DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 图像深度学习的流程 2.1. 深度学习算法 深度学习(Deep Learning， DL)是机器学习(Machine Learning， ML)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(Artificial Intelligence， AI)。深度学习是受到人类大脑处理数据和创造用于制定决策的模式而诞生的一系列算法，并拓展和提升一个人工神经网络的单模型结构。其中，人工神经网络包括前向神经网络(Feedforward Neural Networks， FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks， RNN)等几种主要类型 [ 5 ]。 由于循环神经网络采用反馈的形式，从输出回到输入，将信息传递回网络，构成一个循环，具有记住历史数据并应用到预测中的能力。考虑该实际应用增强现实眼镜识别图像能力及其现场应用的实时性要求，本文采用卷层神经网络模型作为基础，针对计量图像实际情况进行针对性的改进，主要是在现有卷积层模型的基础进行改进，使其能够提高图像识别的精确率，不仅提高识别精度，也缩短了收敛时间 [ 6 ]。 对于本研究来说，难点主要就是从数字化变电站的各种计量图像中，准确提取各种有效信息，形成数字资源，以更好指导数字化变电站的生产、运行和维护。 由于各种计量设备的外形不同，有效信息的位置不同，加上增强现实设备所采集的图片守拍摄角度和现场光照环境差异等，给本研究的图像识别带来比较大的挑战。结合当前主流的图像识别算法，尤其是针对数字化变电站计量领域图像特点，本研究采用yolo-v3图像识别算法并对其进行改进，以适应计量设备的图像识别工作。 2.2. yolo-v3 图像识别算法 基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶、视频监控、机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，而随后出现的yolo算法克服了以上的缺陷，成为了图像识别算法的最优选择。 yolo算法是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。yolo将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框 [ 7 ]。 yolo算法使用一个卷积神经网络网络直接预测不同目标的类别与位置，算法相对简便，容易编程实现，具有运算速度快、背景误检率低、召回率低等优点。 鉴于yolo算法的上述优点，我们选择yolo算法来实现目标检测。yolo算法目前已经经过了3个版本的迭代，最新的版本是yolo-v3算法，在速度和精确度上获得了巨大的提升，本文将yolo-v3算法应用于变电站计量信息的图像识别上。 计量信息识别的核心需求就是利用整张图像作为网络的输入，直接在输出层回归所需识别图像边界框的位置及其所属的类别。为支持多尺度目标的识别，本文充分利用yolo-v3算法图像识别的优势，提取计量有用信息，以指导数字化变电站实际运维。 在核心的图像特征提取方面，yolo-v3采用了称之为Darknet-53的网络结构，该算法含有53个卷积层，它借鉴了残差网络的做法，在一些层之间设置了快捷链路，以加快算法效率。 Darknet-53主干网如图1所示，Darknet-53网络采用256 × 256 × 3作为输入，图1最左侧那一列的1、2、8、4等数字表示多少个重复的残差组件。每个残差组件巧妙地设置有两个卷积层和一个快捷链路，可以较好平衡算法精度和算法效率间的关系，这对于有一定实时性要求的变电站计量等电力工业应用具有重要意义。 为了解决对不同尺度目标的检测，深度网络在三种不同的尺度上进行检测，在网络中的三个不同位置处，在三种不同大小的特征映射上使用检测内核来完成检测过程。对于输入图像，先归一化到416 × 616的大小，深度网络在三个等级上进行预测，这通过分别将输入图像的尺寸下采样32、16和8来精确地给出，具体流程如图2所示。 图1. Yolo-v3算法主干网 图2. 图像识别检测流程图 1) 第一次检测由第82层进行，对于前81层，图像由网络下采样，使得第81层具有32的步幅。如果输入为416 × 416的图像，则得到的特征图将具有13 × 13的大小。这里使用检测内核，提供13 × 13 × 255的检测特征图。 2) 来自层79的特征映射经历几个卷积层，然后被2倍上采样到26 × 26的维度，该特征映射与来自层61的特征映射深度连接。之后，组合的特征映射会再次经受几个卷积层以融合来自较早层的特征。通过第94层进行第二次检测，产生26 × 26 × 255的检测特征图。 3) 再次遵循类似的过程，其中来自层91的特征图在与来自层36的特征图深度连接之前会经历少量的卷积层，以融合来自先前的信息。最终在第106层进行第三次检测后，产生尺寸为52 × 52 × 255的特征图。 这样就实现了13 × 13层负责检测大型物体，而52 × 52层检测较小的物体，26 × 26层检测中等物体。
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user: 3. 深度学习算法改进方案 3.1. 基于优化的锚盒子设计 yolo-v3算法采用锚盒子(Anchor box)的概念，有助于增加目标检测的性能。锚盒子对于物体检测影响非常大，常见的设计是基于手工的分析方法，即定义若干个个特定尺度和长宽比的锚盒子，然后在全图上以一定的步长滑动。这种方式在其他经典的图像识别检测方法中也被广泛使用。而yolo-v3算法的锚盒子设计的特殊之处在于，通过采用K-Means算法对数据集聚类得到从而提高算法性能。但无论是手工定义一组尺度、长宽比还是通过聚类得到锚盒子，目前存在以下两个问题： 1) 大部分的锚盒子都分布在背景区域，这些锚盒子对检测没有任何作用； 2) 量设备图像中厂家和型号等对象宽高比极大，而像信号等对象宽高比又非常小，预先定义好的锚盒子无法满足这些宽高比差异较大的情况。 因此本文对现有的锚盒子设计进行改进，其中锚盒子优化的对象如下：1) 锚盒子的中心位置，即让锚盒子尽可能分布在有对象的区域；2) 优化锚盒子的宽高，使之与对象的形状接近。 从上面分析可知，深度学习的图像识别中，本质上是给定一系列训练样本，通过映射关系，使得给定一个输入，即便这个输入不在训练样本中，也能够输出目标，尽量与真实目标接近。损失函数(loss)是用来估量模型的输出目标与真实值目标之间的差距，给模型的优化指引方向。 本文使用Darknet53输出的特征优化锚盒子位置和大小，其loss如下式： L a n c h o r = L l o c + λ L s h a p e (1) 式中L loc 为锚盒子位置预测分支loss，L shap e 为锚盒子形状预测分支loss，λ用以调整二者的权重，λ开始时取0.5，之后取值由每次计算时的位置偏差决定，计算位置偏差的数字，这个偏差对应着锚盒子中心位置。我们将整个特征图区域分成物体中心区域，外围区域和忽略区域，标记框中心区域映射到特征图对应位置，标记为正样本。标记框除中心区域外映射到特征图对应位置，标记为忽略，训练时不处理。标记框以外区域映射到特征图对应位置，标记为负样本，这样位置预测简化为一个二分类问题，采用二值交叉熵损失。 形状预测分支的目标是给定锚盒子中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归任务。由于优化的宽高，因此无法直接确定锚盒子应该分配给哪个标记框，这样就无法确定优化目标。 因此，本文采用近似的方法，即采样几组常见的宽高，将锚盒子分配给与之最大交并比(Intersection-over-Union， IoU)的标记框，由此确定优化目标。本文方法中，优化锚盒子的宽高使之与对应标记框具有最大IoU，经过学习后锚盒子与标记框具有较大的初始IoU。形状预测分支loss如下式： L s h a p e = L 1 ( 1 − min ( w w g ， w g w ) ) + L 1 ( 1 − min ( h h g ， h g h ) ) (2) 式中为平滑L 1 损失，(w， h)和w g ，h g ，分别表示预测锚盒子的形状和标记框形状。 3.2. 卷积层改进 锚盒子与标记框的IoU越大，锚盒子的分类和回归就变得更容易，但无论是分类还是回归，对主干网的特征依赖性强。特征质量提高会带动检测效果的提高，这一点从更换较大的主干网，平均精度一般会提高1到2个点中可以看出。使用更大的主干网带来的提升很有限，同时计算量会显著提高。在不增加网络层数条件下，提高卷积提取的特征质量非常重要。 传统卷积的几何结构是固定的如3 × 3卷积，这限制了网络的几何变换能力。本文采用可变形卷积(Deformable Convolution)模块，提高对计量设备图像不同物体形变的建模能力。可变形卷积基于一个平行网络学习offset，使得卷积核在输入特征图的采样点发生偏移，集中于我们感兴趣的区域。标准卷积中的规则格点采样是导致网络难以适应几何形变的原因，为了削弱这个限制，对卷积核中每个采样点的位置都增加了一个偏移变量，可以实现在当前位置附近随意采样而不局限于之前的规则格点。本项目设置Darknet53的C9-C11替换为可变形卷积。 在基于优化的锚盒子的设计中，由于锚盒子的尺寸大小可以变换，原始固定尺寸的锚盒子特征映射到同一个网格的对应关系被破坏，本文使用3 × 3的变形卷积方法修正原始的特征图，锚盒子的宽度和高度经过一个1 × 1卷积得到变形卷积方法的偏差值，此操作将锚盒子区域的特征融合到一个网格中，消除了可变锚盒子带来的特征不匹配问题。由于部分区域没有锚盒子，这部分区域再通过卷积计算特征时没有意义的，因此采用带掩膜的卷积，没有锚盒子的特征区域掩膜设置为0，以提高计算速度。
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user: 4. 算法实现 4.1. 算法实现流程 实现深度学习的图像识别流程通常如下：先是通过导入大量现有的现场图片进行学习，然后形成数据库，最后图像识别时再调用端口导入需要预测的图片，具体过程如图3所示。 图3. 深度学习算法图像识别训练过程 1) 通过图像深度学习训练工具导入大量的现场设备图像素材(正常运行、各种故障的图片素材)，然后开始对每张图片进行标记特征，每张图片会有多种特征(厂家名称、型号、电源灯、运行灯、液晶屏幕、条形码等)； 2) 待全部图片标记工作完成后，进行归类训练，形成学习库(学习库是自定义格式，非关系型数据库)。 3) 选取长宽为13 × 13的锚盒子，在卷积运算过程中计算IoU值，仅留下IoU大于阈值的框，提取框尺寸的数值，并与对应的喵盒子的尺寸比较，计算尺寸偏差的数值，记录留下的框对应喵盒子的id和对应图片的id，这代表着是用13 × 13中的哪个格子进行预测。 4) 将电力工业现场采集的数字化变电站计量图像，作为待处理图片，图像识别时调用yolo-v3算法，将数字化变电站计量表图像所显示的表计数字大小作为目标，从导入的计量表图像图片中提取表计数值，作为返回值。 4.2. 算法实现工具 电力设备的图像特征数据属于比较重要的电力数据，基于数据安全原则，采用C/C++、Qt5.12.3等开发语言自主开发了一套用于图像深度学习的配置及训练工具，方便开展工作量繁多的图片特征标记工作、自动学习训练工作及其他管理操作。 工具采用工程项目管理的方式，可支持多项目、多设备的标记配置及深度学习训练，可适用于所有电力一二次设备，本文主要用于对数字化变电站计量设备进行深度学习的配置及训练，训练工具支持以下功能： 1) 训练工具支持多个训练工程的管理与切换：采用xml格式进行深度学习训练工程的字段信息存储及管理。通过点击工程列表下某个训练工程，可以进行切换，如图4所示。切换后该训练工程的已导入图片及标记等信息都会在相应tab分页进行详细展示。 图4. 训练工程管理界面 2) 工具可对当前训练工程添加图片素材：本工具支持添加单个图片文件到工程或者添加整个图片文件夹进行快速的图片载入。 3) 训练工具可进行数据标记：通常图像特征数据标记是个耗时耗力的工作，而本工具支持比较快捷的标记方法，能以简单有效的方式管理标记信息。
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user: 5. 算法验证 电力设备的图像特征数据图像识别对于硬件要求比较高，采用GPU识别一般几十毫秒，而采用CPU识别则一般需要几秒，本项目不能接受这种速度。另一方面，图像识别依赖的深度学习引擎基本也都要依靠GPU来进行训练和运算。 考虑到目前国内外所有AR眼镜的硬件支撑不起图像深度学习与识别，因此我们采用含GPU硬件的云服务器，在云端完成大量的图像深度训练和学习。以下就是我们对基于深度学习的图像识别算法的实现和验证。 1) 工具深度学习训练 工具即可进行对本训练工程图片素材及标记数据的深度学习训练，训练算法支持Darknet和TensorFlow等经典的神经网络算法库。 其中TensorFlow是由谷歌人工智能团队开发和维护的神经网络算法库，是目前主流的开源机器学习框架；Darknet是相对轻量级些，而重量级的库对于学习的样本数量要求会比较多。 本项目的云服务器采用GPU (Nvidia Tesla P4)对集中器设备图片素材进行训练速度实测：样本数量100张采用Darknet深度学习算法进行训练，训练耗时8小时左右，如图5所示。 图5. 工程训练主界面 2) 训练工具训练完成后的预测 预测结果如图6所示。界面左侧会显示选择的预测方法，本次实验采用的是工程预测。在预测时将训练的图像拖入左侧，而要预测的图像拖入右侧。预测结果出现后，也会同时显示标记的分类数和图片总数以及预测准确率。这样能够非常清晰地显示相应的图像识别训练的效果，方便训练人员改进训练样本，提高图像识别的精确度。 图6. 工程训练完成的预测结果 3) loss曲线 最后通过loss曲线来判断神经网络的训练情况，如图7和图8所示，训练集和验证集两者的loss曲线都逐渐收敛且间隙趋于稳定，虽然没有降到足够低(例如0.0x这个图像拟合几乎完全一致的数量级)，但也说明该训练模型已经非常好地拟合了目标图片，同时算法具有较好稳定性。 图7. 训练集的loss曲线 图8. 验证集的loss曲线
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user: 6. 结论 针对现有的图像识别训练算法的不足，本文对传统的yolo-v3算法进行了改进，提出了一种适用于数字化变电站计量运检系统的图像识别训练方法。为与改进的算法相匹配，同时研发了一套用于适用于数字化变电站计量运检系统的图像深度学习配置及训练工具，更好地进行训练工具的管理和图像识别学习的优化。验证结果表明，该方法在应对计量设备式多样化、故障类型多样化、图像采集条件复杂化等恶劣识别训练工作条件有着广阔的应用前景，有助于降低数字变电站的运捡维护成本和提高变电站运维效率。
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user: 摘要 目的：系统地评价阴道侧旁修补术对于治疗阴道前壁脱垂的有效性及安全性。方法：计算机检索中国知网、万方数据库、PubMed、Science Direct和MEDLINE等数据库从建库至2019年3月已发表的关于阴道侧旁修补术(Paravaginal repair， PVR)治疗阴道前壁脱垂的临床研究，按检索策略收集文献资料，对纳入的研究进行方法学质量评价，釆用RevMan.软件对临床对照研究资料进行连续性资料和二分类资料的Meta分析，采用R3.5.3软件对无对照临床研究资料进行有关阴道侧旁修补术后复发率及并发症的单个率Meta分析。结果：最终共纳入25个相关研究，其中2篇随机对照研究(RCT)、2篇队列研究、21篇无对照临床研究。对纳入数据进行Meta分析结果显示：1) 试验组(PVR组)与对照组在患者年龄、术前POP-Q评分(Ba点和C点)、手术时间及术中出血量均无显著差异(P > 0.05)；2) 两组患者术后POP-Q评分(Ba点)均较术前明显改善，两组间差异无统计学意义(P > 0.05)；3) 试验组的术后解剖学复发率低于对照组，差异具有统计学意义(OR = 0.57，95% CI为0.33~0.97，P = 0.04)；4) 阴道侧旁修补术后解剖学复发率为16% (95% CI为0.11~0.21)，围术期出血、输尿管膀胱损伤、术后尿潴留以及术后尿失禁的发生率分别为3% (95% CI为0.02~0.05)、4% (95% CI为0.02~0.06)、9% (95% CI为0.05~0.13)和8% (95% CI为0.04~0.13)。结论：阴道侧旁修补术能够有效恢复阴道解剖，术后复发率低，安全可靠，为阴道前壁脱垂的有效治疗方式。
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user: 1. 引言 目前，盆底功能障碍性(Pelvic Floor Dysfunction， PFD)疾病越来越受到女性的关注，盆底器官脱垂(Pelvic Organ Prolapse， POP)是其中常见的一种，也是目前严重影响中老年女性生活质量的主要慢性疾病之一。前盆腔是脱垂发生最常见的部位，发病率几乎是后盆腔器官脱垂的2倍，顶端脱垂的3倍。阴道前壁修补术作为治疗阴道前壁膨出的标准术式应用较为广泛，但其失败率高达59% [ 1 ]。1912年White [ 2 ] 提出，阴道旁组织缺陷是阴道前壁膨出的真正原因。传统的阴道前壁修补术中，没有纠正侧旁组织的缺陷，可能是手术失败、复发率高的原因之一。因此，阴道侧旁修补术在治疗阴道前壁脱垂中的作用越来越受到临床医生的重视。有研究报道，阴道侧旁修补术对阴道侧旁缺陷及阴道前壁脱垂的治愈率达75%~98% [ 3 ] [ 4 ]，而Bedford [ 5 ] 等发现有30%的腹腔镜阴道侧旁修补术后的患者出现复发而再次手术。目前，国内外对于阴道侧旁修补术治疗阴道前壁脱垂的疗效说法不一，临床报道数据相差较大。本研究通过Meta分析比较阴道侧旁修补术与其他手术方式在治疗阴道前壁脱垂中的疗效，系统评价阴道侧旁修补术治疗阴道前壁脱垂的有效性和安全性，从而为临床工作提供依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 纳入标准与排除标准 纳入标准：① 研究类型：研究为行阴道侧旁修补术治疗阴道前壁脱垂的临床研究，包括随机对照研究、队列研究、病例对照研究、无对照组临床研究；语种限制为中文和英文；② 研究对象：所有纳入研究患者均根据盆腔器官定量分期法(POP-Q) [ 6 ] 明确诊断为阴道前壁脱垂 ≥ II度，且以阴道前壁脱垂为主要诊断，需行手术治疗；③ 干预措施：试验组采用任意路径(经阴、经腹或腹腔镜)行阴道侧旁修补术 ± 其他盆底手术，是否设置对照组不限，若设置对照组，对照组为采用其他手术方式治疗阴道前壁脱垂 ± 其他盆底手术。 排除标准：综述、摘要、病例报告等类型文献；文献纳入病例以其他类型的盆腔脏器脱垂为主要诊断，例如直肠脱垂；研究试验设计不严谨，质量评价低；文献数据不完整；重复发表的文献。 2.2. 检索策略 采用多种电子资源数据库，包括中国知网、万方数据库、维普、PubMed、Science Direct、MEDLINE、Embase、Cochrane Library 和中国生物医学文献数据库(CBM)，检索建库至2019年03月世界范围内公开发表的阴道侧旁修补治疗阴道前壁脱垂的临床研究，检索语种为中文和英文。中文检索词：盆底功能障碍性疾病、阴道前壁脱垂、阴道前壁膨出、膀胱脱垂、膀胱膨出、阴道侧旁缺陷、阴道旁缺陷、阴道前壁修补术、阴道侧旁修补术、阴道旁修补术、骶骨固定等。英文检索词：Pelvic organ prolapse、POP、Paravaginal defect、Paravaginal repair、PVR、Anterior vaginal prolapse、Colporrhaphy、Sacrocolpopexy等。检索策略按照文献检索相关专业要求进行设计和实施。例如对Pubmed的检索策略见表1。 Table 1 Search strategy in Pubme 编号 检索词 #1 Anterior vagina prolapse #2 Paravaginal defect #3 Vagina lateral prolapse #4 Cystocele #5 Pelvic organ prolapse #6 Anterior colporrhaphy #7 Sacrocolpopexy #8 Traditional surgery #9 Conventional surgery #10 Paravaginal repair #11 Cohort study #12 Randomized controlled study #13 Randomized controlled trial #14 Randomized controlled trials #15 RCT #16 Controlled clinical trial #17 Clinical trial #18 #1 or #2 or #3 or #4 or #5 #19 #6 or #7 or #8 or #9 or #10 #20 #11 or #12 or #13 or #14 or #15 or #16 or #17 #21 #18 and #19 and #20 表1. Pubmed 检索策略 2.3. 文献的筛选与数据提取 两名评估者按照预先设计的纳入及排除标准对检索到的文献进，对有分歧的文献通过讨论或由第三位研究者决定是否纳入。纳入观察指标：年龄、体重指数(BMI)、术前POP-Q分期(Ba点、C点)、手术时间、术后POP-Q分度(Ba点)、解剖复发率及手术并发症(术中出血量、性生活不适等)。 2.4. 统计学分析 2.4.1. 异质性检验 将所提取所研究的内容及数据绘制成表格，采用Q检验和I 2 统计量两种统计学方法对每一组数据进行异质性检验，Q检验中P值以0.1为阈值，I 2 值以50%为界值；若P > 0.1，I 2 < 50%为异质性不显著，可采用固定效应模型进行Meta分析；若P < 0.1，I 2 > 50%为异质性显著。若研究间效应量异质性不显著，研究结果的合并分析选择固定效量模型，若存在异质性显著，则选用随机效应模型，采用亚组分析探索异质性来源，通过漏斗图和Egger检验判断是否存在发表偏倚，通过敏感性分析判断结果是否稳定。 2.4.2. 合并统计量 二分类变量选用比值比(Odds Radio， OR)，连续性变量选用加权均数差(weighted mean difference WMD)，术后复发率进行对数转换后合并作为单个率Meta分析的效应量，各效应量的区间估计均采用95%可信区间表示，区间估计和假设检验结果均在森林图中列出。
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user: 4. 结果 有研究表明 [ 33 ]，女性终生接受盆腔脏器脱垂手术的几率为19%，与阴道顶端及后壁脱垂相比，阴道前壁脱垂更为常见。而且，阴道前壁也是盆底手术术后最易复发的部位 [ 34 ]。阴道前壁修补为传统术式之一，也是各种新式盆底手术的基础，但多个研究 [ 35 ] [ 36 ] 表明，单纯通过阴道前壁修补术治疗阴道前壁脱垂，术后复发率高达40%。因此，如何提高治疗阴道前壁脱垂的成功率，达到满意且持久的解剖学复位和主观治愈，降低脱垂复发率及再手术率，是临床医生面临的实际问题。 1912年White [ 2 ] 提出，阴道前壁膨出的真正原因是由于盆筋膜腱弓与骨盆侧壁分离所形成阴道旁组织缺陷。1976年Richardson [ 37 ] 等人发现，由于耻骨宫颈筋膜从骨盆侧壁的白线处撕裂而形成的阴道旁组织缺陷，造成了85%~90%的阴道前壁膨出，该研究再次验证了White的发现，在阴道前壁脱垂的治疗中，阴道侧旁修补术的应用逐渐增多。1992年，Delancey [ 38 ] 提出了“三个水平”理论，其中II水平强调阴道侧方支持，特别强调了盆筋膜腱弓的支持作用，使临床医生更加意识到修复阴道侧旁缺陷的重要性。但目前发表的研究多为无对照的临床研究，而且对PVR的临床疗效评价不一，术后复发率报道在2.3%~58.33%之间 [ 3 ] [ 18 ]，存在很大差异。此外，也有研究评价了PVR与其他术式如阴道骶骨固定术联合应用的疗效，尽管该研究发现阴道骶骨固定术同时行PVR手术能够获得更好的解剖复位，但与单纯LCS组相比，没有显著差别 [ 8 ]。这些研究结果给广大临床医生工作开展带来很大困惑。 本研究对纳入了4篇有关阴道侧旁修补术的对照性实验研究，并将相关临床数据进行了连续资料及二分类资料的Meta分析，重点分析了阴道侧旁修补术在治疗阴道前壁脱垂中的临床疗效和复发率。结果发现，PVR组患者术后1年POP-Q (Ba点)评分较术前明显改善，而且与对照组相比，未见明显差别。结果表明，阴道侧旁修补术可以有效恢复脱垂部位解剖，而且进一步解剖学复发率分析显示，接受阴道侧旁修补术的患者术后解剖复发率要比传统手术组低。但因该研究纳入的试验组中存在单独行PVR和PVR联合行阴道骶骨固定两种情况，而且文献数量较少，无法根据手术方式进行亚组分析，存在选择偏倚情况，需要进一步验证。 近年来，许多研究对阴道侧旁修补术的临床疗效进行了报道。Ward [ 18 ] 在2007年报道了VPVR术后复发率高达58.33%，国内鲁永鲜 [ 26 ]、徐惠成 [ 21 ] 等报道的复发率分别为8%、9.45%，而Duraisamy [ 3 ] 在2018年的临床研究发现，PVR术后复发率仅为2.3%，这些研究结果相差甚多，为了进一步分析阴道侧旁修补术的有效性及安全性，本研究剔除了其他手术方式同时行PVR的相关研究数据，仅纳入21篇无对照临床研究和2篇RCT研究中的实验组(PVR组)数据，对PVR手术的复发率及术中的相关并发症，进行了单个率Meta分析。研究结果发现，PVR术后解剖学复发率为16%，而既往报道阴道前壁修补术后的解剖复发率可高达54%~70% [ 39 ]。有研究认为，对于阴道前壁脱垂的病人，如果仅行阴道前壁修补术，可能会因为筋膜缝合后造成局部张力增加，从而加重阴道侧旁缺陷，造成术后容易复发。而阴道侧旁修补术则针对缺损部位将耻骨宫颈筋膜的侧缘重新缝合至盆筋膜腱弓上，恢复正常的解剖结构，达到理想的治疗效果，而且复发率低于传统的阴道前壁修补术。同时，本研究对不同路径的PVR术后复发率也进行了亚组分析，结果显示LPVR组、APVR组及VPVR 组间均无显著差异，这与Hosni等 [ 40 ] 的研究结果相一致。有研究报道，采用VPVR治疗阴道前壁脱垂的客观治愈率高达98%，但以中央型缺陷为主的膀胱脱垂患者的成功率仅为78% [ 17 ]。因此，术前应充分评估缺损部位，合理选择阴道侧旁修补术适应症，必要时联合阴道前壁修补降低术后复发。 手术并发症是评价手术方式安全性的重要指标，本研究对纳入的23篇研究中PVR手术的相关并发症进行了单个率的分析，其中围术期出血、输尿管膀胱损伤、术后尿潴留以及术后尿失禁的发生率分别为3%、4%、9%及8%，与既往报道的其他术式 [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] 相比，PVR并未明显增加术后相关并发症的发生。鲁永鲜等人的研究 [ 26 ] 认为PVR术后易发生尿潴留是因为尿道膀胱连接处被过度抬高。此外在分离耻骨后间隙时对膀胱的广泛分离可能造成膀胱周围神经损伤而发生神经源性尿潴留。Daniel等 [ 45 ] 的研究中对比了传统阴道前壁修补术与经阴网片修补术的并发症发生率，其中压力性尿失禁发生率分别为6.3%和12.3%，膀胱损伤率为分别为0.5%、3.5%。本研究中，有9篇文献报道了PVR术后压力性尿失禁的发生，一方面，盆腔脏器脱垂伴随尿失禁的发生，另一方面，严重的脱垂往往使尿道扭曲而掩盖尿失禁症状，对于如何处理盆腔脱垂及同时存在的隐匿性或压力性尿失禁仍存在争议，对于阴道侧旁修补能否改善压力性尿失禁也并无定论。Young等 [ 17 ] 的研究中，3例患者出现术中大出血，其原因是耻骨后血管的损伤，此外还有5篇研究也报道了耻骨后出血的发生，耻骨后有丰富的静脉，常走行弯曲，一旦分离不慎，极易造成大出血。由此可见，与PVR手术相关的并发症，也与术者的操作规范、对盆底解剖的熟料程度以及手术方式的选择相关。
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user: 5. 结论 综上所述，阴道侧旁修补术能够有效恢复阴道前壁解剖，术后复发率低，安全可靠。但因盆腔器官脱垂患者往往存在多部位、多水平支持缺陷，临床表现也存在较大差异，因此治疗应综合评估，制定个体化方案，达到有效治疗，降低复发的目的。尽管本研究纳入25篇文献，样本量较大，时间跨度长，但还存在局限性，分析结果仍需要临床医生进行更多高质量、多中心、大样本的随机对照试验进一步验证。
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user: 摘要 目的：通过对足月ABO溶血病新生儿静注大剂量丙种球蛋白后血清I-FABP、D-Lac水平的测定，探讨静注大剂量丙种球蛋白与溶血病新生儿坏死性小肠结肠炎发生的关系。方法：选择2018年12月至2019年12月我院新生儿科收治的足月ABO溶血病患儿60例，分为实验组及对照组。采用酶联免疫吸附法(ELISA)检测不同时间点血清中I-FABP、D-Lac水平，比较不同组内、组间血清I-FABP、D-Lac水平变化。结果：实验组血清I-FABP水平分别为：(1.45 ± 0.26) ng/ml、(3.78 ± 0.38) ng/ml和(3.39 ± 0.44) ng/ml，组内比较差异有统计学意义(P < 0.05)；对照组血清I-FABP水平分别为：(1.34 ± 0.23) ng/ml、(1.43 ± 0.17) ng/ml和(1.43 ± 0.18) ng/ml，组内比较差异无统计学意义(P > 0.05)；两组组间比较：F = 530.188， P < 0.05提示差异有统计学意义，实验组血清D-Lac水平分别为(3.93 ± 1.0) ug/ml、(7.42 ± 1.1) ug/ml和(7.88 ± 1.1) ug/ml，组内比较差异有统计学意义(P < 0.05)；对照组血清D-Lac水平分别为：(3.78 ± 0.75) ug/ml、(3.66 ± 0.66) μg/ml、(3.70 ± 0.85) μg/ml，组内比较差异无统计学意义(P > 0.05)；两组组间比较差异有统计学意义(F = 300.0， P < 0.05)。实验分析中检测时间与分组因素存在交互作用，通过简单效应的程序分析，提示差异主要与分组因素相关。结论：静注大剂量丙种球蛋白可引起肠道粘膜损伤，是溶血病新生儿NEC发生的一个高危因素。
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user: 1. 前言 新生儿溶血病是早期新生儿高胆红素血症和胆红素脑病的常见原因之一，循证医学 [ 1 ] [ 2 ] 表明，早期静脉应用大剂量丙种球蛋白(IVIG)可有效阻断溶血，显著降低胆红素脑病的发生，减少换血的需求，且不增加并发症的发生 [ 3 ]，因此IVIG被推荐用于ABO溶血性疾病的治疗 [ 4 ]。有临床回归分析表明，静注大剂量丙种球蛋白可使溶血病新生儿坏死性小肠结肠炎(NEC)的发生率增加 [ 5 ] [ 6 ]；本研究主要以足月ABO溶血病新生儿为研究对象，观察应用IVIG后血清I-FABP和D-LAC水平的变化，探讨静注大剂量丙种球蛋白与溶血病新生儿NEC发生的关系。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 病例来源于2018.12~2019.12年我院新生儿科收治的足月ABO溶血病新生儿254例。ABO溶血病诊断标准 [ 7 ]：① 新生儿早期出现黄疸，且进行性加重；② 母子ABO血型不和；③ 新生儿的外周静脉血清免疫学检查，显示直接抗人球蛋白实验和(或)抗体释放实验阳性，且未伴有其他疾病。目前已知的可以引起足月新生儿发生NEC的危险因素为：生后窒息、败血症、先天性心脏病，先天性肠道畸形、宫内生长发育迟缓、呼吸窘迫综合征、机械通气、孕妇患有高血压性疾病等 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。因此入组新生儿需符合以上ABO溶血病诊断标准，且排除以上可能诱发足月儿发生NEC的危险因素，最终被纳入新生儿共计60例。按是否应用丙种球蛋白分为实验组(30例)与对照组(30例)。 2.2. 资料收集 所采集的信息包括：1) 患儿基本信息：胎龄、性别、入院日龄、分娩方式、出生体重、喂养方式，生后黄疸出现时间；2) 患儿实验室检查结果：血清最高总胆红素数值；3) 合并症：母亲妊娠期糖尿病。两组患儿一般人口学特征见表1。 Table 1 General demographic characteristics of the newbor 应用IVIG组(n = 30) 未用IVIG组(n = 30) t/x 2 值 P值 女性[例(%)] 16 (53.33) 15 (50) 0.06 >0.05 胎龄(周) 39.1 ± 1.1 39.1 ± 1.2 0.25 >0.05 出生体重(kg) 3.51 ± 0.45 3.5 ± 0.35 0.16 >0.05 剖宫产[例(%)] 12 (40) 11 (36.7) 0.07 >0.05 母乳喂养[例(%)] 27 (90) 25 (83.3) 0.65 >0.05 黄疸出现时间(h) 14.07 ± 5.1 15.85 ± 3.96 −1.5 >0.05 血总胆红素值(umol/L) 257.8 ± 33.9 268.2 ± 23.5 −1.37 >0.05 妊娠期糖尿病[例(%)] 6 (20) 8 (23.33) 0.23 >0.05 表1. 患儿一般人口学特征 2.3. 方法 2.3.1. 治疗方法 两组患儿均采用基础治疗，包括蓝光照射、鲁米那5 mg/(kg∙d)口服，口服益生菌等综合退黄措施，当达同日龄、同胎龄组光疗失败且未达换血标准时，实验组加用IVIG，按每次0.5~1 g/kg，4 h内均匀输入，输注1次。治疗期间密切观察黄疸进展及临床症状，如若有NEC临床表现，诊断参照NEC修正Bell分期标准 [ 11 ]，一旦达到换血指征，即给予换血治疗。在治疗前患者已得到其监护人的知情同意并且经伦理委员会批准。 2.3.2. 样本采集 实验组：输注丙球前、输注丙球后(0~24 h， 24~48 h)；对照组在相应的采血日龄留取血样标本，分别留取静脉血2 ml，室温放置2小时或4℃冰箱过夜保存，4000 r/min离心10 min，吸取上层血清−80℃保存，统一检测。 2.3.3. 实验方法 血清I-FABP、D-LAC检测使用ELISA法，实验严格按照试剂盒说明进行标准品的稀释、加样、配洗涤液、洗涤、显色、终止，最后使用酶标仪测定各孔OD值，根据标准品浓度及对应的OD值计算出标准曲线的回归方程，再根据样品的OD值在回归方程上计算出对应的IFABP、D-LAC的浓度(计算公式：I-FABP y = 0.0955x + 0.0422、R 2 = 0.9946；D-Lac y = 0.0011x + 0.26、R 2 = 0.9695)。 2.4. 统计学方法 数据分析采用SPSS20.0软件进行，计量资料服从正态分布时用均数 ± 标准差( X ¯ ± S)表示，数据比较采用(独立样本) t检验，多组数据间比较采用两因素重复测量数据方差分析；计数资料以率(%)表示，定性资料组间比较采用X 2 检验。
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user: 3. 结果 3.1. 患儿一般情况 病例组与对照组患儿胎龄、体重、采样日龄、总胆红素数值等指标差异均无统计学意义(均P > 0.05)，见表1。 3.2. 两组患儿血清I-FABP、D-Lac水平比较 在时间点一致、不同的处理方式的情况下：两组实验前血清I-FABP、D-Lac水平无差异；试验后血清I-FABP、D-Lac水平存在差异，提示静注丙种球蛋白可以引起肠道损伤，且损伤原因主要为分组处理因素不同所致。见表2、表3。 Table 2 Serum I-FABP levels before and after the experiment ( X ¯ ± S) (ng/ml 分组 输注丙球前后 IVIG前 IVIG后(0~24 h) IVIG后(24~48 h) 对照组 1.34 ± 0.23 1.43 ± 0.17 1.43 ± 0.18 实验组 1.45 ± 0.26 3.78 ± 0.38 3.39 ± 0.44 SUM 1.39 ± 0.25 2.60 ± 1.22 2.41 ± 1.04 (F = 685.98*， P < 0.05*) t −1.766 −30.98 −22.68 P 0.083 P < 0.05 P < 0.05 (F = 530.188#， P < 0.05#) 表2. 实验前后血清I-FABP水平( X ¯ ± S)(ng/ml) *主效应的F统计量和P值；#交互效应的F统计量和P值。 Table 3 Serum D-LAC levels before and after the experiment ( X ¯ ± S) (ug/ml 分组 输注丙球前后 IVIG前 IVIG后(0~24 h) IVIG后(24~48 h) 对照组 3.78 ± 0.75 3.66 ± 0.66 3.70 ± 0.85 实验组 3.93 ± 1.0 7.42 ± 1.10 7.88 ± 1.10 SUM 3.86 ± 0.88 5.54 ± 2.10 5.79 ± 2.32 (F = 89.61*， P < 0.05*) t −6.23 −16.06 −16.44 P 0.536 P < 0.05 P < 0.05 (F = 99.67#， P < 0.05#) 表3. 实验前后血清D-LAC水平( X ¯ ± S) (ug/ml) *主效应的F统计量和P值； # 交互效应的F统计量和P值。
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user: 4. 讨论 新生儿溶血病(HDFN)是因母、子血型不合引起的同族免疫性溶血，其中以ABO血型不合最常见；是新生儿早期高胆红素血症的主要原因之一，严重可引起急性胆红素脑病或核黄疸 [ 11 ]。光疗是HDFN治疗的最常见最基本方法，当光疗治疗有限时通过使用大剂量IVIG，可以减轻溶血病的严重程度，降低换血的几率。但是，近年来，有使用大剂量IVIG治疗同族免疫性血小板减少症及足月儿和早产儿使用IVIG治疗ABO溶血病后发生NEC的报道 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。Figueras-Aloy等 [ 6 ] 的回顾性研究显示，IVIG是溶血病患儿发生NEC的独立危险因素(OR: 31.66， 95% CI: 3.25~308.57)。目前关于ABO溶血病患儿输注IVIG后发生NEC的原因尚不清楚。 NEC由多种因素引起，早期临床表现不典型，病情易快速进展，导致早期诊断困难，病死率高，因此我们迫切需求可以用于早期发现、具有高度敏感性和特异性的生化指标。研究证实肠道脂肪酸结合蛋白(I-FABP)和D-乳酸(D-Lac)是早期肠道缺血损伤的敏感指标，且在疾病早期即可明显升高，并与肠道损伤的程度正相关 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。其中I-FABP特异性表达于回肠的黏膜绒毛上皮细胞(易缺血损伤部位)，生理条件下其在外周循环中表达量很低，当黏膜损伤后，蛋白质迅速释放到血液中 [ 18 ] [ 19 ]。在最近的一项包括9项研究的荟萃分析中，Sun等 [ 20 ] 计算出I-FABP诊断急性肠缺血的AUC为0.86 (95% CI: 0.83~0.89)，合并的敏感性和特异性分别为0.8 (95% CI: 0.72~0.86)和0.85 (95% CI: 0.73~0.93)；D-Lac主要是由肠道细菌代谢产生，人体内细胞代谢产生的D-Lac的浓度通常很低，在肠缺血引起的粘膜完整性的改变时，可导致肠道细菌异位、代谢产生增加 [ 21 ]。在Treskes等人 [ 22 ] 的荟萃分析(包括6项研究)中，D-Lac诊断急性肠系膜缺血的综合敏感性和特异性分别为0.72 (95% CI: 0.59~0.82)和0.74 (95% CI: 0.69~0.79)。 本实验通过检测足月ABO溶血病新生儿输注丙球前后血清中I-FABP及D-Lac水平变化发现：实验组血清I-FABP水平分别为：(1.45 ± 0.26) ng/ml、(3.78 ± 0.38) ng/ml和(3.39 ± 0.44) ng/ml，组内比较差异有统计学意义(P < 0.05)；对照组血浆I-FABP水平分别为：(1.34 ± 0.23) ng/ml、(1.43 ± 0.17) ng/ml和(1.43 ± 0.18) ng/ml，组内比较差异无统计学意义(P > 0.05)；两组组间比较：F = 530.188，P < 0.05提示差异有统计学意义。实验组血清D-Lac水平分别为(3.93 ± 1.0) ug/ml、(7.42 ± 1.1) μg/L和(7.88 ± 1.1) ug/ml，组内比较差异有统计学意义(P < 0.05)；对照组血清D-Lac水平分别为：(3.78 ± 0.75) ug/ml、(3.66 ± 0.66) ug/ml、(3.70 ± 0.85) ug/ml，组内比较差异无统计学意义(P > 0.05)；两组组间比较差异有统计学意义(F = 300.0， P < 0.05)，且在数据分析过程中发现：检测时间与分组因素存在交互作用，通过简单效应的程序分析，提示差异主要与分组因素相关。结论：静注大剂量丙种球蛋白可使足月ABO溶血病新生儿血清I-FABP、D-Lac水平升高，提示IVIG可引起肠道粘膜损伤，是溶血病新生儿NEC发生的一个高危因素。 本实验因病例有限，可能存在实验偏差，为更严谨验证本实验可靠性，可进一步扩大实验样本、综合临床表现及实验数据进一步验证实验。
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user: 摘要 伴随着人们收入增长和生活水平的提升，大众对投资理财的认知和观念也在发生转变。据调查，我国城镇人口的理财方式一般都是偏重投资型，那么针对目前数量庞大的农村居民群体，他们的理财方式又是怎么样的呢？通过对贵州省农村地区进行问卷调查和人物访谈，探究农村金融市场及农村居民家庭理财现状，从完善农村金融市场、加强农村居民理财意识等视角，提出营造理财氛围，培养农民理财知识，加强农村金融市场监管力度，鼓励农民个人与农村金融机构相互配合，通过发展理财代理人、创新投资信息传递渠道等促进农村居民合理管理家庭闲置资金的对策及建议，使农村居民家庭资产能得到合理运用，从而达到保值增值的目标，助力乡村振兴战略顺利实现。
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user: 1. 研究背景 农业农村和农民问题一直是党和政府工作的重心，党的十九届五中全会报告，把实施乡村振兴战略，提高城乡均等化发展作为未来发展的主要目标，实现“全民富裕”是目标也是动力。报告提出要加快补齐农村民生短板，努力保持农民收入较快增长，建设美丽乡村，不断缩小城乡居民收入差距，让广大农村群众向着“共同富裕”的目标稳步前进。近几年，理财观念和意识在农村居民中不断提升，农村居民的理财热情亦日渐高涨，农村家庭财富管理和农村理财市场也在较快发展，如何让农民的钱袋子鼓起来，同时，使农村居民能够理性参与投资，科学管理家庭财富，防范投资风险是当下政府、市场及农村居民共同的任务与期许。
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user: 2. 研究综述 家庭理财就是管理家庭的财富，进而提高财富效能的经济活动。笔者通过阅读梳理国内部分专家学者的文献，总结我国理财业务的发展历史，以此来探究我国农村家庭投资理财的现状与未来发展趋势。 2.1. 理财溯源 瑞士是世界上个人理财业务的发源地，该国金融机构提供的理财业务享名海外。英国、美国等发达国家有比较成熟的个人理财服务市场和丰富的金融产品，犹太民族是财商教育最完整、财富管理意识最强烈的民族。我国的家庭理财市场起步较晚，还处于初级发展阶段，21世纪初我国的金融机构开始尝试为居民提供个人理财顾问服务和个人理财外汇服务。从我国个人理财业务发展的历史进程来看，个人理财业务发展整合可分为三个阶段，分别是萌芽期、规范期和发展期，我国的个人理财业务从最初的咨询建议到业务主体供给方的不断增加，无一不体现我国理财市场的活力以及国内客户理财热情的暴涨 [ 1 ]。 2.2. 理财现状 进行家庭理财的前提条件之一需要评估整个家庭的风险承担能力，农村投资跟风现象严重，农民的风控能力不强 [ 2 ]；农村投资主体的金融素养较低，专业能力分析能力较弱，大部分农民具有理财意识，但是相关专业知识依旧欠缺 [ 3 ]；多数农民的理财行为表现较为急功近利，对风险与收益的正向关系理解模糊 [ 4 ]；根据2018年家庭投资理财趋势调查结果显示，我国理财产品投资意愿势头上涨较猛，90后投资热情高，但是风险管理意识不强。另外，调查还发现，从区域上看，华中地区投资意愿较2017年相比变化较大，同时在楼市投资上，西南、华东地区的受访者有更明显的意愿；与此同时，在男性与女性的对比中，女士们的投资意愿高于男士们，但从投资偏好上看，男士们更为激进，女士们更稳健；值得注意的是，农村投资意愿高于城市，在所有投资标的中，农村均表现出强于城市的投资意愿 [ 5 ]。虽然农村投资市场规模正在不断扩大，但是我国商业银行理财业务仍存在资金运用能力弱、产品设计风险警示不够以及产品同质化现象严重等问题 [ 6 ]。 2.3. 理财对策 经过对我国理财业务供给与需求双方的研究，学者们提出诸多理财遵循的基本原则，如长期投资、分散投资等原则。针对理财需求者来说，学者们结合防范通货膨胀风险，提出的有风险收益平衡原则、“安全性、盈利性、流动性”协调原则、量入为出原则等 [ 7 ]。对于理财的供给方即针对银行等提供个人理财产品的金融机构，我国银行个人理财产品的设计提出适当性原则，适当性原则是金融交易中修正买者自负原则与平衡交易双方关系的手段，显示的是在投资者保护方面的优势，但在我国理财市场还处于初期阶段，需要加快理财产品供给侧改革，增加个性化产品供给 [ 8 ]。因此，在制定家庭理财规划的时候要根据不同的家庭生命周期选择不同的投资策略 [ 9 ]；互联网金融的大环境对我国商业银行传统个人业务形成了一定的冲击，虽然短期的影响有限，但长期的影响是全面且持续的。因此，商业银行要根据个人理财模式的转变而不断调整应对市场变化的策略，给广大理财客户营造安全便利理性的理财市场 [ 10 ]。 综上所述，我国理财业务的发展相对于西方国家来说起步较晚，理财研究的成果与理财市场实际结合不够紧密。但是，不管是针对理财需求者还是提供者，专家学者对我国个人/家庭理财市场发展和前景充满信心，提出加快金融市场改革，不断设计创新理财产品，满足不同家庭理财需求，本研究基于此目标展开。
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user: 3. 家庭投资理财现状实证研究 3.1. 问卷设计及调查过程 在研究前期，笔者阅读了大量有关家庭理财的文献资料，在此基础上设计了课题调查问卷，调查的内容主要分为三个方面：一是被调查者的基本信息及家庭情况，包括年龄、性别、教育程度、职业、家庭人口规模；二是家庭的理财现状，如银行存款选择的储蓄期限、有无负债、接触过的理财方式、购买理财产品的比例等；三是个人的理财认知情况，如支付方式的选择、对市面上理财产品的了解程度、对客户服务代理以及投资理财风险的态度。结合以上内容设计24道问卷题目，其中问卷的信息包含受调查者的基本信息、家庭状况、理财观念及投资理财状况等。选择贵州省农村地区展开调查，由于疫情原因，我们也采用问卷星网络调查方式，发放问卷180份，收回有效问卷155份。 3.2. 调查结果分析 3.2.1. 被调查者基本信息情况 调查问卷将年龄设计为数值型数据，通过SPSS软件得到年龄数据的平均值38.38，中位数38，众数33，偏度0.267，峰度−0.496，可见被调查者的年龄总体上呈右偏扁平分布，并且结果显示大多数被调查者为80、90后。除此之外，被调查者中男性占49.7%，女性占50.3%；从被调查者的教育程度来看，小学及以下学历的人占21.3%，初中/中专学历的人占40.6%，高中/大专学历的人占18.1%，大学(本科、专科)及以上学历的人占20.0%；从被调查者从事的行业来看，在金融业从事的占8.4%，在非金融业从事的占54.8%，无职业的占36.8%。结合被调查者的所有信息情况可知，接受本次问卷调查的群体性别分布较为均匀，学历相对较低多为初中及以下学历，在金融业工作的人较少，大部分人都是在家务农或是在外务工亦或是个体经营户。总结来看，被调查者平时接触投资理财等金融信息的机会少，理财专业知识和实践能力缺乏。 3.2.2. 被调查者缺乏理财知识，金融素养过低 调查结果显示，“对市面上理财产品的了解程度”，选择不了解的占79.4% (123人)，选择比较了解的占16.8% (26人)，选择了解的占3.9% (6人)，见图1；针对“对当地金融机构或客户代理的态度”，被调查者有44.5% (69人)选择不相信，有41.9% (65人)选择半信半疑，有13.5% (21人)选择相信，见图2。可见，接受调查的大部分农民对理财的了解知之甚少，并且对于金融机构等代理人缺乏足够信任。针对“近期接触过的理财方式”，选择银行储蓄的高达86.5% (134人)，选择基金的仅有18.7% (29人)，股票、债券类只有5.2% (8人)，由此可看出，被调查者的理财观念依旧比较传统，他们没有足够的金融知识去涉及如基金、股票等产品的领域；对于“对投资理财风险的认识”，选择厌恶风险，希望保本，获得较低的稳定回报的占34.2% (53人)，选择可承担较小风险，投资回报适中的占57.4% (89人)，选择可承担较大风险追求高额回报的占8.4% (13人)。在调查的过程中，被调查者对收益与风险关系的认识呈现两级趋势，有的人十分相信市场上的套利机会，他们表示自己曾经遇到过很多收益很大风险低的理财产品，而有的被调查者认为“世界上没有免费的午餐”，即使是收益很低的产品，只要涉及到投资都是具有极大风险的骗局。 图1. 农村居民对理财产品了解程度调查结果 图2. 农村居民对金融机构或客户代理的信任程度调查结果 3.2.3. 农民生活负担沉重，可用于投资理财的资金较少 调查数据显示，对于“家庭目前的负债情况”被调查者中有71% (110人)选择有负债，29% (45人)家庭无负债；针对“家庭人口规模”，人口在3人及以下的占19.4% (30人)，人口在4~6人的占72.3% (112人)，人口在7人及以上的占8.4% (13人)；针对“家庭的消费支出类型”，除家庭衣食消费外，有88位被调查者(56.8%)需要赡养父母，负责子女教育的有107人(69%)。可见被调查者中大部分人家庭正处于花销过重的时期，此刻家庭的收入只能维持家人的一般开销，甚至于借外债贴补生活，因此没有富裕资金参与投资。 3.2.4. 家庭投资比例与家庭年剩余资金相关性研究 下图描述的是调查样本中不同投资比例下的家庭年结余情况，见图3。从数据可以直观的看出家庭年剩余资金随着投资比例的上升而呈现增加的趋势。 图3. 不同投资比例的家庭年结余调查结果 由此做出假设H 0 ，投资比例的差异不会影响家庭年总剩余资金。经方差检验，得到显著性为P = 0.000 < 0.05的结果。样本数据表明，投资比例差异对家庭年总剩余资金有显著性影响，见表1。 Table 1 Variance analysis of annual balance of households with different investment proportion 平方和 自由度 均方 F 显著性 组间 20，121，259，483.142 3 6，707，086，494.381 11.282 0.000 组内 89，766，051，871.697 151 594，477，164.713 总计 109，887，311，354.839 154 表1. 不同投资比例家庭年结余的方差分析 通过基于平均值的方差齐次性检验，得到显著性为P = 0.013 < 0.05，因此假定方差相等不满足，故采用邓尼特多重比较 1 ，发现投资比例为0的受访者与投资比例为10.1%~20%之间的家庭平均年结余P = 0.003 < 0.05，存在显著性差异，见表2。 Table 2 Dunnett multiple comparison 家庭投资比例 平均值差值 均方 标准错误 显著性 0% 0.1%~10% −8722.451 6，707，086，494.381 4050.273 0.183 10.1%~20% −27，266.944 594，477，164.713 6980.755 0.003 20%及以上 −50，669.118 19，427.525 19，427.525 0.263 表2. 邓尼特多重比较 3.2.5. 家庭投资比例与投资信息来源相关性研究 调查数据显示，被调查者中有82人参与了不同种类的理财投资。被调查者中通过银行等金融机构的推介活动或是通过亲朋好友介绍各有28人，投资比例在0.1%~10%的人数占通过银行等金融机构的推介活动接触到理财总人数的67.9% (19人)，可见随着国家政策的推动以及金融机构的网点延伸，现在我国各大村镇都进驻了很多金融机构的分支，农民接触到理财信息的渠道也相应变多。调查显示投资比例在0.1%~10.1%的占通过亲朋好友介绍总人数的78.6% (22人)，见表3，一方面反映出农民理财热情的提升，另一方面也表示目前农民本身的金融素养比较低，他们具有比较严重的跟风从众现象，有时候容易被高回报所诱惑，通过熟人进行理财其中也有着很大的潜在风险。 Table 3 Interactive analysis of investment proportion and investment information sourc 与投资信息来源 0.1%~10% 10.1%及以上 总计 营业网点的宣讲活动 19 9 28 客户经理推荐 8 9 17 媒体宣传与广告 7 2 9 亲朋好友介绍 22 6 28 总计 56 26 82 表3. 投资比例与投资信息来源交互分析