时，要明确完整性管理的具体内容，并在先进管理技术和管理理念的作用下，充分发挥完整性管理的最大效能。在天然气净化厂的管理中应用完整性管理，既可以保障天然气净化厂的安全平稳运行，同时将有效提升天然气净化厂的技术以及管理水平。
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user: 摘要 圆锥角膜是一种严重危及视力的角膜扩张性疾病，完成期具有典型的临床表现，容易诊断。但早期缺乏典型的表现，临床上诊断困难，容易误诊。近年来，角膜屈光手术在我国广泛开展，术前对圆锥角膜的筛查极为重要，现将圆锥角膜的检测进展作一综述。
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user: 1. 引言 圆锥角膜(Keratoconus， KC)是一类最常见的角膜扩张性病变，表现为角膜前后表面渐进性陡峭、角膜中央或旁中央厚度逐渐变薄或从周边到最薄处的变化率增加 [ 1 ]。圆锥角膜在全世界的发病率约为0.05%~0.23%，目前圆锥角膜的发病原因还不明确，可能与家族遗传、变态反应、种族因素、揉眼、Leber先天性黑蒙、马凡氏综合征等有关 [ 1 ] [ 2 ]。我国的圆锥角膜分为潜伏期、初发期、完成期及瘢痕期 [ 1 ]。完成期圆锥角膜具有典型体征如Fleischer环、Vogt线、Munson征等，在临床上容易识别，但早期的圆锥角膜视力正常且缺乏典型临床表现不易被发现。随着新技术、新方法的出现，眼科医生能更早发现圆锥角膜。现将临床上关于圆锥角膜的检测方法进行综述。
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user: 2. 角膜地形图 角膜地形图是一种经典的非侵入性检测技术，用于定性和定量地分析角膜的形态特征 [ 3 ]。角膜地形图诊断标准参照Rabinowitz角膜前表面中央屈光力 > 46.5 D；角膜中心下方3 mm处与上方3 mm处屈光力差值 > 1.26 D；双眼角膜中央前表面屈光力差值 > 0.92 D [ 4 ]。但是早期圆锥角膜可能是角膜后表面发生扩张，角膜地形图仅基于Placido盘产生定量数据来生成彩色编码图来表征角膜的前表面，无法客观识别早期角膜后表面病理变化。
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user: 3. Orbscan眼前节分析仪 Orbscan眼前节分析仪利用狭缝光束和背散射光测量角膜表面上不同点相对于参考面的高度。从角膜缘到角膜缘在两个方向扫描，在0.7 s内获得20张狭缝图像(共40张图像)。同时，眼球运动也会被记录，并在计算中加以考虑。Orbscan能够对角膜前表面和后表面，虹膜前表面和前房成像 [ 5 ]。Orbscan初步诊断圆锥角膜依据有：角膜最薄点 ≤ 460 μm，双眼相差 ≥ 20 μm；角膜前表面高度 ≥ 0.025 mm，角膜后表面高度 ≥ 0.05 mm [ 6 ]。 Mohammad Reza Jafarinasab等 [ 7 ] 提出可区分临床圆锥角膜和正常人的角膜后表面高度临界点为51 μm，其敏感度和特异度分别为89.23%、98.58%，角膜前表面高度临界点为19 μm，其敏感度和特异度分别为93.850%、97.16%。Mohammad Aghazadeh Amiri等 [ 5 ] 提出在中央混浊的圆锥角膜中，采用扫描狭缝技术，光线可能无法均匀穿透角膜全层。在严重圆锥角膜患者中，角膜通常出现混浊、瘢痕，因此用Orbscan测量角膜厚度的可靠性较差。
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user: 4. Pentacam眼前节分析仪 Pentacam作为一种非接触性旋转Scheimpflug成像仪器，利用光学进行断层扫描、三维测量，从而完成眼前节的三维重建。Pentacam系统给出的前表面高度小于+12 μm被认为正常，+12~+15 μm为可疑，大于+15 μm提示圆锥角膜可能；后表面高度小于+17 μm认为正常，+17~+22 μm为可疑，大于+22 μm提示圆锥角膜。 Abdolreza Medghalchi等 [ 8 ] 提出圆锥角膜的严重程度与角膜后表面高度呈显著正相关(P < 0.001和r > 0.625)，受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析显示，前后角膜表面高度差对圆锥角膜分期的曲线下面积(Area Under Curve， AUC)值最好，前后角膜表面高度差是通过Scheimpflug系统的Belin/Ambrỏsio推算出来的。Scheimpflug角膜显像获得的角膜后表面高度和前后角膜表面高度差数据对圆锥角膜的严重程度分级有一定的参考价值。安阳等 [ 9 ] 提出亚临床圆锥角膜组与正常散光组的后表面高度的诊断界值、灵敏度和特异度分别是13.57 μm、75.1%、92.6%。当后表面高度大于13.57 μm为可疑圆锥角膜进展期。