简介:目的通过对项目点跌倒干预实施前后的纵向比较和项目点与非项目点跌倒干预的横向比较,评价青海、山西两省农村老年人跌倒干预的效果。方法以青海、山西两省项目县农村≥60岁中老年人为调查对象,以跌倒发生率为评价指标,通过对2015年两省农村老年人跌倒及评估调查,结合2013年该地区居民健康的基线调查,运用风险差法评价项目点的农村老年人跌倒干预效果。结果项目点与非项目点共调查1848人,跌倒干预的效果差异有统计学意义(χ2=15.976,P=0.000),风险差及95%可信区间为-6.53%(-9.69%,-3.38%),项目点较非项目点的跌倒发生率下降6.53%;项目点干预前后共调查2127人,干预前后的跌倒发生率差异有统计学意义(χ2=18.176,P=0.000),风险差及95%可信区间为-6.85%(-9.88%,-3.81%),跌倒发生率下降6.85%。结论跌倒的综合干预措施对青海、山西两省农村老年人的跌倒发生率具有降低作用。
简介:新型犯罪日趋复杂,案件审判人员对高标准技术工作的需求不断增加,这些都要求研究新的证据评价方法,从而对各种微量物证理化检测数据的证据价值进行评估。证据评估方法能够反映法庭科学家在案件审理中的作用。这意味着上述数据(证据)应当在案件诉讼中控辩双方提出了相互对立的假设H1和H2的情况下接受评估,贝叶斯模型适用于这种情况下的证据评估。本文描述了在比较和分类(其实分类也是以比较为基础)问题中使用似然比方法(LR)对被观察的理化数据进行评估的原理。LR模型允许在一次计算中将所有重要的因素都包括在内,以此实现对相关理化数据的评估。这些因素包括,被比较样本间被比对理化数据的相似性,被测理化数据在有关总体中的稀有性,以及可能的误差来源(样本之内、之间的差异性)等。作为统计工具,LR模型只能用于仅以几个变量描述的数据库,而事实上大多数理化数据都是高度多维的(比如光谱),因此,需要使用缩维手段比如图形模型或适当的化学计量工具作降维处理,本文对此举例说明。需要指出,LR模型只应作为一种支持性(非决定性!)的工具,其结果(论)要接受严格的分析判断。换言之,统计方法并不能传达绝对的真相,采用的分析技术会有各自的不确定度,各种可能的错误答案也是统计方法的构成部分。因此,应当进行灵敏度检验亦即对所用分析方法作处理验证,从而确定其表现优劣。基于此,本文采用经验交叉熵方法举例说明如何对LR模型作校验。关于来源水平的理化数据评估,这涉及到比较样品是否源自于同一物体即是否具同一性的问题。通常,办案人员(法官、检察官或警察)会对被发现的取自于身体、衣服或鞋子的微量物证(显示与对照样本类似)是否发生了转移并留存下来的活动感兴趣,这就是所�