简介:目的调查老年共存疾病及衰弱在老年干部人群中的分布情况并分析其随年龄变化的规律及两者之间的相关性。方法对2015年10月至2016年7月在北京市某医院查体并自愿参加此项研究的老年干部进行问卷调查及衰弱评估。问卷内容包括一般情况、所患疾病等;衰弱评估临床衰弱分级量表-09(CSF-09)。对老年共存疾病患病情况及衰弱评级进行描述性分析与相关性分析。结果共123例老年人接受调查,平均年龄(79.9±8.10)岁;其中男性117例,女性6例。最常见的前5种慢病为白内障(91例,74.0%)、前列腺增生(88例,71.5%)、高血压病(77例,62.6%)、高脂血症(56例,45.5%)和糖尿病(36例,29.3%)。调查对象平均患有慢病(3.5±1.5)种。青老年组患病数量与中老年组差异无统计学意义,而老老年组患病数显著多于青老年组(P〈0.01)和中老年组(P〈0.01)。老老年组在衰弱严重程度上显著性高于青老年组(P〈0.05)与中老年组(P〈0.05)。调查对象共存慢性疾病与衰弱等级存在显著线性正相关性,相关系数r=0.362。结论进入老老年阶段后,保健对象的共存疾病数与衰弱程度均呈现上升趋势。
简介:利用SPOT全色波段影像和LandsatETM+多光谱影像,采用波段特征分析法和改进的最佳波段指数法确定最佳融合波段。选择具有代表性的HSV变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-schmidt变换和小波变换方法进行影像融合。针对融合后的影像采用定量评价法进行质量评价,通过不同地物的光谱、空间和纹理信息等进行比较分析构建适当的分类特征和规则,采用面向对象的遥感分类方法进行分类。结果表明,波段特征分析法和改进的最佳波段指数法结合,可以获得最佳融合波段。各融合方法均有效提升了影像效果,其中HSV和GS变换融合方法更好地保持了影像的多光谱和高分辨率特性,融合后各地物特征分类明显,可以有效应用于湿地分类;采用主成分分析法来设置面向对象分类中的波段权重,可以利用各波段信息量的差异进行影像的分割。基于各种遥感指数的面向对象分类方法用于湿地分类获得了93.62%的分类精度,与传统的分类方法相比有了很大进步,在湿地分类中具有很大的应用潜力。