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【關(guān)鍵詞】 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎；痹；五藤飲；療效評價
類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（rheumatoid arthritis，RA）是一種以侵蝕性關(guān)節(jié)炎為主要特征⑴，目前治療上西藥多采用非甾體抗炎藥（NSAIDs）、慢作用抗風(fēng)濕藥（DMARDs）、糖皮質(zhì)激素（GCs）以及生物制劑，副作用大且仍有較多患者病情反復(fù)。為探討中醫(yī)藥對該病的治療臨床效果，我們將2009年1月至2009年12月收治的55例類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎患者隨機分為兩組，治療組采用MTX聯(lián)合中藥協(xié)定口服方五藤飲治療，對照組采用西藥常規(guī)治療，對兩組療效進行了對照觀察，現(xiàn)將觀察結(jié)果總結(jié)報告如下。
1 材料與方法
1.1 病例選擇 病例為2009年1月至2009年12月我科收治的55例RA患者。入選標(biāo)準(zhǔn)：⑴診斷明確，符合1987年美國風(fēng)濕病協(xié)會（ARA）類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎分類診斷標(biāo)準(zhǔn)⑵；⑵疾病處于活動期，臨床表現(xiàn)至少符合以下5項中的4項：包括：①：晨僵時間≥60min；②關(guān)節(jié)腫脹數(shù)≥3個；③關(guān)節(jié)壓痛數(shù)≥8個；④靜息狀態(tài)下關(guān)節(jié)中等程度的疼痛；⑤血沉＞30 mm/h；⑶所有患者保證觀察期間的治療與隨訪，同意接受調(diào)查，并簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：①不符合上述納入標(biāo)準(zhǔn)者；②晚期患者，關(guān)節(jié)嚴(yán)重畸形，關(guān)節(jié)功能IV者；③合并其他風(fēng)濕疾病如系統(tǒng)性紅斑狼瘡、干燥綜合征、強直性脊柱炎、骨關(guān)節(jié)炎等患者；④合并心、腦、肝、腎等嚴(yán)重疾病者；⑤對甲氨蝶呤過敏者；⑥嚴(yán)重貧血、白細(xì)胞數(shù)低于4*10^9/L、血小板低于正常者；⑦胃、十二指腸潰瘍活動期；⑧妊娠或哺乳期婦女，精神病患者；
1.2 分組 依據(jù)患者就診時間（單周進入治療組，雙周進入對照組），隨機分為治療組和對照組。治療組29例，對照組26例，兩組患者一般情況（性別比例、年齡、病程、壓痛關(guān)節(jié)數(shù)、腫脹關(guān)節(jié)數(shù)）差異均無統(tǒng)計學(xué)意義，兩組間具有可比性（見表1）。
表1 兩組患者一般情況比較
1.3 治療方法 治療組：甲氨蝶呤（MTX）10mg，口服，每周1次；同時服用五藤飲。該方藥組成：雷公藤9g（先煎90分鐘）、忍冬藤24g、青風(fēng)藤12g、絡(luò)石藤15g、南蛇藤15g、蒼術(shù)9g、薏苡仁30g、稀簽草18g、白芍15g、丹參15g、晚蠶砂15g、白附子9g、全蝎5g、地龍15g、炙甘草6g。水煎服，每日1劑，早、晚2次飯后服用。服藥期間注意節(jié)制飲食，忌辛辣、肥甘厚味、烈酒瓊漿、茶水之品。對照組：單純西藥治療，甲氨蝶呤（MTX）10mg，口服，每周1次。兩組均以30天為1個療程，3個療程后評定療效。治療期間不加用其他藥物，不輔助其他物理治療方法。已用激素治療的患者依據(jù)病情按激素減量原則逐漸減量至維持量。
1.4 觀察內(nèi)容與方法
1.4.1 關(guān)節(jié)疼痛、腫脹程度 關(guān)節(jié)觀察參照ACR建議的28個關(guān)節(jié)：包括患者雙側(cè)肩（2個）、肘（2個）、腕（2個）、掌指（10個）、拇指指間（2個）、近端指間（8個）、膝（2個）關(guān)節(jié)疼痛數(shù)目、關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)和腫脹指數(shù)。關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)評定：0度：無壓痛；I度：輕度壓痛，患者回答有痛；Ⅱ度：中度壓痛，病人尚能忍受，但有皺眉不適等；Ⅲ度：重度壓痛，壓擠關(guān)節(jié)時病人很痛，將手或肢體抽回。關(guān)節(jié)腫脹指數(shù)評定：0度：無腫脹；I度：關(guān)節(jié)輕度腫脹，皮膚紋理變淺，關(guān)節(jié)的骨標(biāo)志仍明顯；II度：關(guān)節(jié)中度腫脹，皮膚紋理基本消失，骨標(biāo)志不明顯；Ⅲ度(3分)：關(guān)節(jié)重度腫脹，皮膚緊，骨標(biāo)志消失。
表2 兩組患者觀察期前后臨床指標(biāo)比較(x±s)
注：與治療前比較，P
1.4.2 晨僵持續(xù)時間 記錄患者前一日晨起時出現(xiàn)關(guān)節(jié)僵硬感到完全消失所需要的時間。
1.4.3 實驗室指標(biāo) 血沉（ESR）、C-反應(yīng)蛋白（CRP）、類風(fēng)濕因子（RF）、血尿常規(guī)、肝腎功能。以上指標(biāo)均由本院檢驗科測定完成，并參照《全國臨床檢驗操作規(guī)程》中相關(guān)正常參考值范圍⑶。
1.4.4 療效評定標(biāo)準(zhǔn) 參照1995年美國風(fēng)濕病協(xié)會（ACR）推薦的病情改善標(biāo)準(zhǔn)⑷，用ACR20計算病情改善程度。比較治療前后關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)、腫脹指數(shù)及ESR、CRP、RF等相關(guān)指標(biāo)的改善程度。關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)、腫脹指數(shù)等臨床相關(guān)指標(biāo)改善程度按以下公式計算：改善程度（%）=（治療前值-治療后值）/治療前值X100%。ESR、CRP、RF改善程度按以下公式計算：改善程度（%）=（治療前值-治療后值）/（治療前值-正常值）X100%。治療后關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)、腫脹指數(shù)及ESR、CRP、RF等相關(guān)指標(biāo)的改善率≥20%定義為有效。
1.5 不良反應(yīng) 記錄觀察期間藥物不良反應(yīng)的性質(zhì)、發(fā)生時間、嚴(yán)重程度及預(yù)后轉(zhuǎn)歸。
1.6 統(tǒng)計學(xué)方法 應(yīng)用SPSS19.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行分析。兩組患者一般情況比較，性別比例分析采用Fisher’s test，計量資料包括其他狀況資料比較（年齡、病程、壓痛關(guān)節(jié)數(shù)、腫脹關(guān)節(jié)數(shù)等）以及治療前后兩組臨床和實驗室指標(biāo)的對比采用t檢驗，計數(shù)資料中兩組治療ACR20有效情況比較采用χ2檢驗。
2 結(jié)果
2.1 臨床癥狀、體征參數(shù)比較 從表2可以看出，治療組與對照組在治療3個月后，關(guān)節(jié)疼痛數(shù)目、關(guān)節(jié)壓痛指數(shù)、關(guān)節(jié)腫脹數(shù)目、關(guān)節(jié)腫脹指數(shù)和晨僵時間均較治療前明顯改善。治療后兩組間對比，差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
2.2 實驗室指標(biāo)比較 從表3可以得出，治療前后對照組ESR、CRP、
RF雖有所下降，但差異無統(tǒng)計學(xué)意義。治療組上述指標(biāo)下降明顯。治療后兩組間對比，差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
表3 兩組患者觀察期前后實驗室指標(biāo)比較(x±s)
注：與治療前比較，P
2.3 有效率比較表4顯示，觀察結(jié)束時治療組ACR20有效率為22/29，對照組11/26，治療組明顯高于對照組。
表4 兩組患者觀察期ACR20有效率比較
注：兩組有效率比較，P
2.4 不良反應(yīng)觀察 對照組用藥后有3例出現(xiàn)胃部脹悶不適、惡心欲嘔，考慮為甲氨蝶呤的消化道反應(yīng)，經(jīng)對癥治療后緩解不影響繼續(xù)治療。治療組無不良反應(yīng)發(fā)生。肝腎功能、血常規(guī)及尿常規(guī)兩組在觀察期前后均未發(fā)現(xiàn)明顯異常改變。
3 討論
RA屬于中醫(yī)學(xué)“痹”范疇。《素問?痹論》曰：“風(fēng)寒濕三氣雜至，合而為痹也。”指出風(fēng)寒濕邪是本病的病因。《黃帝內(nèi)經(jīng)》還認(rèn)為“所謂飲食居所，為其病本。”可見痹病的產(chǎn)生又與飲食和生活起居環(huán)境有關(guān)。我們認(rèn)為福州地處南方，天氣以濕熱為主，寒濕之邪多從陽化熱，致風(fēng)濕熱邪流注關(guān)節(jié)，浸血脈，閉塞經(jīng)絡(luò)，影響氣血運行而發(fā)為痹證。故治療上當(dāng)以祛風(fēng)清熱除濕為主、佐以活血通絡(luò)止痛。中藥藤類植物多為祛風(fēng)除濕之良藥。方用雷公藤祛風(fēng)清熱除濕、活血通絡(luò)止痛，雖本品有大毒，但只要正確炮制、合理用量，可使其減毒增效，事半功倍；配以忍冬藤、青風(fēng)藤、絡(luò)石藤祛風(fēng)濕、通利關(guān)節(jié)、通一身之筋脈；稀簽草、晚蠶砂、南蛇藤祛風(fēng)濕、強筋骨；蒼術(shù)清熱健脾利濕；薏苡仁祛除肌肉筋骨之濕熱；丹參、白芍活血祛瘀、養(yǎng)血止痛，起到“治風(fēng)先治血，血行風(fēng)自滅”的作用。另考慮外濕內(nèi)侵日久，濕邪積聚為痰，留駐關(guān)節(jié)，久病從瘀從絡(luò)，經(jīng)脈不暢，故予白附子祛風(fēng)痰濕痹、通血脈經(jīng)絡(luò)，全蝎、地龍搜剔筋骨、通氣血、暢經(jīng)絡(luò)、除頑痹。正如葉天士云：“搜剔經(jīng)絡(luò)之風(fēng)寒痰瘀莫如蟲類。”同時由于蟲類藥多辛燥宣散、性味剛烈有小毒，有耗血傷陰之弊，故配以白芍養(yǎng)血滋陰之品以制其弊、增其效。最后佐以炙甘草健脾養(yǎng)胃、調(diào)和諸藥。綜觀全方，辨證用藥配伍得當(dāng)，藥到痹痛除、諸癥愈，故常奏良效。
臨床治療RA時將中醫(yī)辨證論治與西醫(yī)早期使用慢作用藥物相結(jié)合應(yīng)用，既發(fā)揮了甲氨蝶呤作為一種高效改善病情藥物的獨特作用，又突出了中醫(yī)恢復(fù)機體陰陽平衡的治療效果，二者具有良好的協(xié)同互補作用。另外，中藥準(zhǔn)確合理的應(yīng)用，有助于患者調(diào)節(jié)機體免疫力、保護關(guān)節(jié)功能、防止骨質(zhì)破壞，且毒副作用相對較小，可減少治療過程中消化道潰瘍出血、骨質(zhì)疏松、股骨頭壞死、關(guān)節(jié)畸形等并發(fā)癥發(fā)生，對鞏固臨床治療效果具有重要作用，從而降低復(fù)發(fā)率，提高患者的遠(yuǎn)期生活質(zhì)量。
炎癥反應(yīng)是導(dǎo)致RA諸多癥狀和不良后果的主要原因。關(guān)節(jié)損害及功能障礙是RA最主要的不良后果。因此只有根除炎癥，才能使病情緩解、有效阻止關(guān)節(jié)損害。本研究證實了中藥五藤飲聯(lián)合甲氨蝶呤對類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎具有較好的抗炎療效，對RA患者癥狀、體征及血清CRP、ESR、RF有明顯改善作用，且安全可靠，值得推廣應(yīng)用。
參考文獻
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關(guān)鍵詞：擔(dān)保企業(yè)；風(fēng)險；預(yù)警
中圖分類號：F272.35 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）29-0026-03
隨著全國擔(dān)保行業(yè)的蓬勃發(fā)展，擔(dān)保機構(gòu)在規(guī)模擴張的同時，數(shù)量也開始增多，涉及到的業(yè)務(wù)領(lǐng)域也更廣泛，在經(jīng)濟發(fā)展中也開始發(fā)揮著越來越重要的作用。可是擔(dān)保企業(yè)本身從事的就是具有很高風(fēng)險性的商業(yè)行為。整個擔(dān)保行業(yè)風(fēng)險的增大，伴隨而來的是銀行資金風(fēng)險增大和民間資金風(fēng)險增大的雙重風(fēng)險。在這樣的大環(huán)境下，擔(dān)保機構(gòu)的風(fēng)險管理就顯得更加重要。只有越來越多的擔(dān)保公司抗風(fēng)險能力增強，整個擔(dān)保行業(yè)才能真正做到穩(wěn)定發(fā)展。因此，在一定程度上說，擔(dān)保行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展關(guān)系到社會的穩(wěn)定和經(jīng)濟的發(fā)展，鑒于此本文嘗試性地從擔(dān)保類企業(yè)的風(fēng)險識別、風(fēng)險分析、風(fēng)險評估、風(fēng)險應(yīng)對等一系列程序上去研究擔(dān)保類行業(yè)的風(fēng)險控制，針對中國對擔(dān)保類行業(yè)的需求，探討適合中國擔(dān)保類行業(yè)的風(fēng)險控制措施和風(fēng)險預(yù)警方案，促使中國的擔(dān)保類行業(yè)主動響應(yīng)、主動融入、主動對接中國金融業(yè)建設(shè)，為中國擔(dān)保類行業(yè)服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展提供依據(jù)。
一、擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險預(yù)警流程圖
COSO委員會（The Committee of Sponsoring Organizations，COSO）2001年正式對外公布的企業(yè)風(fēng)險管理機制框架《Enterprise Risk Management Framework》（ERM）指出：“企業(yè)風(fēng)險管理機制框架是一個在戰(zhàn)略決策以及在整個企業(yè)中貫穿實施的過程，用于識別影響企業(yè)的潛在事件，將風(fēng)險控制在企業(yè)風(fēng)險偏好的范圍內(nèi)，并為企業(yè)目標(biāo)的實現(xiàn)提供合理的保證。”ERM由內(nèi)部環(huán)境、目標(biāo)設(shè)定、事件設(shè)別、風(fēng)險評價、風(fēng)險回應(yīng)、控制活動、信息與溝通、監(jiān)督等八個基本要素共同作用，構(gòu)成了風(fēng)險管理機制。它的終極目標(biāo)是增加利益相關(guān)者的價值。
鑒于此，中國擔(dān)保企業(yè)的風(fēng)險預(yù)警機制也可借鑒企業(yè)風(fēng)險管理機制的部分相關(guān)原理，為擔(dān)保企業(yè)減少風(fēng)險，實現(xiàn)企業(yè)價值的增值。根據(jù)ERM的部分相關(guān)原理，本文將中國擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險管理機制劃分為以下幾個流程（見圖1）。
二、擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險模糊評價步驟
第一步，根據(jù)被研究的擔(dān)保企業(yè)實際情況，識別風(fēng)險評價內(nèi)容，選定評價因素，構(gòu)造遞階層次結(jié)構(gòu)。本文共分為四層：第一層：決策目標(biāo)（A），以擔(dān)保類企業(yè)終極風(fēng)險的控制為總目標(biāo)。第二層：目標(biāo)層（B），根據(jù)擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險模型=內(nèi)部風(fēng)險B2×外部風(fēng)險B1。第三層：子目標(biāo)（C），根據(jù)擔(dān)保內(nèi)部風(fēng)險=人的風(fēng)險C1×管理風(fēng)險C2。第四層：指標(biāo)層（D），根據(jù)擔(dān)保企業(yè)經(jīng)營實踐中的實際情況分解出影響B(tài)2、C3、C1的多個因素。第二步，根據(jù)各風(fēng)險因素在導(dǎo)致風(fēng)險事物中影響程度不同，確定權(quán)重，構(gòu)造判斷矩陣。
具體辦法是：首先，結(jié)合被研究的擔(dān)保類企業(yè)的實際情況，采用德爾菲法對擔(dān)保類企業(yè)部分項目經(jīng)理進行調(diào)查問卷，請各位被抽取的專家根據(jù)自身的經(jīng)驗并按照（圖2）所列的判斷矩陣標(biāo)度說明，運用兩兩比較法，逐層分析指標(biāo)之間相對重要性，得出成對比較矩陣。其次，再對各要素的重要性進行打分，將各要素對整體評價所起的作用的不同作為權(quán)重分配到各項目上。最后，綜合各專家的意見和結(jié)果，形成權(quán)重Wi，得出判斷矩陣。
第三步，進行層次單排序。根據(jù)判斷矩陣運用數(shù)理統(tǒng)計和Excel軟件計算出各層單排序。
第四步，進行一致性檢驗。運用AHP來測量所作的成對比較的一致性。
第五步，根據(jù)評價的要求，設(shè)置等級評語，如低、較低、中、較高、高等，進行模糊綜合評價，根據(jù)風(fēng)險因素分析法確定企業(yè)風(fēng)險的等級評分評語集：[ 1—2為低度風(fēng)險，3—1為較低度風(fēng)險，5—6為中度風(fēng)險，7—8為較高度風(fēng)險，9—10為高度風(fēng)險]。
風(fēng)險管理部門可以對每次擔(dān)保項目、以及擔(dān)保機構(gòu)的所有擔(dān)保項目的進度如何、合作銀行目前的政策和額度等因素按照本文提供的這種綜合評分規(guī)則進行綜合評定。如果認(rèn)為可以對該項目進行擔(dān)保，則將結(jié)果上報項目評估委員會。這樣的逐級上報的制度，不僅能夠從擔(dān)保項目本身來衡量風(fēng)險，也能夠根據(jù)擔(dān)保公司的當(dāng)時實際狀況來進行綜合評定，作出最有利于擔(dān)保機構(gòu)的決定。
三、擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險控制策略
風(fēng)險控制是指根據(jù)風(fēng)險評價的結(jié)果，按各類風(fēng)險的重要性分別采取不同的風(fēng)險控制方法，選擇適應(yīng)的風(fēng)險管理機制策略，通過縮小損失程度，將可能的風(fēng)險損失降低到最低點。
1.風(fēng)險回避策略，建立反擔(dān)保機制。風(fēng)險回避策略指在擔(dān)保作業(yè)過程中，經(jīng)過預(yù)測，內(nèi)部人員認(rèn)為所面臨的風(fēng)險無法控制，或控制成本太高沒有必要進行控制而采取的有意識的回避策略。中國企業(yè)人員要客觀評價自身的風(fēng)險承受能力與風(fēng)險管理機制能力，慎重選擇擔(dān)保項目，盡力規(guī)避缺乏人力資源支持、行業(yè)跨度大、技術(shù)難度大的項目。可以設(shè)置反擔(dān)保機制，如，擔(dān)保機構(gòu)在設(shè)置反擔(dān)保物時，一般要求其具有以下條件：（1）中小企業(yè)在抵押或質(zhì)押式，擁有經(jīng)過有關(guān)法定機構(gòu)批準(zhǔn)的實際所有權(quán)；（2）反擔(dān)保物加上其他一些反擔(dān)保措施的金額總和大于擔(dān)保機構(gòu)的項目擔(dān)保額；（3）不存在其他的而一些違反法律或是容易引起爭議的情況出現(xiàn)。
擔(dān)保機構(gòu)也可以通過讓申請擔(dān)保企業(yè)提供保證人的方式作為反擔(dān)保。一般來說，在這種情況下，擔(dān)保機構(gòu)需要詳細(xì)審查這個保證人。但由于保證人方式的反擔(dān)保存在著一些其他問題，在實際業(yè)務(wù)中，擔(dān)保機構(gòu)都是反擔(dān)保物方式跟保證人方式結(jié)合使用的。
2.風(fēng)險分割策略，設(shè)置保證金制度。風(fēng)險分割策略指擔(dān)保人員根據(jù)擔(dān)保項目的風(fēng)險特性進行分割，按照風(fēng)險的依存狀態(tài)不同將擔(dān)保項目分割為不同的風(fēng)險等級。對那些風(fēng)險程度較高的項目，更加謹(jǐn)慎行事，適當(dāng)時可請專家和技術(shù)人員幫助。隨著擔(dān)保行業(yè)的競爭激烈，以及行業(yè)風(fēng)險的加大，為了降低在保項目的履約風(fēng)險，擔(dān)保機構(gòu)也應(yīng)該建立保證金制度。通過對每個項目的履約保證金設(shè)置，在一定程度上約束被擔(dān)保機構(gòu)的經(jīng)營行為，提高其還款意識。保證金主要是一旦借款企業(yè)沒有按時全額償還銀行貸款，擔(dān)保機構(gòu)發(fā)生代償行為，則擔(dān)保機構(gòu)可以自行先將保證金償還銀行貸款，彌補其損失。防止貸款風(fēng)險的擴大化。
3.風(fēng)險控制策略，建立相互牽制制度。風(fēng)險控制策略指擔(dān)保企業(yè)通過一定的措施和手段來限定與控制風(fēng)險。它可分為組織內(nèi)部控制和外部控制。內(nèi)部控制涉及建立強有力的內(nèi)部控制管理制度，加強內(nèi)部人員的技能和知識，實行工作職責(zé)分工與牽制等，如：可以針對擔(dān)保項目根據(jù)重要程度分別由不同的級別的領(lǐng)導(dǎo)負(fù)責(zé)，部門經(jīng)理、主管項目經(jīng)理、項目執(zhí)行者等進行相互牽制。而且因為擔(dān)保機構(gòu)在同一時期會有許多不同的擔(dān)保項目，風(fēng)險管理部門可以對此次擔(dān)保項目以及擔(dān)保機構(gòu)的所有擔(dān)保項目的進度如何、合作銀行目前的政策和額度等因素進行綜合評定。如果認(rèn)為可以對該項目進行擔(dān)保，則將結(jié)果上報項目評估委員會。這樣的逐級上報的制度，不僅能夠從擔(dān)保項目本身來衡量風(fēng)險，也能夠根據(jù)擔(dān)保公司的當(dāng)時實際狀況來進行綜合評定，作出最有利于擔(dān)保機構(gòu)的決定。外部控制涉及國家法令、行政監(jiān)察控制等。
通過本研究可以看出：中國擔(dān)保類企業(yè)是有風(fēng)險的，但是我們可以用科學(xué)的方法從風(fēng)險識別、風(fēng)險分析、風(fēng)險評估、風(fēng)險應(yīng)對等一系列程序去詳細(xì)分析和控制擔(dān)保類企業(yè)風(fēng)險。同時，對擔(dān)保項目風(fēng)險進行模糊綜合評價，便可以使擔(dān)保機構(gòu)將擔(dān)保項目風(fēng)險進行準(zhǔn)確定位，并制定相關(guān)的風(fēng)險防范措施，包括風(fēng)險控制策略——內(nèi)控的相互牽制制度的建立、風(fēng)險規(guī)避策略——反擔(dān)保的管理、風(fēng)險分割策略——擔(dān)保保證金制度建立等等，這樣，可以幫助擔(dān)保企業(yè)管理層在實際工作中變不利因素為有利因素，改善外部環(huán)境，理順內(nèi)部關(guān)系，使企業(yè)風(fēng)險降低到最小化，促進企業(yè)不斷健康、快速、完善發(fā)展。
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雷鋒評價范文3
[關(guān)鍵詞] 能源；工程項目；風(fēng)險評價；支持向量機；CART決策樹
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 066
[中圖分類號] TP183 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2015）05- 0133- 05
0 引 言
能源作為國民經(jīng)濟的支柱和社會發(fā)展的強大動力，是各產(chǎn)業(yè)運營的保障，能源類項目的興建也受到了廣泛關(guān)注。
目前我國正處于能源類工程項目擴張建設(shè)時期，較短時間內(nèi)大量工程密集開工。由于大型工程類項目普遍具有一次性等特征，項目中的風(fēng)險管理變得尤為重要。隨著各大能源類工程項目建設(shè)規(guī)模的不斷增大，風(fēng)險所導(dǎo)致的損失程度也越來越驚人，建設(shè)過程中所涉及的不確定因素也日益增多。能源類項目因其產(chǎn)品的特殊性和環(huán)境的復(fù)雜性，不確定因素更多，潛在危險更加難以預(yù)測。如何充分認(rèn)識項目中的風(fēng)險并對其加以分析和評價對項目投資決策和建設(shè)至關(guān)重要，因此，迫切需要加強對大型能源類工程類項目建設(shè)過程中的風(fēng)險管理。
國內(nèi)外學(xué)者分別對能源類項目的風(fēng)險管理和風(fēng)險評價方法做了一定研究。能源類項目的風(fēng)險管理研究始于20世紀(jì)中后期，Crayson首次將風(fēng)險分析方法引入到石油工程項目中。R.Dahlgren（2003）將電力市場風(fēng)險管理方面的文獻大致歸為7類，即：一般風(fēng)險評估概念、競價決策、電價預(yù)測、套期保值方法、電源規(guī)劃、市場分析以及市場運行。Sergey P.Kolos，Ehud I.Ronn（2007）通過現(xiàn)貨和期貨價格來評估能源市場價格風(fēng)險，證明了薩繆爾森效應(yīng)。Dashan Huang等（2009）在原油的VaR模型基礎(chǔ)上，介紹了一種新的指數(shù)加權(quán)移動平均模型，用來評價石油的市場價格風(fēng)險。Nguyen（2007）在大量問卷的基礎(chǔ)上對越南的石油和天然氣項目進行研究，提出了一系列的重要風(fēng)險因素，包括項目周期長、設(shè)計差、項目小組的組織能力差、投標(biāo)失誤和與業(yè)主溝通問題等。朱偉 等（2000）對石油工程項目投資階段的風(fēng)險進行了評價，從外部環(huán)境風(fēng)險和內(nèi)不可控制風(fēng)險兩方面來進行風(fēng)險劃分，包括資源風(fēng)險、市場風(fēng)險、金融風(fēng)險、社會風(fēng)險、完工風(fēng)險、經(jīng)營管理風(fēng)險和人員風(fēng)險等。楊立東（2007）以哈爾濱石化分公司的MEK項目為實踐對象，分析了該項目在建設(shè)、技術(shù)、生產(chǎn)、市場、財務(wù)和環(huán)境方面的風(fēng)險因素，并分別提出了相關(guān)的風(fēng)險防范措施，對石化工程項目的風(fēng)險管理具有一定的參考作用。黃國英（2011）對能源類項目的投資風(fēng)險進行研究，運用因子分析法提出了大型能源類項目的風(fēng)險評價指標(biāo)體系，從經(jīng)濟政策、資源、技術(shù)、環(huán)境和管理等角度分析其投資階段的風(fēng)險因素。
綜合前人的研究結(jié)果，雖然對工程類項目的風(fēng)險管理研究較多，但是以大型能源類項目為研究對象，針對其共性特征進行風(fēng)險管理研究的文獻較少。另外，現(xiàn)有文獻對項目的投資風(fēng)險研究較多，但其指標(biāo)體系較少涉及工程項目建設(shè)過程中的風(fēng)險因素，因此，對能源類工程建設(shè)期內(nèi)的風(fēng)險進行管理，建立相應(yīng)的風(fēng)險指標(biāo)體系有待做進一步研究與完善。
對項目的風(fēng)險評價方法從定性和定量的角度一般可分為多種，主要有決策樹法、LEC（作業(yè)條件危險性評價法）、AHP（層次分析法）、模糊綜合評價法、敏感性分析法、蒙特卡羅法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評價法、基于模糊相似優(yōu)先的范例推理方法和SVM（支持向量機評價法）等。國內(nèi)外多名學(xué)者對這些方法在項目風(fēng)險評價中的應(yīng)用進行了探究。Steven Pender（2001）和Hyo-Nam Cho（2002）提出運用通過風(fēng)險測量、敏感性分析、概率分析和模擬技術(shù)等方法對風(fēng)險出現(xiàn)的后果和概率及分布進行定量分析，為后來學(xué)者的研究起到指引作用。Prasanta Kumar Dey（2002）對大型建設(shè)項目中成本、工期、質(zhì)量的風(fēng)險評價進行研究，并將層次分析法和決策樹法組合運用到實證分析中。Franck Marle等（2010）基于風(fēng)險因素之間的相互作用對復(fù)雜項目中的風(fēng)險評估進行研究，提出了可以識別兩風(fēng)險因素之間相互關(guān)系的風(fēng)險結(jié)構(gòu)模型（RSM），并用來解決項目風(fēng)險聚類問題。張俊玲 等（2004）對工程項目投資風(fēng)險進行了分析，建立了房地產(chǎn)工程項目的評價指標(biāo)體系，包括政策、城市規(guī)劃、社會、市場、財務(wù)、金融、經(jīng)營管理、營銷策略、項目控制、實施技術(shù)、自然條件和區(qū)位條件12項風(fēng)險，并應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)險模型進行實證研究。張麗霞，施國慶（2005）應(yīng)用該指標(biāo)體系，使用支持向量機（SVM）的方法對工程項目風(fēng)險進行預(yù)測，但指標(biāo)權(quán)值問題有待進一步探究。王翔 等（2011）對項目風(fēng)險做了進一步研究，將Labroche（2002）提出的蟻群簇聚類方法（AntClust）應(yīng)用到工程風(fēng)險評價中，并采用前文的指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)進行實證，測試結(jié)果一致，并解決了應(yīng)用SVM方法在參數(shù)選擇中的問題。孫賓 等（2010）和孫軍（2010）分別對模糊綜合評價法進行研究，前者利用改進的模糊綜合評價法對火電項目的投資風(fēng)險進行了評價，利用加權(quán)平均法確定綜合評價指標(biāo)的計算，并將熵權(quán)法對權(quán)重的計算進行改進；后者對ERP廠商選擇外包合作伙伴進行了風(fēng)險評估研究。段利東（2010）對火電廠建設(shè)項目運營初期的風(fēng)險進行評價，構(gòu)建了建設(shè)期風(fēng)險、政策性風(fēng)險、運營過程風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、環(huán)保風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險和可持續(xù)發(fā)展風(fēng)險的指標(biāo)體系，運用模糊綜合評價法和層次支持向量機對風(fēng)險進行評價，并提出了相應(yīng)的規(guī)避建議方案。程鐵信 等（2010）將CART決策樹應(yīng)用到水利項目招投標(biāo)階段的風(fēng)險評價中。陳景輝（2011）將AHP法與G1法相結(jié)合對指標(biāo)體系進行綜合賦權(quán)，但是G1法對AHP法的改進僅是不需一致性檢驗從而降低復(fù)雜性，因此這種賦權(quán)法意義不大。
綜上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等方法可以獲得較好的預(yù)測效果，但只能得到最終的風(fēng)險值，無法對風(fēng)險影響因素進行識別；決策樹等方法雖然直觀性和可解釋性較好，但泛化能力較差。并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和決策樹方法都需要大量的樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，在樣本較小的情況下適用性較差。因此，當(dāng)實際項目中無法獲得足夠大的樣本數(shù)據(jù)時，如何將定性方法與定量方法相結(jié)合，并得到直觀解釋結(jié)果的風(fēng)險評價方法尚有待進一步研究。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上，綜合國內(nèi)外參考文獻的指標(biāo)體系和大型能源類項目的共性特征，建立了相應(yīng)的全面風(fēng)險評價指標(biāo)體系，并在該指標(biāo)體系基礎(chǔ)上提出了SVM和CART決策樹相結(jié)合的綜合評價方法，該方法可以有效地將方法的泛化性和可理解性相結(jié)合，從而為決策者提供風(fēng)險決策支持。
1 大型能源類工程項目風(fēng)險評價模型
1.1 能源類工程項目風(fēng)險指標(biāo)體系的建立
本文采用專家調(diào)查法與統(tǒng)計分析法對工程項目的風(fēng)險因素進行識別。首先通過與從事多年項目管理研究的學(xué)者和具有多年大型工程項目實際管理經(jīng)驗的專家進行研討，并查閱總結(jié)相關(guān)文獻，對風(fēng)險因素進行了初步識別和歸類，進而設(shè)計并發(fā)放了風(fēng)險調(diào)查問卷，識別項目中可能存在的風(fēng)險。
1.1.1 自然風(fēng)險
自然風(fēng)險主要是指施工項目中可能遇到的各類與人類活動無關(guān)的風(fēng)險，這類風(fēng)險往往破壞性大且后果嚴(yán)重，一般可分為可預(yù)測性風(fēng)險和不可預(yù)測性風(fēng)險。可預(yù)測性風(fēng)險包括臺風(fēng)、暴雨、暴雪等可以提前預(yù)知的自然災(zāi)害；不可預(yù)測性風(fēng)險包括洪水、地震、火山爆發(fā)、泥石流等難以事前預(yù)知的自然災(zāi)害。
1.1.2 社會風(fēng)險
社會因素主要指社會政治經(jīng)濟等宏觀環(huán)境對項目的影響。①產(chǎn)業(yè)政策影響：由于能源類項目是申報并批復(fù)后開展的大型工程類項目，項目實施情況與能源產(chǎn)業(yè)的相關(guān)政策密切相關(guān)，國民經(jīng)濟計劃的調(diào)整、政府扶持產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向的變化等都會對項目產(chǎn)生影響，嚴(yán)重時可能會導(dǎo)致已開工的項目難以繼續(xù)進行，進而造成不可彌補的經(jīng)濟損失。②行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)變化：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是指該行業(yè)內(nèi)統(tǒng)一使用的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，這些標(biāo)準(zhǔn)的變化實施必然將對有關(guān)的項目在施工或驗收方面產(chǎn)生影響。③利率稅率變動影響：利率和稅率的變動會對項目的資金周轉(zhuǎn)等產(chǎn)生影響，繼而產(chǎn)生成本方面的風(fēng)險以及企業(yè)內(nèi)部相關(guān)的財務(wù)風(fēng)險，這些都會對能源類項目產(chǎn)生影響。④匯率變化影響：匯率變動可能會對進出口原材料的價格產(chǎn)生影響，導(dǎo)致工程收益發(fā)生變化。⑤市場價格變化：能源類產(chǎn)品價格的變動會影響能源市場的需求和收益，能源類工程項目也與其密切相關(guān)，具體表現(xiàn)為石油價格變動、電價變動等。據(jù)美國國家能源部統(tǒng)計，石油價格年均波動為37.8%～48.5%，電價波動高達(dá)359.8%，而我國發(fā)改委在近些年對成品油價格進行了多次調(diào)整，波動頻率和幅度均較大。⑥通貨膨脹：通貨膨脹可能會對原材料的采購價格產(chǎn)生影響，進而對工程的成本和收益產(chǎn)生影響。⑦：主要指由某些特定矛盾激發(fā)導(dǎo)致特定人群臨時聚集對社會造成負(fù)面影響的群體活動，這些事件會對項目的正常施工、工程進度等產(chǎn)生阻礙。
1.1.3 技術(shù)風(fēng)險
包括項目施工和工藝中所涉及的技術(shù)，本文主要從以下幾方面來進行分析：①勘測設(shè)計技術(shù)：對施工現(xiàn)場環(huán)境的勘測是項目得以順利進行的保證，使用成熟的勘測技術(shù)實時監(jiān)控現(xiàn)場條件的變化將對項目產(chǎn)生重要的影響。②技術(shù)選擇風(fēng)險：能源行業(yè)對技術(shù)依賴性大，技術(shù)和工藝的先進性和實用性直接影響了工程的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品品質(zhì)，例如水電、火電項目需要對熱負(fù)荷預(yù)測、發(fā)電技術(shù)進行選擇，石化項目對鍋爐方案、催化裂化等技術(shù)進行選擇。③施工技術(shù)難度：在對技術(shù)進行選擇后，項目中具體技術(shù)的實施難度成為項目的主要風(fēng)險因素，容易造成嚴(yán)重?fù)p失，需要對其進行嚴(yán)格控制。
1.1.4 資源風(fēng)險
資源主要是指項目實施過程中的各項投入，主要包括人力、物力和財力等。①施工人員風(fēng)險：施工隊伍是項目的具體實施者，其到位情況對項目的進度產(chǎn)生影響，而施工人員的素質(zhì)直接影響工程的效率和質(zhì)量，是項目的重要人力資源保障。②設(shè)備風(fēng)險：能源類項目因其行業(yè)的特殊性，涉及的大中型復(fù)雜設(shè)備眾多，例如電力行業(yè)的三大主機、熱控、輔機等，石化行業(yè)的油罐、儲罐、排水阻油設(shè)備等，這些設(shè)備的良好管理直接影響其生產(chǎn)效率和使用壽命。③物資供應(yīng)風(fēng)險：工程物資需求量眾多，物資的短缺或運輸?shù)难诱`會對項目的進度產(chǎn)生嚴(yán)重影響，需要與供應(yīng)商做好溝通協(xié)調(diào)以保證物資的正常供應(yīng)。④資金風(fēng)險：大型工程項目投資額大，資金占用時間長，項目資金主要來自自籌經(jīng)費、政府款項、合作方投資，以及融資獲得的資金，可靠的資金來源是項目得以順利完工的重要經(jīng)濟保障。
1.1.5 組織管理風(fēng)險
企業(yè)的內(nèi)部運營會直接影響項目的成敗，包括企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、管理者決策、相應(yīng)制度、風(fēng)險意識等。①財務(wù)績效風(fēng)險：企業(yè)的財務(wù)績效情況影響項目的資金、物資等供應(yīng)，對企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表和利潤表要嚴(yán)格監(jiān)控，維持良好的財務(wù)狀況。②組織運營風(fēng)險：企業(yè)整體的組織結(jié)構(gòu)影響著企業(yè)的運營管理，包括企業(yè)管理職能部門的劃分，人員的組織和協(xié)調(diào)、決策的制定和實施、參與方的溝通和配合等。③法務(wù)合同風(fēng)險：工程項目從招投標(biāo)到最終的完工都涉及一系列的相關(guān)法務(wù)合同，涵蓋了承建、工期、責(zé)任、資源等多方面，與項目管理重要因素都密切相關(guān)，對于風(fēng)險責(zé)任的界定有重要的意義。④信息管理風(fēng)險：現(xiàn)代項目均采用相關(guān)項目軟件如P3軟件等，進行進度、成本、質(zhì)量等多方面的管理，有效地幫助項目方進行信息管理，保持信息的及時性、準(zhǔn)確性和安全性有助于項目的實施和決策制定。
1.1.6 進度風(fēng)險
進度是工程項目管理三大基本要素之一，是工程中需要嚴(yán)格計劃控制的重要因素，大型能源類工程項目能否按時完工涉及每一個分包工程和子工序的進度控制。本文主要選取總進度完工風(fēng)險和關(guān)鍵工序完工風(fēng)險作為衡量指標(biāo)，其中，總進度完工風(fēng)險通過計算實際進度與計劃進度的差值來進行衡量，關(guān)鍵工序完工風(fēng)險通過計算關(guān)鍵工序?qū)嶋H進度與關(guān)鍵工序計劃進度的差值來進行衡量。
1.1.7 成本風(fēng)險
成本是項目經(jīng)濟因素的一個方面，前面已對資金供應(yīng)等進行了討論界定，這里的成本風(fēng)險主要指工程款項的使用情況，即工程預(yù)算費用是否超支、成本控制情況等，主要通過計算成本績效指數(shù)來衡量。
1.1.8 質(zhì)量風(fēng)險
工程項目的質(zhì)量主要包括完工工序的合格情況和項目的安全質(zhì)量等。
1.1.9 可持續(xù)發(fā)展風(fēng)險
工程項目是一個長期建設(shè)使用運轉(zhuǎn)的主體，在對其風(fēng)險進行評估時，也需考慮其社會效益和環(huán)境效益，以及為投資企業(yè)創(chuàng)造的價值。本文主要從社會影響（即工程項目對社會環(huán)境造成的破壞）、企業(yè)收益風(fēng)險（如水電、火電項目的持續(xù)供電風(fēng)險，石化項目的產(chǎn)能風(fēng)險）、環(huán)境風(fēng)險（即項目產(chǎn)生的廢水、廢氣、廢渣等對環(huán)境造成的污染和項目施工造成周圍環(huán)境穩(wěn)態(tài)的破壞）3個方面進行風(fēng)險衡量。
根據(jù)前面的風(fēng)險識別和專家咨詢，本文綜合國內(nèi)外參考文獻的指標(biāo)體系建立了大型能源類工程項目的全面風(fēng)險評價指標(biāo)體系，其中包含9個一級指標(biāo)和31個二級指標(biāo)，具體見表1。
1.2 基于SVM和CART的風(fēng)險評價方法
支持向量機作為機器學(xué)習(xí)的算法，具有更強的泛化能力，卻因為其黑箱性而難以理解，而決策樹算法因為分類結(jié)果顯示為樹型結(jié)構(gòu)而具有良好的可理解性，但其泛化能力卻比不上支持向量機。因此，本文將這兩種算法相結(jié)合，首先使用支持向量機來預(yù)處理訓(xùn)練樣本，然后再使用CART決策樹算法來處理預(yù)處理后的樣本并生成決策樹，從而得到直觀的風(fēng)險分析圖。
對于決策樹方法，算法處理的有效樣本數(shù)越多，那么算法對于特征空間的覆蓋率將越大，即泛化能力更強。本文通過前文建立的SVM模型，采用可重復(fù)采樣方法（Bootstrap Sampling）來對樣本進行擴大，作為CART決策樹模型的輸入。這種方法增加了分類器集成的差異度，從而提高了泛化能力，主要有以下兩個原因：一是利用支持向量機的泛化能力預(yù)處理原始訓(xùn)練集，使新的訓(xùn)練樣本集包含了更多有助于預(yù)測分類的信息；二是從同樣的樣本集中，隨機生成特征向量的方法提高了有效樣本的數(shù)目，使得樣本數(shù)得以滿足決策樹的訓(xùn)練要求。
本文將樣本集中各項目風(fēng)險因素的分值作為模型的輸入，將項目的風(fēng)險值作為模型的輸出，對模型進行訓(xùn)練，得到?jīng)Q策樹。CART決策樹在眾多屬性中選擇Gini系數(shù)最小的一個或多個屬性作為樹節(jié)點的分裂變量，把測試變量分到各分支中，重復(fù)該過程建立一棵充分大的初始分類樹，然后用剪枝算法進行剪枝，得到一系列嵌套的分類樹，最后用測試數(shù)據(jù)進行測試從而得到最優(yōu)分類樹。
本文的模型建立過程按以下步驟進行：
（1）對問卷數(shù)據(jù)進行處理，建立樣本特征集S；
（2）選定部分樣本作為模型訓(xùn)練集S1，剩下的樣本作為模型測試集S2建立SVM分類模型M1；
（3）使用訓(xùn)練集S1對模型M1進行訓(xùn)練，選定SVM模型M1相應(yīng)的核函數(shù)K（xi，x）和參數(shù)；
（4）用測試集的數(shù)據(jù)S2對SVM模型M1進行測試，測驗證模型的精度；
（5）用訓(xùn)練好的SVM模型M1來生成新樣本集S′，綜合S和S″形成新的樣本集，作為決策樹模型的輸入；
（6）使用樣本集S″來建立決策樹模型M2，整個算法的最終顯示結(jié)果為決策樹。
1.2.1 建立特征集
通過對項目風(fēng)險的評價，可以得到各二級指標(biāo)的具體分值和項目總體風(fēng)險值，因此，可以構(gòu)建基于大型能源類項目風(fēng)險指標(biāo)體系的樣本特征集S。
1.2.2 SVM模型訓(xùn)練
本文利用Matlab 7.1建立模型。在眾多SVM軟件中，臺灣大學(xué)林智仁等人開發(fā)的LibSVM軟件包較為簡單、易用，且快速有效，故選用LibSVM 2.91-1來進行建立模型。
設(shè)有n個項目數(shù)據(jù)，第i個項目中第j項指標(biāo)中的評分為tij，該分值與權(quán)重ωj的乘積為rij，風(fēng)險值為Ri，可以構(gòu)建訓(xùn)練樣本集S1，包括輸入樣本P和輸出樣本Q。
在訓(xùn)練中，需要確定模型的懲罰因子C和核寬度σ。目前還沒有一個較有效的方法來確定這類參數(shù)，本文使用svmtrain內(nèi)建的交叉驗證法Cross Validation來進行參數(shù)選擇，構(gòu)建C-SVC模型如下：
1.2.4 基于Bootstrap Sampling的樣本擴大
利用已建立的模型，本文通過Matlab來隨機生成樣本集，該樣本集中含有m個項目各風(fēng)險指標(biāo)的分值，分值范圍與前文的評分規(guī)則一致，這些分值與權(quán)重ωj相乘后即得到新的輸入樣本集P′：
將P′輸入到已建立的SVM模型中，即可得到新的輸出樣本集Q′：
這些新樣本集S′與原有樣本集S即構(gòu)成了新的樣本集S″。
1.2.5 建立CART決策樹模型
本文使用Matlab的treefit工具箱來建立CART決策樹模型，以前文建立的樣本集S″來對模型進行訓(xùn)練和測試，其中風(fēng)險因素作為模型的輸入，風(fēng)險類型作為模型的輸出，最終結(jié)果為顯示決策樹t，該樹可以用來解釋風(fēng)險結(jié)果的相關(guān)規(guī)則。其中CART決策樹的分支規(guī)則如下：在眾多屬性中選擇Gini系數(shù)最小的一個或多個屬性作為初始根節(jié)點，將測試變量分到各個分支中，然后重復(fù)該過程建立一棵充分大的樹，并利用測試數(shù)據(jù)計算模型精度。
2 實證研究
2.1 數(shù)據(jù)獲取
本文通過問卷調(diào)查的方式來確定指標(biāo)體系的權(quán)重和風(fēng)險評價值，該問卷主要分為3個部分：①項目的基本信息；②風(fēng)險指標(biāo)重要性的評判；③項目風(fēng)險評分。
在初期調(diào)研中，共發(fā)放問卷50份，回收問卷34份，其中有效問卷28份。
2.2 基于SVM和CART的項目風(fēng)險評價
2.2.1 建立特征集
利用問卷的28組數(shù)據(jù)，建立初步樣本特征集S。在初步數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，利用前面章節(jié)建立的指標(biāo)體系權(quán)重對數(shù)據(jù)進行處理，結(jié)果作為模型的輸入數(shù)據(jù)。其中，23組項目數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，5組項目數(shù)據(jù)作為測試樣本。
2.2.2 SVM模型訓(xùn)練
本文使用LibSVM中的svmtrain來訓(xùn)練樣本，產(chǎn)生Model文件，這就是我們建立的模型。在訓(xùn)練過程中對模型的懲罰因子C和核寬度σ，即確定SVM模型中的c和g，通過svmtrain內(nèi)建的交叉驗證法Cross Validation來進行參數(shù)選擇，最終結(jié)果顯示，當(dāng)C=60，g=0.8時，模型的精度達(dá)到了86.4%，預(yù)測效果較好。
2.2.3 SVM模型測試
下面使用前文中測試組的5組項目數(shù)據(jù)樣本來進行測試，預(yù)測結(jié)果見表3。
結(jié)果顯示，這5組測試集的數(shù)據(jù)全部預(yù)測成功，預(yù)測精度達(dá)到了100%。
2.2.4 基于Bootstrap Sampling的樣本擴大
利用已建立的模型，本文通過Matlab來生成80個新樣本S′，這些樣本與前文的28個樣本共形成108個樣本，作為CART決策樹模型的輸入S″。
2.2.5 建立CART決策樹模型
以前文建立的樣本集S″來作為模型輸入，首先選取S″中的98組數(shù)據(jù)來建立訓(xùn)練測試集traindataset，用剩下的10組數(shù)據(jù)建立測試數(shù)據(jù)集testdataset，通過調(diào)用treefit函數(shù)來建立決策樹模型，通過調(diào)用treeval函數(shù)來利用建立好的模型進行預(yù)測，并計算分類精度DT_mean和DT_var，最終顯示樹結(jié)果如圖2所示。
該決策樹的精度為90.00%，var值為0.1，預(yù)測效果較好。
通過該結(jié)果分析可知，影響大型能源類項目風(fēng)險的主要風(fēng)險因素包括技術(shù)選擇風(fēng)險、預(yù)算超支風(fēng)險、勘測設(shè)計的工作深度――現(xiàn)場條件的變化、通貨膨脹、環(huán)境風(fēng)險等風(fēng)險因素。
2.3 對比分析
本文結(jié)合SVM和CART決策樹算法的結(jié)果，采用兩種方法進行對比分析。方法一是結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CART決策樹的方法；方法二是僅使用CART決策樹方法進行分類。
2.3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CART決策樹算法的項目風(fēng)險評價
本文通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CART決策樹相結(jié)合的算法來與前文的算法進行對比，初始數(shù)據(jù)集同樣選用S，通過Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立BP模型， 經(jīng)調(diào)試，建立了31個輸入節(jié)點， 8個中間節(jié)點和1個輸出節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為
1 000，目標(biāo)值為le-3，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來生成80個新的樣本，將這108個樣本作為決策樹的輸入。決策樹的訓(xùn)練樣本和測試樣本數(shù)量設(shè)置與前文一致，最終顯示樹結(jié)果如圖3所示。
該決策樹的精度為70.00%，var值為0.233 3，預(yù)測效果比SVM與CART決策樹相結(jié)合的方法差。
2.3.2 基于CART決策樹的項目風(fēng)險評價
考慮僅使用CART決策樹算法來對樣本進行訓(xùn)練和測試的情況，測試數(shù)據(jù)集為S，同樣選用23組數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練，5組數(shù)據(jù)來進行測試，最終結(jié)果顯示如圖4所示。
該決策樹的精度為80.00%，var值為0.20，預(yù)測效果比SVM加CART決策樹方法差。另外，此棵決策樹最終只顯示兩個風(fēng)險指標(biāo)作為影響因素，進一步說明了決策樹在小樣本時的解釋實用性較差，需要基于大量數(shù)據(jù)才能得出更好的解釋效果。
3 結(jié) 論
本文在能源類工程項目大量興建的背景下，對大型能源類工程項目建設(shè)過程中的風(fēng)險因素進行識別和分析，并建立了相關(guān)的風(fēng)險評價模型，總體來看，主要開展了以下3個方面的工作：
（1）從大型能源類項目風(fēng)險管理和風(fēng)險評價方法兩個方面對前人的研究進行綜述，并在此基礎(chǔ)上提出大型能源類項目的風(fēng)險評價指標(biāo)體系，從自然風(fēng)險、社會風(fēng)險等多個角度對項目中的風(fēng)險因素進行具體識別。
（2）基于小樣本情況提出了SVM和CART決策樹相結(jié)合的綜合風(fēng)險評價方法，并通過問卷調(diào)查的方式，獲得了涵蓋石化、火電、水電等相關(guān)能源類項目的數(shù)據(jù)，最后利用SVM較強的泛化能力和CART決策樹的可理解性來對項目風(fēng)險進行評價，從而為項目管理者對該項目的風(fēng)險識別和評價提供了重要的參考依據(jù)。
（3）將本文提出的方法分別與CART決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CART決策樹相結(jié)合的方法進行對比分析，結(jié)果顯示，本文的方法在分類精度和模型的可解釋性方面均優(yōu)于其他兩種算法。
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雷鋒評價范文4
目的 分析西安市PM2.5中12種金屬和類金屬元素的污染特征，并評價其人群健康風(fēng)險。方法 2018年在西安市蓮湖區(qū)和雁塔區(qū)的兩個監(jiān)測點每月定期采集PM2.5樣品，檢測樣品中銻、鋁、砷、鈹、鎘、鉻、汞、鉛、錳、鎳、硒、鉈12種金屬和類金屬元素的含量。檢測結(jié)果按照不同區(qū)域、季節(jié)統(tǒng)計分析和評價。采用美國環(huán)保署(EPA)推薦的健康風(fēng)險評價模型進行呼吸途徑的人群健康風(fēng)險評價。結(jié)果 共采集分析PM2.5樣品165份。砷、鎘的達(dá)標(biāo)率分別為51.52%和83.03%,區(qū)域間組間兩兩比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。各季節(jié)砷的達(dá)標(biāo)率由高到低依次為夏季>秋季>冬季>春季。砷的平均濃度為8.21ng/m3,超標(biāo)1.37倍。各季節(jié)砷元素平均濃度均超標(biāo)，由高到低依次為冬季>春季>秋季>夏季，其它元素平均濃度均未超標(biāo)。砷、鎘、鉻、鉛、錳、鎳、汞、銻和硒元素的HQ值和總HI值均<1。致癌元素砷、鎘、鉻和鎳的ILCR值介于3.63×10-07～2.58×10-05之間。ILCR值砷元素最高，其次為鉻元素；冬季最高，其次為春秋季，夏季最低；成年男性>成年女性>兒童青少年。結(jié)論 西安市冬季大氣PM2.5中金屬和類金屬元素污染較為嚴(yán)重，PM2.5中砷和鉻通過呼吸途徑對人群健康潛在風(fēng)險較高。
關(guān)鍵詞：
PM2.5 元素 污染特征 健康風(fēng)險評估
Pollution characteristics and health risk assessment of metals and metalloid elements in atmospheric PM2.5in Xi′an
MENG Zhaowei ZHANG Tongjun ZHENG Jingli DING Yong JIA Ru CHANG Feng
Institute for Environmental Health Research and Evaluation,Shaanxi Provincial Centre for Disease Control and Prevention;
Abstract：
Objective To analyze the pollution characteristics of 12 kinds of metals and metalloid elements in PM2.5 in Xi′an city, and to assess the health risks. Methods In 2018,PM2.5 samples were collected regularly every month at two monitoring points in Lianhu District and Yanta District of Xi′an City.The content of twelve metal and metalloid elements(Sb, Al, As, Be, Cd, Cr, Hg, Pb, Mn, Ni, Se, and Ti) in the samples were determined.The test results were statistically analyzed and evaluated according to different regions and seasons.The health risk assessment model recommended by the US Environmental Protection Agency(EPA) was used to assess the health risks of the metal and metalloid elements. Results A total of 165 PM2.5 samples were collected and analyzed.The qualified rates of As and Cd were 51.52% and 83.03%,respectively, and there was no significant difference between regions(P>0.05).The qualified rate of As in each season from high to low was summer> autumn> winter> spring.The average concentration of As was 8.21 ng/m3,being 1.37 times higher than the standard.The average concentration of As in each season exceeded the standard, and the order from high to low was winter> spring>autumn>summer.The average concentrations of other elements did not exceed the standard.HQ value and HI value of As, Cd, Cr, Pb, Mn, Ni, Hg, Ti and Se were all less than 1.The ILCR value of carcinogenic elements As, Cd, Cr and Ni was between 3.63×10-07 ～2.58×10-05.The ILCR value was highest for As, followed by Cr.The ILCR value was highest in winter, followed by spring and autumn, and lowest in summer.The order of ILCR value was adult males> adult females> children and adolescents. Conclusion The pollution of metal and metalloid elements in the atmospheric PM2.5 in Xi′an in the winter is most serious.Arsenic and chromium in PM2.5 pose a higher potential health risk to the population through the respiratory route.
Keyword：
PM2.5; Elements; Pollution characteristics; Health risk assessment;
西安市近年來經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，周邊企業(yè)眾多，伴隨其獨特的地理環(huán)境和近年來以靜穩(wěn)天氣為主的氣候特征，造成西安市霧霾多發(fā)易發(fā)[1]。PM2.5是霧霾的主要成分，是目前國內(nèi)外研究的熱點，其健康危害主要取決于其化學(xué)成分和濃度水平[2-3],PM2.5上附著了大量金屬和類金屬元素，美國環(huán)保署(EPA)綜合風(fēng)險信息數(shù)據(jù)庫(IRIS)和國際癌癥研究所(IARC)的相關(guān)研究成果，顯示PM2.5上附著的砷、鎘、鉻和鎳屬于致癌物；鉛、汞、錳、銻和硒屬于非致癌物[4]。通過分析2018年西安市PM2.5中12種金屬和類金屬元素的污染特征，并對各元素通過呼吸途徑引起的人體健康風(fēng)險開展初步評價，以期為制定相關(guān)防控措施和開展環(huán)境風(fēng)險管理提供參考依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 樣品采集、運輸和保存
根據(jù)2012年西安市6個主城區(qū)國控環(huán)保站點的環(huán)保監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括NO2、SO2、PM10、PM2.5、CO和O3,通過分析上述污染物的濃度，選擇污染濃度相對較高的蓮湖區(qū)和相對較低的雁塔區(qū)分別設(shè)置1個采樣點。采樣點高度在12～15m之間，周邊無高大建筑物遮擋，避開污染源及交通主干道。每月定期(10～16日)使用大氣采樣器采集7份PM2.5樣品。每天采樣時間不少于22 h。
1.2 樣品檢測
按照《空氣和廢氣顆粒物中鉛等金屬元素的測定 電感耦合等離子體質(zhì)譜法》(HJ 657-2013)測定銻、鋁、砷、鈹、鎘、鉻、汞、鉛、錳、鎳、硒、鉈12種金屬和類金屬元素(以下簡稱“金屬元素”)的含量。
1.3 質(zhì)量控制
檢測實驗室通過了計量認(rèn)證，監(jiān)測過程中使用的儀器設(shè)備定期檢定、校準(zhǔn)和維護，校準(zhǔn)周期不超過一年，定期清洗切割器。
1.4 評價方法
1.4.1 達(dá)標(biāo)評價
目前我國《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095-2012)僅給出了砷(6ng/m3)、鎘(5ng/m3)、汞(50ng/m3)和鉛(500ng/m3)元素的年均二級濃度(參考濃度)限值，研究僅對上述指標(biāo)開展達(dá)標(biāo)評價，低于限值為達(dá)標(biāo)。
1.4.2 健康風(fēng)險評價
1.4.2.1 暴露劑量計算
EPA推薦的健康風(fēng)險評價模型進行呼吸途徑的人群健康風(fēng)險評價[5]。非致癌物需計算日均暴露劑量(average daily dose, ADD,mg/kg/day),致癌物需計算終生日均暴露劑量(life average daily dose, LADD,mg/kg/day),計算見公式(1):
ADD(LADD)=C×IR×EF×ED/(AT×BW) (1)
式中：C:空氣中污染物的濃度(mg/m3);IR:呼吸速率；EF:暴露頻率；ED:暴露持續(xù)時間；BW:體重；AT:平均暴露時間。綜合國內(nèi)外有關(guān)研究成果[7-9],暴露參數(shù)(表1)。
表1 人群暴露評價模型參數(shù)
1.4.2.2 非致癌和致癌風(fēng)險
金屬元素暴露的非致癌風(fēng)險和致癌風(fēng)險見公式(2)、(3):
ILCR=LADD×SF (3)
式中，RfD(reference dose)為參考劑量；HQ(hazard quotient)為單一元素的非致癌風(fēng)險；HI(hazard index)為多種元素的非致癌風(fēng)險，當(dāng)HI 或HQ≤1時，風(fēng)險較低或可忽略；HI 或 HQ>1 時，存在非致癌風(fēng)險。SF(slope factor)為致癌斜率因子，ILCR(incremental lifetime cancer risk)為終生增量致癌風(fēng)險，ILCR<10-6,認(rèn)為其引起癌癥的風(fēng)險性較低；ILCR值介于10-6～10-4之間，認(rèn)為其存在癌癥風(fēng)險；ILCR>10-4認(rèn)為其引起癌癥的風(fēng)險性較高。SF及RfD值(表2)。
1.5 統(tǒng)計學(xué)分析
采用spss 25.0統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進統(tǒng)計分析。未檢出按照最小檢出的二分之一進行數(shù)據(jù)分析，定性資料的組間比較采用卡方檢驗。定量資料如符合正態(tài)分布組間比較采用方差分析，不符合正態(tài)分布組間比較采用獨立樣本非參數(shù)檢驗。檢驗水準(zhǔn)α=0.05。
表2 金屬元素呼吸途徑暴露的SF和RfD[10-12]
2 結(jié) 果
2.1 PM2.5中金屬元素質(zhì)量濃度達(dá)標(biāo)情況
PM2.5中砷、鎘、汞和鉛的達(dá)標(biāo)率分別為51.52%、83.03%、100.00%和100.00%。砷和鎘達(dá)標(biāo)率在區(qū)域間組間兩兩比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=2.197、0.144,P=0.138、0.704)。各季節(jié)砷的達(dá)標(biāo)率由高到低依次為夏季>秋季>冬季>春季(χ2=14.869,P=0.002)(表3)。
2.2 PM2.5中金屬元素質(zhì)量濃度特征
砷的平均濃度為8.21ng/m6,超標(biāo)1.37倍，各季節(jié)砷元素平均濃度均超標(biāo)，由高到低依次為冬季>春季>秋季>夏季。鎘、鉛和汞的平均濃度均達(dá)標(biāo)。銻、砷和鉻元素濃度區(qū)域間組間兩兩比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=-2.337、-1.997、-2.155,P=0.017、0.046、0.031),其它各指標(biāo)濃度區(qū)域間組間兩兩比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。鉈元素夏季平均濃度高于其它季節(jié)，其它各金屬元素冬季濃度顯著高于其它季節(jié)，組間兩兩比較差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)(表4,表5)。
2.3 PM2.5中金屬元素健康風(fēng)險評價
研究發(fā)現(xiàn)砷、鎘、鉻、鉛、錳、鎳、汞、銻和硒元素的單一元素(HQ值)和多種重金屬元素(HI值)的非致癌風(fēng)險均<1,表示上述金屬元素的非致癌風(fēng)險處于人體可接受的范圍(表6)。
砷、鎘、鉻和鎳元素的ILCR值介于3.63×10-07～2.58×10-05之間。同一季節(jié)內(nèi)，各金屬元素ILCR值：成年男性>成年女性>兒童青少年；同一人群，砷元素ILCR值：冬季>春季>秋季>夏季；鎘和鉻元素ILCR值：冬季>秋季>春季>夏季；同一人群、季節(jié)內(nèi)，砷元素ILCR值均最高，其次為鉻元素；冬季全人群砷的ILCR值均>1.00×10-05,秋季成人砷的ILCR值均>1.00×10-06,春季成年男性砷的ILCR值>1.00×10-06。秋冬季成年人鉻的ILCR值均>1.00×10-05(表7)。
表3 不同季節(jié)砷、鎘的質(zhì)量濃度達(dá)標(biāo)率情況
表4 不同指標(biāo)質(zhì)量濃度平均水平(ng/m3)
表5 不同指標(biāo)各季節(jié)質(zhì)量濃度平均水平(ng/m3)
表6 不同季節(jié)不同人群PM2.5中金屬元素呼吸途徑非致癌風(fēng)險(HQ)
表7 不同季節(jié)不同人群PM2.5中金屬元素呼吸途徑致癌風(fēng)險(ILCR)
3 討 論
監(jiān)測12種金屬元素平均濃度水平由高到低依次為鋁>錳>鉛>硒>砷>鉻>銻>鎘>鎳>鉈>汞>鈹。鋁和錳等自然源元素占比較高，與西安市地處西部，沙塵較多有關(guān)；其次為鉛、硒和砷等元素，這些元素主要來自機動車排放、燃煤排放等[10-11]。砷元素的達(dá)標(biāo)率偏低，達(dá)標(biāo)率為51.52%,平均濃度為8.21ng/m3,是國標(biāo)參考濃度限值的1.37倍，且四個季節(jié)的平均濃度均超標(biāo)，提示西安市全年均受到砷污染的影響，砷具有一定的致癌能力和潛在的致畸作用，長期暴露可造成急性或慢性中毒，致使人體器官病變或發(fā)育缺陷[12],尤其是對青少年兒童的危害[13]。鎘元素的達(dá)標(biāo)率為83.03%,不達(dá)標(biāo)主要集中在夏季，鎘主要來源于電鍍行業(yè)以及石油、燃煤的燃燒以及汽車輪胎的摩擦[14]。鎘進入機體后可導(dǎo)致肝、腎、等多器官急性或慢性損傷，甚至發(fā)生癌變[15],提示政府應(yīng)該重視并加大措施治理大氣砷、鎘污染。
通過EPA推薦的健康風(fēng)險評價模型評價了砷等元素經(jīng)呼吸途徑的人群健康風(fēng)險評價，各人群，各季節(jié)砷、鎘、鉻、鉛、錳、鎳、汞、銻和硒的HQ值和總HI值均<1,與北京、南寧等多地區(qū)[16-17]的監(jiān)測結(jié)果相同，表示上述元素的非致癌風(fēng)險均較低或可忽略，與致癌元素砷、鎘、鉻和鎳的ILCR值介于3.63×10-07～2.58×10-05之間，砷和鉻元素在部分人群中>1.00×10-05,對人群健康潛在風(fēng)險較高，與我國北方多地的監(jiān)測結(jié)果較為接近[18]。各元素成ILCR值成年男性>成年女性>兒童青少年，表明成年男性的健康風(fēng)險相對較高，原因可能與成人體重、每日空氣呼吸量、污染物暴露持續(xù)時間等相對青少年和兒童較高有關(guān)；兒童雖然對污染物敏感，但體重最輕，暴露于污染物的時間最短，因此健康風(fēng)險相對其他人群最低。砷元素ILCR值最高，其次為鉻元素，表明砷元素對人群的健康風(fēng)險相對較高，其次為鉻元素，砷和鉻應(yīng)用廣泛，主要來自工業(yè)排放[19],因此應(yīng)當(dāng)重點針對此類金屬來源進行整治，加強職業(yè)衛(wèi)生管理工作。各元素冬季ILCR值最高，其次為春秋季，夏季最低，表明冬季金屬元素對人群的健康風(fēng)險相對較高。
研究對西安市大氣PM2.5中金屬和類金屬元素的健康風(fēng)險進行了初步評價，為進一步制定相關(guān)防控措施和開展環(huán)境風(fēng)險管理提供數(shù)組參考，研究環(huán)境空氣PM2.5中金屬元素的濃度隨時間變化而變化，以年平均濃度計算，存在一定的不確定性。直接使用環(huán)境空氣監(jiān)測數(shù)據(jù)計算終身暴露量，未考慮室內(nèi)環(huán)境因素；未考慮人體個體因素的差異，導(dǎo)致暴露量存在不確定性。
利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突
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雷鋒評價范文5
[關(guān)鍵詞] 關(guān)節(jié)超聲；類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎；疾病活動度；彩色多普勒超聲
[中圖分類號] R445 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1674-4721（2013）05（b）-0124-02
類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎（rheumatoid arthritis，RA）是侵犯全身各處關(guān)節(jié)的多發(fā)性和對稱性慢性增生性滑膜炎，疾病長期管理的目標(biāo)是控制炎癥、規(guī)律評估疾病活動性并調(diào)整出合適的治療。對于日常檢查及臨床試驗而言，發(fā)展新的、有效的評估RA關(guān)節(jié)炎的方法是具有挑戰(zhàn)性的，但也是基礎(chǔ)。過去的10年中，出現(xiàn)了大量關(guān)于US、彩色多普勒超聲及能量多普勒超聲技術(shù)評估RA受累關(guān)節(jié)炎癥活動度的標(biāo)準(zhǔn)及組成有效性的研究，并與組織學(xué)、MRI、臨床及實驗室指標(biāo)及放射學(xué)進行了比較。使用灰度US能夠測定形態(tài)學(xué)改變，例如滑膜增厚和骨侵蝕，而應(yīng)用多普勒US能夠發(fā)現(xiàn)滑膜和關(guān)節(jié)周圍的血流信號。多普勒的使用更有意義，因為單純使用灰度US不能發(fā)現(xiàn)炎癥引起的滑膜增厚和陳舊性滑膜增厚之間的差異。由于增加的血流是炎癥反應(yīng)的一部分，充血的存在就能夠被用于檢測驗證的存在，而多普勒的活動量也就能用于直接測定RA疾病活動性。
現(xiàn)在還不能確定需要多少個關(guān)節(jié)的超聲檢查獲得的RA疾病活動性是最有效的測量標(biāo)準(zhǔn)。兩項研究測定了有效的關(guān)節(jié)數(shù)量及其各種組合[1-2]。這些研究提示更少的關(guān)節(jié)數(shù)目與更多的關(guān)節(jié)數(shù)目一樣有效。因為關(guān)節(jié)的數(shù)目和由此引起的獲得有效多普勒所花費時間的測定對于這項檢測技術(shù)同樣重要，筆者認(rèn)為將來有必要進行這方面的研究。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選取2012年2～12月就診于山西醫(yī)科大學(xué)第二臨床醫(yī)院風(fēng)濕科，符合1987年ACR診斷標(biāo)準(zhǔn)的RA患者53例。其中，女性37例，男性16例；年齡24～66歲，平均（40±6）歲；病程3個月～13年，平均（4.3±2.1）年。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）患者疾病處于活動期，既臨床評估DAS28>2.6。（2）均為本院首診首治的患者，之前未應(yīng)用任何改善病情抗風(fēng)濕藥物（DMARDs）治療。（3）年齡18～70歲。（4）經(jīng)本省倫理委員會批準(zhǔn)。（5）簽署知情同意書，并愿意接受隨訪的患者。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）合并其他風(fēng)濕性疾病。（2）合并其他臟器重大疾病。（3）有關(guān)節(jié)外傷和（或）關(guān)節(jié)置換病史。（4）未經(jīng)倫理委員會批準(zhǔn)和（或）未簽署之情同意書者。
1.2 臨床DAS28評估
由1名有經(jīng)驗的風(fēng)濕科醫(yī)生完成。評價28個關(guān)節(jié)的腫脹和疼痛程度，這28個關(guān)節(jié)包括雙側(cè)的第1～5近端指間關(guān)節(jié)（PIP）、雙側(cè)第1～5掌指關(guān)節(jié)（MCP）、雙側(cè)腕關(guān)節(jié)（Wri）、雙側(cè)肘關(guān)節(jié)（Elb）、雙側(cè)肩關(guān)節(jié)（Sho）和雙側(cè)膝關(guān)節(jié)（Kne），記錄每一個患者的壓痛關(guān)節(jié)計數(shù)（TJC）、腫脹關(guān)節(jié)計數(shù)（SJC）。記錄患者3 d內(nèi)的紅細(xì)胞沉降率（ESR）、C反應(yīng)蛋白（CRP），以及視覺模擬量表（VAS）的一般健康得分病計算DAS28。同時收集其他的臨床及生化檢測結(jié)果，以便于發(fā)現(xiàn)CDU及它們之間的關(guān)系。
1.3 CDU檢查及評估
在臨床評估的24 h內(nèi)對患者行DAS28評價所包含的28個關(guān)節(jié)行超聲檢查，由相同的富有US經(jīng)驗的風(fēng)濕科醫(yī)生完成，操作者對患者的臨床及實驗室指標(biāo)為單盲。要求患者不能向超聲檢查者提及他們的臨床癥狀。采用8～12 MHz頻率的線性陣列傳感器進行采圖，所有檢測使用相同的多普勒預(yù)設(shè)定并且不改變其參數(shù)：參數(shù)設(shè)定在對于任何血流都保持最高的敏感性（奈奎斯特極限0.042 m/s，最低的壁濾波器和多普勒頻率為7 MHz）。各個關(guān)節(jié)均在國際標(biāo)準(zhǔn)推薦的多個部位及切面進行掃查。這些關(guān)節(jié)內(nèi)、肌腱滑膜及滑囊的CDU信號均以半定量法分為0～3級：0 = 無，無血流；1 = 輕度，< 3個點狀血流；2 = 中度，> 3個點狀血流或血流融合成片，但小于50%的滑膜面積；3 = 中度，血流信號大于50%的滑膜區(qū)域。記錄每例患者各個關(guān)節(jié)的CDU信號等級及總積分，以及簡化方案所包含關(guān)節(jié)的CDU信號及積分。
1.4 統(tǒng)計學(xué)方法
應(yīng)用SPSS 18.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行統(tǒng)計分析。應(yīng)用Spearman秩相關(guān)系數(shù)來分析DAS28、28關(guān)節(jié)CDU積分及簡化方案的CDU積分之間的關(guān)聯(lián)。顯著性相關(guān)水平選定在P ≤ 0.05。
2 結(jié)果
2.1 簡化方案的選擇
筆者以關(guān)節(jié)檢測到滑膜炎和CDU信號的的頻率為依據(jù)，行數(shù)據(jù)縮減過程形成簡化方案。各個關(guān)節(jié)檢測到CDU信號的情況見表1。
根據(jù)受累情況選擇簡化CDU方案的關(guān)節(jié)組合，證實包含雙側(cè)PIP1、雙側(cè)PIP4、雙側(cè)MCP2、雙Wri和雙Kne的10個關(guān)節(jié)組合，能檢測到28關(guān)節(jié)CDU所檢測的100.0%的病例。故可以確定以以上10個關(guān)節(jié)為構(gòu)成的簡化方案。
計算個每入組病例該10個關(guān)節(jié)中CDU信號積分。
2.2 DAS28、總CDU積分以及簡化方案的CDU積分之間的相關(guān)性
3 討論
進10年中，灰度US及多普勒超聲--包括CDU及能量多普勒（PDU）作為一種非入侵式、實時動態(tài)、簡便快捷的檢查方法，被越來越廣泛地應(yīng)用于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎疾病診斷及病情監(jiān)測中，對日常管理和臨床試驗中評估風(fēng)濕性疾病活動性的標(biāo)準(zhǔn)臨床評估進行了補充[3-6]。過去大多數(shù)的研究都顯示了US檢測與RA及其他炎性關(guān)節(jié)病局部病變之間的相關(guān)性，如膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)。然而，少有進行US檢測和整體疾病活動性參數(shù)評估的比較，這是由于未能選擇代表整體炎性活動的有效關(guān)節(jié)。
本研究納入了一個較大的樣本，對該樣本中的所有病例進行了廣泛范圍的關(guān)節(jié)超聲檢查，證實了多普勒測定和RA疾病活動性生物學(xué)測定之間的一致性。其他相關(guān)研究也發(fā)現(xiàn)多普勒與CRP、ESR和DAS28之間的r值從0.33到0.63不等[1，3，7-8]。但是，在日常工作及臨床研究中患者和醫(yī)生可能考慮時間消耗而不能進行廣泛的超聲檢查，幾項研究提示更少的關(guān)節(jié)數(shù)目與更多的關(guān)節(jié)數(shù)目一樣有效[2-3]。因此，為了RA可行的總體活動度評估，決定哪些關(guān)節(jié)及滑膜點應(yīng)該被評估是必要的。
筆者通過對該樣本中各關(guān)節(jié)受累頻率的總結(jié)，提出了能代表總體疾病活動度的關(guān)節(jié)組合。簡化的CDU檢查方案包括了雙側(cè)的第1、4近端指間關(guān)節(jié)、第2掌指關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)。簡化方案判別疾病活動度與廣泛關(guān)節(jié)的CDU檢查及臨床評價DAS28間均有顯著相關(guān)性。
綜上所述，筆者認(rèn)為包含這10個關(guān)節(jié)的CDU檢測應(yīng)該是進行RA患者關(guān)節(jié)炎癥疾病活動性評估的有用工具。
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雷鋒評價范文6
【關(guān)鍵詞】新課程 評價語言 多元化 尺度 互動
一、教學(xué)評價語言要富有童趣，有吸引力
低年級學(xué)生求知欲旺盛，情感豐富，富于形象思維。評價的形式越豐富，孩子們的學(xué)習(xí)勁頭越足，離我們預(yù)期的教學(xué)目標(biāo)越近。
但是評價的語言要巧妙。當(dāng)學(xué)生注意力不集中時，我這樣說：“現(xiàn)在，老師要獎勵你們玩一個游戲。”“動腦筋的時候到了，我們比一比看誰先想出好辦法。”“真奇怪，怎么就難不倒你們呢？我一定要提個最難的問題難住你們。”例如我在教學(xué)書寫生字時，為了能讓學(xué)生全神貫注聽寫生字的筆順，我說：“唉，這個字的筆畫太多了，太難寫啦！老師都覺得難呢！”我的話一落，孩子們爭先恐后地舉起小手f：“老師，這個字不難，我們能學(xué)會！”孩子們的學(xué)習(xí)熱情一下被激發(fā)，聽寫時特別專心、認(rèn)真，書寫得正確、規(guī)范、美觀，我立刻豎起大拇指說：“你們真棒！你們比老師學(xué)得快，你們是我的老師。”孩子們聽了非常開心，求知欲更加強烈，提高了書寫的興趣。
我教的班級中有幾名學(xué)生寫作業(yè)特別慢，拖拖拉拉交不了作業(yè)，我觀察到原因：他們在寫作業(yè)的時候手在下面的抽屜里摸東西，心不在焉。我說：“我班×××同學(xué)總是寫得又快又好，誰能趕上他的速度就更棒了，趕上一次獎勵三顆五角星。”這樣，寫得快的同學(xué)受到老師的表揚更加努力，寫得慢的同學(xué)有了趕超的目標(biāo)，還有獎勵，他們的寫字速度有了很快的提高，他們書寫時認(rèn)真、專心，手摸東西的毛病改掉了，學(xué)習(xí)有了很大的進步。
二、評價內(nèi)容的多元化
課堂上教師對學(xué)生的評價除了語言評價的方式以外，還可適當(dāng)?shù)剡\用實物評價，態(tài)勢語評價（如眼神、點頭、微笑、大拇指、掌聲及各種豐富的表情等）。
（一）機智多變的口語評價，讓學(xué)生聽而不倦
（1）幽默。幽默作為一種課堂教學(xué)語言藝術(shù)，不僅僅能博人一笑，產(chǎn)生愉悅感，而且還能于笑聲中給人以智慧的啟迪。如：教學(xué)《雷鋒叔叔，你在哪里》時，我指名學(xué)生讀課文：
沿著/長長的小溪J，
尋找/雷鋒的足跡。
雷鋒叔叔，你在哪J里，
你在/哪J里？
這個同學(xué)讀“雷鋒叔叔，你在哪里J，你在哪J里？”聲音太小，沒有感情。我說：“噢，你那么小聲叫雷鋒叔叔，雷鋒叔叔是聽不見的，應(yīng)該大聲朗讀這句話。”該生聽了之后，就大聲延長地喊，并且?guī)狭耸謩荩苄蜗蟊普妫x出了想找到雷鋒叔叔的急切心情。
（2）多變。評價用語不能一成不變，要經(jīng)常更換，層出不窮，讓學(xué)生學(xué)而不厭，聽而不倦。“你已經(jīng)完全進入境界了，口中讀出感覺，眼前讀出畫面，心中讀出情感，這可是朗讀的最高境界啊！”“今天你又有了新發(fā)現(xiàn)，真為你高興！”“你是敢于嘗試的勇士，好極了！”“你的聲音真好聽！”“你寫的字老師最愛看！”“你敢和時間賽跑嗎？”……
（二）口語、體態(tài)語相結(jié)合評價，使學(xué)生信心倍增
地摸摸頭，親切地握握手，由衷地鼓掌，有力的大拇指，輕輕地拍一下肩膀，加上真誠的贊語，更能傳播一種情結(jié)，交流一種感情。
我教的班級留守兒童較多，長時間得不到媽媽的關(guān)愛。我在課堂上經(jīng)常用鼓勵性語言加上用手摸摸頭、拍拍肩膀這些動作，這種口語、體態(tài)語相結(jié)合的評價對于他們來說是很高的賞識，成了很大的推動劑，他們能認(rèn)真傾聽，積極表達(dá)，全神貫注地投入到課堂中來。
三、評價語言要把握好尺度
低年級學(xué)生剛開始學(xué)習(xí)朗讀，我們教師要擺正心態(tài)，既不要期望過高，求全責(zé)備，又不要漠視學(xué)生朗讀存在的問題，夸大其詞，一味地稱贊學(xué)生，這樣極易使學(xué)生“迷失自我”，而是針對學(xué)生的朗讀能力作出公正合理的評價，使學(xué)生既認(rèn)識到自己的長處，又明白自己的不足。例如：一次聽《司馬光砸缸》教學(xué)片段：
生1：老師，我覺得司馬光砸缸破壞了公物，不好。
師：那你有沒有更好的辦法？
生1：可以用救生圈救人。
師：你比司馬光還聰明，真了不起！
生2：打110急救。
生3：好多小孩一起跳下去，水就漫出來了……
教師大加贊賞：“你們真棒！”“你們真聰明！”你的想法真有創(chuàng)意！”一節(jié)課下來，掌聲、喊聲、表揚聲不絕于耳，一味地激勵，簡單地肯定，極少對學(xué)生說“不”字。但我們也就理智地看到這些漂浮在表面上的模糊的評價，在學(xué)生學(xué)習(xí)中起的引導(dǎo)價值有幾何？例如生1用救生圈救人是不符合那個年代的條件，生3用了烏鴉喝水中用投石子的方法把水漫出來，但孩子小，跳進水里有生命危險，這些知識老師應(yīng)該給學(xué)生講，不能讓孩子們迷失了方向。
四、評價力求互動
評價不是一種形式，而是一種方法。只要你是一個對學(xué)生充滿愛的教師，那么你不僅會對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果作出合理、準(zhǔn)確的評價，而且還會教會學(xué)生如何評價。
課堂上，我教給學(xué)生“聽、想、評、聽”四步評價方法。“聽”是指聽清對方的發(fā)言，這是做好評價的前提。“想”是根據(jù)別人發(fā)言內(nèi)容進行思考，組織好評價的語言。“評”是以一定的評價標(biāo)準(zhǔn)進行評價。最后的“聽”是虛心傾聽別人的意見。這樣學(xué)生評價的內(nèi)容就更具體充實，更具有針對性。
