简介:社会经济的“和谐发展”需要伦理来调节。对此哑当斯密早就合理指出“任何市场经济只有在共享的道德观(信守契约、履行支付承诺、尊重合作伙伴)的基础上才能正常运行。”即使足作为自由经济政策最强硬的支持者之一的弗里德曼也从不否认,市场经济对利润的追逐只有在遵循一定道德价值的情况下才能得到所希望的效率。然而随着我国改革开放的深入,出现丁大量有违伦理道德的现象,类似于“银广厦”“郑百文”等财务造假案,不仅给资本证券市场和投资者造成巨大伤害,给国家和股民造成巨大损失,也给会计行业带来巨大灾难!人们不再相信上市公司披露的会计报表,
简介:摘要目的构建经皮肾镜取石术(PCNL)后感染的预警评分体系并进行验证。方法联合本院泌尿外科、感染科、检验科、重症医学科、药学科中的相关专家组成专家组,结合文献报道、前期研究及临床实际经验,确定PCNL术后感染的高危因素并对其进行赋值,构建预警评分体系。回顾性分析本院2017年1月至2019年1月收治的患有肾结石并实施PCNL的122例病例的相关数据,对预警评分体系进行验证。结果预警评分表条目包括年龄≥65岁、术前尿路感染、结石直径≥3 cm、鹿角形结石、手术时间≥90 min、糖尿病,其中糖尿病进一步分层为是否伴有糖尿病并发症,评分表最高分值合计为12分。经Mann-Whitney U检验分析,122例病例中的感染组与非感染组间的预警评分结果比较,差异有统计学意义(P<0.001)。经截断值分析,截断值为7时约登指数最大,将预警评分中0~7.0分为低危组,7.1~12.0分为高危组,且低危组与高危组间的感染发生率比较,差异有统计学意义(P<0.001)。结论本研究中构建的预警评分表其内容明确、简单易行,能够帮助临床人员识别PCNL术后感染的高危人群。
简介:摘要目的建立同时性结直肠癌肝转移患者同期手术的术前危险度评分体系。方法收集上海长海医院2010年1月至2019年3月行同时性结直肠癌肝转移同期手术患者的临床病理资料,随访其复发和生存状况,统计分析不同临床病理指标的患者预后情况,采用单因素及多因素Cox回归分析影响患者预后的危险因素。以Cox分析中预后不良的危险因素为指标,每项危险因素计1分,按总分不同将患者分为不同组,分析每组中位生存时间、中位无病生存时间。结果共纳入234例患者,其中男性126例,女性108例,年龄(57.4±10.8)岁,中位生存期44.85个月,1年、3年、5年累积生存率分别为87.3%、55.2%、22.9%。其中原发肿瘤位于右半结肠、术前癌胚抗原≥200 ng/ml、多发肝转移瘤、低分化腺癌/粘液腺癌是患者预后不良的独立危险因素。以上4项每项各计1分,将患者分为低危(0~1分)组和高危(2~4分)组。低危组(n=174)和高危组(n=60)患者的中位生存时间分别为53个月和29个月,低危组和高危组患者的中位无病生存时间分别为21.34个月和8.48个月,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论依据本研究结果初步构建了针对结直肠癌同时性肝转移患者的愈后预测评分体系,以期对该类患者治疗方案的选择起到一定的指导作用。
简介:摘要:鉴于无锡轨道交通线网逐步发展为环网的趋势,为保障各方收益的合理分配以及线网内客流组织的高效性,需要对线网中的客流及收益进行清分。如何对客流及收益进行公平、公正的分配是地铁运营中的一大难题。本文主要采用追溯无锡地铁清分发展历程结合线网规划的方法,通过遍历计算全路径分析,得到适用于无锡未来地铁发展的双比例清分体系构建方法来解决这一问题。
简介:摘要:目前,轨道交通网线已经已经逐步形成,并且城市交通“一卡通”也随之普及,这就需要有效构建清分体系。主要因素则是在城市轨道交通网线的快速发展,使经营管理需求不断加大,通过构建完善、可扩展以及前后兼容的清分系统能够有效计算各个轨道交通网线的经济贡献。本文主要分析轨道交通票务清分体系建设的对策。
简介:摘要:学校紧紧围绕“砺德.铸技”的办学理念,本着“服务于县域经济发展、服务于学生砺德成长、掌握技能、服务于精准扶贫、社区发展”的办学宗旨,以开展各类活动为载体,以感恩教育、心理健康教育、法制安全教育、就业与创业教育等教育为主题,把走近学生的心理、唤醒他们的心灵、培养他们的良好的职业精神,作为学校人才培养的重要内容,积极开展了“一点三课”的德育特色教育。并在学生德育考核上总结形成了“千分体系”,形成了完整的德育评价体系,促进了学生综合素质的养成。
简介:摘要目的评估终末期肝病模型联合血清钠评分(MELD-Na)、慢性肝衰竭-序贯器官衰竭评估模型简化评分(CLIF-C OFs)、中国重型乙型肝炎(乙肝)研究组乙肝相关的慢加急性肝衰竭预后评分(COSSH-ACLFs)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)评分系统在乙型肝炎病毒相关慢加急性肝衰竭(HBV-ACLF)患者中的应用价值。方法回顾性收集2010年7月至2018年7月天津市第二人民医院收治的163例HBV-ACLF患者的临床资料(性别、年龄、疾病分期)以及实验室检查指标〔丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、总胆红素(TBil)、白蛋白(ALB)、血尿素氮(BUN)、肌酐(Cr)、血钠(Na)、凝血酶原活动度(PTA)、国际标准化比值(INR)、中性粒细胞计数(NEU)、淋巴细胞计数(LYM)〕,以入院8周为观察时间节点,根据预后不同将患者分为存活组(90例)和死亡组(73例)。比较死亡组和存活组的MELD-Na、CLIF-C OFs、COSSH-ACLFs评分及NLR差异,并行Logistic回归分析,确定HBV-ACLF的独立危险因素。行倾向匹配分析,验证独立危险因素的准确性,绘制受试者工作特征曲线(ROC),判断独立危险因素的临床价值。结果存活组和死亡组患者入院时性别、疾病分期、ALB、BUN、Cr、Na、NEU水平比较差异均无统计学意义(均P>0.05);存活组年龄、ALT、AST、TBil、INR水平均明显低于死亡组〔年龄(岁):43.00(34.00,53.00)比50.00(42.50,55.00),ALT(U/L):252.90(61.43,613.33)比359.10(115.15,784.70),AST(U/L):146.15(90.88,449.30)比237.80(109.00,635.05),TBil(μmol/L):265.10(183.10,347.60)比307.50(229.90,405.55),INR:2.13(1.91,2.46)比2.29(2.02,2.94)〕,PTA和LYM水平均明显高于死亡组〔PTA(%):34.00(28.00,38.00)比31.00(24.00,36.00),LYM(×109/L):1.37(0.72,1.79)比0.85(0.51,1.39),均P<0.05〕;与死亡组比较,存活组MELD-Na、CLIF-C OFs、COSSH-ACLFs评分及NLR均更低〔MELD-Na评分(分):17.99(16.60,19.63)比19.16(17.43,20.80),CLIF-C OFs评分(分):9.00(8.00,9.00)比9.00(9.00,10.00),COSSH-ACLFs评分(分):4.87(4.63,5.48)比5.47(5.07,5.80),NLR:2.86(2.21,5.19)比4.38(2.54,8.46),均P<0.05〕。Logistic回归分析显示,CLIF-C OFs评分〔优势比(OR)=0.532,95%可信区间(95%CI)为0.380~0.744,P<0.05〕、NLR(OR=0.901,95%CI为0.835~0.972,P<0.05)是判断HBV-ACLF患者8周预后的独立危险因素。倾向性匹配后,59例存活者和59例死亡者数据匹配成功,两组年龄、性别、疾病分期、ALT、AST、TBil、ALB、BUN、Cr、Na、PTA、INR、NEU比较差异均无统计学意义(均P>0.05),入院基线资料中仅LYM间比较差异具有统计学意义〔×109/L:1.35(0.74,1.73)比0.81(0.51,1.30),P<0.05〕;存活组的CLIF-C OFs、COSSH-ACLFs评分及NLR均明显低于死亡组〔CLIF-C OFs评分(分):9.00(8.00,9.00)比9.00(8.00,10.00),COSSH-ACLFs评分(分):4.99(4.69,5.64)比5.34(5.03,5.81),NLR:2.85(2.21,5.72)比4.38(2.47,10.20),均P<0.05〕;CLIF-C OFs评分(OR=0.593,95%CI为0.401~0.878,P<0.05)、NLR(OR=0.914,95%CI为0.842~0.993,P<0.05)仍是判断HBV-ACLF患者预后的独立危险因素。CLIF-C OFs评分≥9分预测HBV-ACLF患者8周预后的敏感度为76.7%,特异度为48.9%,AUC为0.662;NLR≥3.14预测HBV-ACLF患者8周预后的敏感度为67.1%,特异度为56.7%,AUC为0.623。CLIF-C OFs评分、NLR串联试验诊断的方式可提高预测HBV-ACLF患者8周预后的特异度至77.8%。结论CLIF-C OFs评分、NLR是影响HBV-ACLF临床结局的独立危险因素,对判断HBV-ACLF患者的预后有更高的临床价值,两者联合应用将更有利于判断HBV-ACLF患者的预后。
简介:摘要:积分从本质上来讲,是商家用于衡量用户贡献的一种价值尺度。从注册开始,用户在平台的所有行为都可以用积分加以衡量。以电商平台为例,用户注册可以获得新人积分,签到可获得签到积分,购物又可获得购物积分,这三种不同的积分衡量的是不同维度,商家可以根据针对产品特点和用户习惯为这些不同维度赋予不同权重,从而实现精准反映用户对平台贡献。