72、医疗监测:结直肠癌筛查与血压测量的现状与挑战

医疗监测:结直肠癌筛查与血压测量的现状与挑战

1. 结直肠癌筛查行为支持项目研究

1.1 伦理考虑

在相关研究中,通过问卷信向参与者解释了研究目的、参与的自由性以及匿名性。参与者对问卷的回答被视为对该研究的承诺同意。而且,该研究获得了所属机构伦理委员会的批准。

1.2 研究结果

1.2.1 受试者数量变化

干预后受试者数量从 59 人减少到 48 人。干预组从 30 人减至 23 人,对照组从 29 人减至 25 人。以下主要分析干预组的情况:
|属性|干预前(N = 30)|干预后(N = 23)|
|—|—|—|
|男性|14|11|
|女性|16|12|
|40 - 59 岁|15|11|
|≥60 岁|15|12|
|筛查史(否)|14|8|
|筛查史(是)|16|15|
|独居|1|1|
|多家庭居住|29|22|

从表格数据可以看出,干预后有筛查史的人数比例增加,这表明干预措施在提高筛查意识和引导筛查行为方面可能是有效的。

1.2.2 不同人群问卷回答差异
  • 男女差异 :在“25. 我进行检查是因为检查免费或有补贴”和“26. 我进行检查是因为检查可以检查除潜血以外的一些项目”这两个问题上,无论干预前后,女性的回答比例都高于男性。总体而言,女性比男性更注重筛查行为的时间和经济便利性,并且对结直肠癌更感兴趣。
  • 不同年龄段差异 :在干预前,40 -
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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