梅芳盛
- 作品数：9 被引量：44H指数：4
- 供职机构：荆州市疾病预防控制中心更多>>
- 相关领域：医药卫生农业科学经济管理更多>>
- 基本公共卫生服务工作绩效星级评估被引量：4
- 2018年
- 目的利用统计报告数据配合季度督导对数据真实性的核查,对基本公共卫生服务工作现状进行星级评估,提高考核效率,实施针对性督导,促进基本公共卫生服务水平提升。方法根据荆州市所辖县区每季度上报的基本公共卫生均等化报表,按照基本公共卫生服务工作的质量和数量指标,选取15个考核指标,制定统一的等级标准,对每个考核指标按等级进行分类,分别赋于星级分值,开展等级评估及等级参数评估,综合评定星级水平,进行综合排序。结果星级评估结果显示:乡镇卫生院平均星级得分44.64±11.13分,社区卫生服务中心(站)平均星级得分34.50±13.48分,乡镇卫生院平均星级得分高于社区卫生服务中心(站),二者间比较差异具有显著性统计学意义(t=4.029 6,P<0.01),县级平均星级得分情况与等级参数综合排序结果与现场考核情况一致,单项考核指标星级评估显示65岁以上老年人健康管理星级得分最低。结论采用星级评估方法,可方便快捷地评估基本公共卫生服务质量和水平,能极大地提高考核工作效率;根据星级评估结果,实施针对性督导,及时采取措施,有效促进基本公共卫生服务水平提升。
- 董娟彭孝武梅芳盛杨保军江鸿
- 关键词：基本公共卫生工作绩效星级评估
- 湖北省荆州市2017-2018年肾综合征出血热宿主动物监测结果分析被引量：10
- 2020年
- 目的总结2017-2018年湖北省荆州市肾综合征出血热(HFRS)宿主动物监测结果,了解该市HFRS宿主动物种类、密度及带病毒情况。方法 2018年4-5月(春季)、2017和2018年的9-10月(秋季)在荆州市8个县(市、区)各选取1~2个自然村,采用夹夜法在室内及野外捕鼠。鉴定鼠种并取鼠肺,采用实时荧光定量PCR检测汉坦病毒核酸并分型。结果 2017-2018年荆州市平均鼠密度为7.02%,平均鼠带病毒率为13.37%。春季室内鼠密度为9.52%,小家鼠为优势鼠种,未发现携带汉坦病毒;野外以未收小麦田鼠密度较高(27.92%),黑线姬鼠为优势鼠种。春季总带病毒率为12.64%,阳性黑线姬鼠均在未收小麦田中捕获,携带Ⅰ型汉坦病毒。秋季室内鼠密度为5.60%,黄胸鼠为优势鼠种,未发现携带汉坦病毒;野外以包菜地(12.33%)、未收稻田(9.21%)、虾田(5.99%)鼠密度较高,黑线姬鼠为优势鼠种。秋季总带病毒率为13.62%,阳性黑线姬鼠在未收稻田、包菜地捕获,携带Ⅰ型汉坦病毒;阳性褐家鼠在未收虾稻田、虾田捕获,携带Ⅱ型汉坦病毒。结论荆州市室内生境鼠密度较高,但未检测到汉坦病毒;野外生境中,春季未收小麦田、秋季包菜地及未收稻田鼠密度、鼠带病毒率较高,阳性鼠为黑线姬鼠和褐家鼠。
- 刘天夏世国夏世国梅芳盛郝海波黄继贵黄继贵姚梦雷刘力杨瑞胡兵吴杨童叶青
- 关键词：肾综合征出血热宿主动物黑线姬鼠褐家鼠
- 荆州市公办养老院老年人健康管理服务能力调查被引量：1
- 2020年
- 目的调查了解荆州市公办养老院老年人健康管理服务现状,为老年人健康科学管理提供科学依据。方法发放统一调查表,进行调查、抽查复核、质量控制。使用SPSS 17.0软件进行统计分析,分类资料的比较使用χ2检验。结果共调查7个县市区公办养老机构89家,床位使用率为62.31%。其中仅有17家(19.10%)内设有医务室,71家(79.77%)有签约定点医院,江北片与江南片内设医务室数比较,差异有统计学意义(χ2=5.0376,P<0.05)。16家(22.54%)签约定点医院对医务人员进行了业务培训;63家(70.79%)签约定点医院保存有在养老人的纸质健康档案,55家(61.8%)同时建有电子健康档案;17家设医务室的养老院有7家医务室无电子档案;在院老人4 569人中共有3 607人(78.95%)接受了健康体检服务,有1 603人(35.08%)因重病被转入签约医院接受住院治疗。结论荆州市老年人健康管理服务能力在公办养老院中有待进一步加强。
- 彭孝武董娟梅芳盛江鸿郭舒
- 2017年荆州市重点职业病监测结果分析被引量：7
- 2019年
- 对荆州市2017年重点职业病监测结果的分析显示,荆州市2017年职业病发病以尘肺病为主,重点防控的职业病危害为粉尘和噪声;煤矿行业私营和小型企业是职业病防控的重点,职业健康体检率低,应加强对用人单位的监管,切实保护劳动者的身体健康。
- 纪天鹏益琼梅芳盛贺勇田鑫
- 关键词：职业健康体检职业病
- 2010—2017年荆州市日均气温和日相对湿度与流腮发病关联性研究被引量：3
- 2019年
- 目的探讨日均气温、日相对湿度与流腮发病的关联性。方法收集2010-2017年荆州市流行性腮腺炎(流腮)逐日发病数据和同期气象资料,利用分布滞后非线性模型(DLNM)评价日均气温、日相对湿度对流腮发病的总体效应、累计效应、滞后效应。同时探讨日均气温、日相对湿度对不同年龄、性别、人群分类效应的异同。结果日均气温、日相对湿度对流腮发病的影响均呈非线性关系,且存在滞后效应。分别以日均气温P50(18.35℃)、日相对湿度P50(78.00%)作为参照,在P5~P95范围内,日均气温为3.41℃、日相对湿度78.98%,效应值最大,分别为4.17(95%CI:2.17~8.00)、2.40(95%CI:1.19~4.82)。当日均气温为3.41℃、日相对湿度78.98%,累计效应lag0~30d最大。不同人群中,5~9岁年龄组、女性和学生是日均气温和日相对湿度对流腮发病风险最大的亚组。结论低气温高湿度导致荆州市流腮发病风险增加,5~9岁儿童是敏感人群。
- 刘天姚梦雷姚梦雷梅芳盛黄继贵吴杨陈琦
- 关键词：流行性腮腺炎气温相对湿度
- 医疗美容咨询技巧被引量：2
- 2009年
- 医疗美容服务对象有的是因有缺陷而需修复者，但多数人是前来求得锦上添花的健康人群，以医师为主体对美容就医者进行诊治，是目前大多数非营利性医院所采取的主要手段。但随着社会的发展，近年来一些营利性医院或门诊，运用医疗美容咨询师作为医疗美容机构的接诊窗口，成为服务于社会和为机构创造经济效益的最佳牵线人。
- 范青兰彭孝武梅芳盛
- 关键词：医疗美容机构咨询师
- 时空扫描统计量在手足口病聚集性研究中的参数筛选被引量：9
- 2020年
- 目的探讨最大空间和最大时间扫描窗口参数的选择。方法以荆州市2016年手足口病逐日发病数据为例,将最大空间扫描窗口设置为风险人口数的50%、40%、30%、20%、10%,最大时间扫描窗口设置为7d、14d、30d、60d,组成20种参数设置方案,逐一进行时空扫描。选择扫出聚集区域覆盖乡镇数<25个,且能同时探测出松滋市卸甲坪乡和监利县三洲镇的聚集性疫情,LLR值和RR值均较大的组合为最优参数设置。结果最大空间扫描窗口设为风险人口数20%,最大时间扫描窗口设置为30d时,共探测到6个聚集区,覆盖乡镇数均<25个,且成功探测到松滋市卸甲坪乡和监利县三洲镇的聚集性疫情,另外LLR值和RR值均较大,为最优参数设置。结论不同参数组合对时空扫描统计量结果产生显著影响,建议在应用该方法前先进行参数优化。
- 刘天姚梦雷陈红缨黄继贵刘漫刘红慧王丽梅芳盛
- 关键词：手足口病
- SEIAR传染病动力学模型的建立及实现被引量：5
- 2020年
- 目的利用Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型,梳理建模步骤及代码。方法收集荆州市一起流感暴发疫情病例发病时间资料,利用Berkeley Madonna软件分别建立无干预措施的模型(SEIAR0)、采取病例隔离控制措施的模型(SEIAR_I)、采取班级停课的模型(SEIAR_C)和同时采取两种干预措施的模型(SEIAR_M)。选择累计罹患率(TAR)和疫情持续时间(DO)比较采取干预措施对暴发疫情的影响。模型参数β经曲线拟合获得,余参数参考同类研究并进行敏感性分析。结果该起疫情自2017年11月12日出现病例,11月17日、21日分别采取病例隔离和班级停课的控制措施。参数β最优值为0.00105,SEIAR0模型的TAR为85.90%,DO为49 d。SEIAR_M、SEIAR_I、SEIAR_C较SEIAR0的TAR分别下降95.25%、89.94%和73.32%;DO依次为29 d、78 d和39 d。敏感性分析结果显示,参数变化时,TAR介于71.42%~86.02%。结论Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型简单、易行,适于评价干预措施的效果。
- 刘天赵泽宇姚梦雷姚梦雷黄继贵梅芳盛
- 关键词：流行性感冒
- SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用被引量：4
- 2021年
- 目的探讨SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用,并对他们的预测效果进行比较。方法选取2004—2016年上海市流行性腮腺炎逐月发病率资料,基于2004年1月—2016年6月的数据建立SARIMA模型。利用2004—2015年流行性腮腺炎的SARIMA模型拟合值与实际值、时间因子训练SARIMA-GRNN组合模型,并运用2016年1—6月数据进行验证,筛选模型最优平滑因子(spread)。采用2016年7—12月数据进行回代验证模型的外推预测效果。评价指标包括平均绝对误差百分比(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)。结果SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型。SARIMA-GRNN组合模型spread值为0.0037。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型拟合的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为16.19%、15.18%、0.14、0.25;2.93%、2.28%、0.01、0.04。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为17.40%、17.26%、0.03、0.16;15.24%、15.50%、0.02、0.14。结论SARIMA-GRNN组合模型拟合及预测效果均优于SARIMA模型,但预测精度有待进一步提高。
- 刘天姚梦雷姚梦雷黄继贵吴杨陈琦童叶青陈红缨
- 关键词：GRNN流行性腮腺炎
