导读:本文包含了风险数据库论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:沙库巴曲缬沙坦,认知障碍,依那普利,报告比值比
风险数据库论文文献综述
肖洁,刘弋戈,傅芳,陈聪琴[1]（2019）在《沙库巴曲缬沙坦致认知障碍的风险分析-基于美国FDA不良事件报告系统(FAERS)数据库的研究》一文中研究指出目的评价沙库巴曲缬沙坦致认知障碍的风险。方法根据medDRA术语标准,将认知障碍首选术语分为广义及狭义两个类别。以各首选术语为条件,检索美国FDA不良事件报告系统(FAERS)数据库2015年7月至2019年3月期间的不良事件报告,采用报告比值比(ROR)法,评价沙库巴曲缬沙坦与认知障碍的关系,并通过比较沙库巴曲缬沙坦与其临床试验期间对照药品依那普利的ROR值,比较两者在真实世界应用中致认知障碍风险的大小。结果共检索到沙库巴曲缬沙坦致认知障碍不良事件2 059份,其中广义认知障碍相关的不良事件1 977份,狭义认知障碍相关的不良事件82份。沙库巴曲缬沙坦致总体、广义、狭义认知障碍的ROR值分别为0.87(95%CI:0.83～0.91)、0.85(95%CI:0.81～0.89)、2.43(95%CI:1.95～3.02)。依那普利致总体、广义、狭义认知障碍的ROR值分别为1.51(95%CI:1.37～1.72)、1.51(95%CI:1.35～1.67)、2.54(95%CI:1.32～4.89),均大于沙库巴曲缬沙坦。结论从总体上看,沙库巴曲缬沙坦与认知障碍不存在显着相关关系。且与依那普利相比,沙库巴曲缬沙坦不会增加患者认知障碍的风险。(本文来源于《实用药物与临床》期刊2019年11期）
隋海霞,商贵芹,季玮玉,王彝白纳,宿晨[2]（2019）在《我国饮料酒接触面积/体积比数据库构建及其在风险评估中初步应用》一文中研究指出目的了解我国饮料酒包装材料使用情况,研究构建饮料酒不同类型接触材料的面积/体积比参数。方法采集1 196份市场销售的不同包装、不同类型的饮料酒,采用直接测量法或3D面积测量仪计算不同类型饮料酒的接触面积,结合不同类型饮料酒的规格,计算接触面积/体积比。结果 97.4%(1 165/1 196)的饮料酒主体接触材料为单一材质,主要为玻璃和陶瓷,2.6%(31/1 196)的饮料酒接触材料为复合塑料和含涂层的铝罐等复合材质。不同类型饮料酒的接触面积/体积比的范围为2.84～19.67 dm~2/kg。96.7%(1 156/1 196)的饮料酒的接触面积/体积比≥6 dm~2/kg,81.9%(979/1 196)介于≥7.0～9.0 dm~2/kg之间。结论我国大部分市售饮料酒的接触面积/体积比大于欧盟评估时采用的6 dm~2/kg,利用本次调查研究获得的参数将会降低食品接触材料风险评估中的不确定性。(本文来源于《中国食品卫生杂志》期刊2019年04期）
钟国冬,张翼,方振威,王亚力,张茹[3]（2019）在《基于FDA不良事件报告系统数据库对非布司他血栓栓塞风险信号的分析》一文中研究指出目的:以别嘌醇为对照分析并评价非布司他致心血管血栓栓塞事件发生情况,为临床用药安全提供参考。方法:调取美国食品药品管理局(FDA)不良事件报告系统数据库(FAERS)中非布司他和别嘌醇相关不良事件(ADE)报告,检索时限为2004年1月1日～2018年12月31日。通过报告比值比(ROR)对比非布司他的心血管血栓栓塞事件发生情况。结果:纳入的8 447 806份ADE报告中,以非布司他为首要怀疑药物的报告5 953份,以别嘌醇为首要怀疑药物的报告72 569份。非布司他致心血管血栓栓塞事件390例,别嘌醇5 917例。非布司他对比别嘌醇致血栓栓塞及死亡事件[ROR=1.08,95%CI(0.96,1.22)]、非致死性血栓栓塞事件[ROR=0.87,95%CI(0.74,1.03)]、卒中[ROR=1.23,95%CI(0.75,2.01)]、心肌梗死[ROR=0.77,95%CI(0.59,1.00)]、其他血栓栓塞事件[ROR=0.92,95%CI(0.73,1.16)]风险的差异无统计学意义;非布司他对比别嘌醇致全因死亡风险的差异有统计学意义[ROR=1.37,95%CI(1.16,1.61)],提示非布司他每导致1例ADE,该病例的死亡风险比别嘌醇高37%。结论:与别嘌醇相比,非布司他增加了报告患者的全因死亡风险,但并未增加患者的非致死性血栓栓塞事件风险。本研究主要结局与此前研究基本一致,仍需要后续研究对其关联性进一步验证。(本文来源于《药物流行病学杂志》期刊2019年07期）
余炳文,王晨璐[4]（2019）在《基于风险视角的网络数据库价值评估研究》一文中研究指出互联网的普及和数据库的大量运用,使网络数据库的价值评估越来越受到人们的关注。在网络数据库价值的评估中,风险是重要的影响因素。通过分析网络数据库无形资产的特点,确定收益法的评估思路,在结合网络数据库所处环境和自身条件的基础上,构建网络数据库的风险评价指标体系。同时,在选择数据库的风险报酬率时,采用层次分析法构建指标体系权重、集值统计法修正风险值大小的方法,构建了基于风险测度的数据库价值评估模型。(本文来源于《江西社会科学》期刊2019年07期）
李珊,邹欣欣,张玮桐,孙海军[5]（2019）在《基于网络数据库的高压氧舱护理风险管理的应用价值》一文中研究指出目的探讨基于网络数据库的高压氧舱护理风险管理的应用价值。方法选取2016年9月-2018年6月某院收治的行高压氧治疗患者120例,通过网络信息平台建立网络数据库,实施医嘱校对、执行过程、高压氧舱的陪护,将患者随机分为两组,管理组和对照组各60例,对照组患者实施常规管理措施,管理组患者实施风险管理策略,比较两组风险发生率,并对两组护理指标及评估耗时进行比较,观察两组患者高压氧不良反应和护理差错情况,并对患者满意度进行调查比较。护理指标为计量资料,统计方法采用t检验。风险事件发生率、高压氧室情况、护理满意度为计数资料,采用χ2检验。如P<0.05则表示两组之间差异有统计学意义。结果管理组风险发生率为3.33%,对照组风险发生率为15.0%,两组比较差异有统计学意义(P<0.05);管理组患者基础护理质量(P<0.05)、技术操作质量(P<0.05)、分级护理质量(P<0.05)等指标评分均优于对照组,并具有统计学意义;护士评估患者的耗时由(3.55±0.35)分钟缩短至(1.50±0.2)分钟;管理组不良反应发生率、护理工作失误率(5.0%、18.33%)均低于对照组(0.0%、10.0%),差异有统计学意义(P<0.05);管理组患者护理满意度(96.67%)优于对照组(81.67%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于网络数据库的高压氧舱护理风险管理有助于降低高压氧风险发生率,提高患者护理质量,减少不良反应发生,值得进一步推广。(本文来源于《中国病案》期刊2019年06期）
陈全,陈婷[6]（2019）在《铜冶炼企业风险信息数据库的构建与应用》一文中研究指出基于风险管理科学原理,以国内某铜冶炼企业为例,通过实地调查研究企业生产作业活动及安全管理现状,选取科学适用的风险辨识方法,系统全面的辨识企业生产过程安全风险,建立企业安全风险信息数据库,并且进行常态化的动态更新,保证企业安全风险信息与企业生产实际的契合。同时以风险信息数据库为依托,完善企业安全管理手段并开发新的安全风险管控手段,以实现安全风险信息数据库在企业安全管理的实际应用,避免或减少安全生产事故的发生。(本文来源于《安全》期刊2019年06期）
彭慧,秦凯,戴宇翃,张孟贤,郭秋云[7]（2019）在《基于TCGA数据库的胶质母细胞瘤LncRNA风险预测模型的建立》一文中研究指出目的利用TCGA数据库建立胶质母细胞瘤患者预后的LncRNA风险评分模型。方法下载TCGA数据库中胶质母细胞瘤及正常神经组织的基因表达谱数据、临床相关数据,筛选差异表达LncRNA,采用单因素和多因素Cox风险回归模型筛选和建立LncRNA预后模型。结果从TCGA数据库中得到169份胶质母细胞瘤组织和5份正常神经组织的基因表达谱,使用R语言edgeR包进行差异基因分析(logFC≥2或≤-2,FDR<0.05)得到差异基因7 978个,其中差异LncRNA 1 643个。单因素Cox分析及多因素Cox回归分析得到基于4个LncRNA的多因素预后风险模型:风险评分=0.59×NDUFB2-AS1-0.41×ZEB1-AS1+0.31×AL139385.1+0.21×AGAP2-AS1。模型的ROC曲线下面积AUC=0.864。患者风险评分结果提示高评分患者预后较低评分患者差。结论 NDUFB2-AS1、ZEB1-AS1、AL139385.1和AGAP2-AS1的风险预测模型可有效预测胶质母细胞瘤患者的预后,有望用于指导临床治疗。(本文来源于《肿瘤防治研究》期刊2019年05期）
路晓蒙,侯晓华,尹志超[8]（2019）在《经营风险、产权性质与中国企业储蓄率——来自中国工业企业数据库的证据》一文中研究指出近年来企业储蓄率持续增高已成全球趋势,但中国企业储蓄率远远高于其他国家。本文基于中国工业企业大型微观数据库,运用动态面板数据模型,从企业经营风险的角度实证研究了其对企业储蓄率的影响。研究发现,企业的经营风险对企业储蓄率有显着的正向影响。本文进一步从产权角度研究发现,非国有企业对经营风险的变动更敏感,在经营风险增大时,非国有企业比国有企业显着提高储蓄率水平。考虑企业规模差异后,本文发现,中小企业对经营风险的变动更敏感,在经营风险增大时,中小企业比大企业显着提高储蓄率。本文的发现有助于进一步理解中国企业的储蓄率问题。(本文来源于《西南民族大学学报(人文社科版)》期刊2019年04期）
线云开[9]（2019）在《基于TCGA数据库筛选乳腺癌不良预后相关miRNA及风险评估》一文中研究指出目的:全球女性发病率最高的癌症是乳腺癌,它严重影响了全世界妇女的生活,是妇女死亡的主要原因。在中国,乳腺癌有着逐年升高的发病率。现阶段比较主流的针对乳腺癌治疗方法包括手术、内分泌疗法、化学药物治疗和放射线治疗等。虽然乳腺癌的治愈率较高,但仍有很多患者因耐药或转移而复发导致不良预后,因此,寻找可预测乳腺癌不良预后的生物标志物具有重要意义。而目前缺少可对乳腺癌预后进行精确诊断的联合指标。微小RNA(miRNA)是一种内源型的非编码小RNA,一般大小在22个核苷酸左右,作用方式是与靶向的基因中3'-UTR结合进一步在负向调节基因的转录后表达水平。单个miRNA可以同时靶向和控制数百个基因,并在细胞的各种生物过程中发挥重要的调节作用,例如分化,凋亡和增殖。大量研究表明miRNA在乳腺癌等多种肿瘤中异常表达,参与肿瘤的发生及耐药复发等过程。miRNA作为癌症的生物标志物具有巨大潜力,有助于诊断和预后。虽然已有关于miRNA作为肿瘤标记物的文献报道,但是目前仍缺乏更为灵敏特异的判断乳腺癌预后的miRNA组合标志物。因此,本研究将筛选的TCGA数据库乳腺癌样本的十个miRNA作为一个整体,利用整体的危险评分进行患者预后评价,证实其可作为灵敏度高特异性强的更好判断预后的生物标记物。方法:组织样本资料来源于人类肿瘤基因组数据库即TCGA数据库(The Cancer Genome Atlas)。处理TCGA数据库内乳腺癌患者miRNA的数据资料,将fold change>2和FDR<0.05设定为阈值,miRNA中在癌组织和癌旁组织中表达存在显着差异的miRNA被筛选出,本研究包含104个正常组织和1103个乳腺癌癌组织样本,利用R语言程序包(Edger包)绘制热图。Vlookup功能用于将患者的生存数据与表达数据和临床病理参数相整合。我们使用R(R版本3.3.3),使用Survival包来使用Coxph函数模型执行Cox单变量回归分析,输出偏差系数(β),危险比(HR),P值等。可能影响患者存活的变量是通过Cox单变量回归分析获得的,进一步在分析中作为Cox回归模型的单线变量,使用R,使用Survival包来使用Step函数进行Cox多因素回归分析。如果β<0,表明该变量是保护因子,如β>0,表明该变量是一个风险因子;相应的,如果HR<1,则表明该变量是保护因子,如果HR>1,则表明该变量为风险因子;以P<0.05作为显着性检验水平,P<0.05,说明该变量为独立的预后影响因素。本研究使用R并使用Survival包来使用Predict函数模型,根据公式风险评分=h_0(t)(Exp _(miRNA1)*β_(miRNA1)+……+Exp_(miRNAn)*β_(miRNAn))计算出每位患者的风险评分,根据风险评分的中值将患者分为两组。统计分析使用R(R版本3.3.3)进行。数据表示为平均值±标准偏差(SD),并通过进行配对t检验进行统计学比较。P值<0.05被认为具有统计显着性。结果:1、获得了491个样本差异表达基因双向分层聚类的结果,筛选总共370个miRNA并且与正常组织显着不同,包括显着下调的108个miRNA和显着上调的262个miRNA。2、单变量Cox回归分析评估差异表达的262个miRNA(DEMis)表达水平与患者总体生存期(OS)的关系,发现39个miRNA与OS显着相关(P<0.05),其中21个上调的miRNA与OS相关。3、进行逐步多元Cox回归分析前面的21个miRNA,其中10个miRNA纳入了该预测模型。预测模型被定义为在多变量Cox回归测试中由其相对系数加权的ten-miRNA的表达水平的线性组合,存活风险评分(SRS)=(0.3968×Exp_(hsa-mir-148b))+(-0.1469×Exp_(hsa-mir-449c))+(-0.1878×Exp_(hsa-mir-106a))+(-0.1356×Exp_(hsa-mir-181d))+(0.0757×Exp_(hsa-mir-9-3))+(0.3366×Exp_(hsa-mir-549a))+(-0.1712×Exp_(hsa-mir-556))+(-0.1234×Exp_(hsa-mir-618))+(0.3965×Exp_(hsa-mir-466))+(-0.0837×Exp_(hsa-mir-135a-1))。kaplan-Meier总生存及ROC曲线单独分析该10个miRNA未见理想的评价效果。4、根据ten-miRNA中位风险评分,将研究中的1176名患者分为高风险组(n=538)或低风险组(n=538),kaplan-Meier总生存曲线显示高风险评分患者预后显着不良(log-rank P=0<0.001)。ROC曲线分析的AUC值为0.712,表明ten-miRNA特征模型在预测乳腺癌患者存活风险方面具有良好的灵敏度和特异性。5、使用TargetScan和miRDB在线分析工具预测ten-miRNA的靶基因,并与TCGA数据库中乳腺癌组织下调的mRNA交集获得565个靶基因,GO功能分析显示靶基因参与解剖结构形态发生等生物进程、质膜部分等组成细胞学组分、RNA聚合酶II转录因子活性等分子功能;KEGG通路富集分析显示靶基因参与Ras等信号通路。结论:1、通过COX风险回归模型确定的TCGA乳腺癌数据中10种miRNA的组合,即由hsa-mir-148b、hsa-mir-449c、hsa-mir-106a、hsa-mir-181d、hsa-mir-9-3、hsa-mir-549a、hsa-mir-556、hsa-mir-618、hsa-mir-466、hsa-mir-135a-1组成联合标志物,高风险评分的乳腺癌患者预后显着不良,有良好的灵敏度和特异性,可作为可靠的预测乳腺癌患者预后的生物标志物。2、ten-miRNA的靶基因参与了与乳腺癌的发生、发展相关的生物学进程与信号通路。(本文来源于《中国医科大学》期刊2019-03-01）
高康迪[10]（2019）在《甘肃：数据库辅助 “一张图一张表”精准管控风险》一文中研究指出本报讯 为进一步加强危险化学品、烟花爆竹和工贸行业领域的安全监管工作，近日，甘肃省提出，2019年，该省将加强全省应急管理综合信息平台应用，利用全省危险化学品生产经营风险“一张图一张表”实施精准管控，并建立全省危险化学品数据库，进行辅助管理。甘(本文来源于《中国应急管理报》期刊2019-02-27）
风险数据库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的了解我国饮料酒包装材料使用情况,研究构建饮料酒不同类型接触材料的面积/体积比参数。方法采集1 196份市场销售的不同包装、不同类型的饮料酒,采用直接测量法或3D面积测量仪计算不同类型饮料酒的接触面积,结合不同类型饮料酒的规格,计算接触面积/体积比。结果 97.4%(1 165/1 196)的饮料酒主体接触材料为单一材质,主要为玻璃和陶瓷,2.6%(31/1 196)的饮料酒接触材料为复合塑料和含涂层的铝罐等复合材质。不同类型饮料酒的接触面积/体积比的范围为2.84～19.67 dm~2/kg。96.7%(1 156/1 196)的饮料酒的接触面积/体积比≥6 dm~2/kg,81.9%(979/1 196)介于≥7.0～9.0 dm~2/kg之间。结论我国大部分市售饮料酒的接触面积/体积比大于欧盟评估时采用的6 dm~2/kg,利用本次调查研究获得的参数将会降低食品接触材料风险评估中的不确定性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
风险数据库论文参考文献
[1].肖洁,刘弋戈,傅芳,陈聪琴.沙库巴曲缬沙坦致认知障碍的风险分析-基于美国FDA不良事件报告系统(FAERS)数据库的研究[J].实用药物与临床.2019
[2].隋海霞,商贵芹,季玮玉,王彝白纳,宿晨.我国饮料酒接触面积/体积比数据库构建及其在风险评估中初步应用[J].中国食品卫生杂志.2019
[3].钟国冬,张翼,方振威,王亚力,张茹.基于FDA不良事件报告系统数据库对非布司他血栓栓塞风险信号的分析[J].药物流行病学杂志.2019
[4].余炳文,王晨璐.基于风险视角的网络数据库价值评估研究[J].江西社会科学.2019
[5].李珊,邹欣欣,张玮桐,孙海军.基于网络数据库的高压氧舱护理风险管理的应用价值[J].中国病案.2019
[6].陈全,陈婷.铜冶炼企业风险信息数据库的构建与应用[J].安全.2019
[7].彭慧,秦凯,戴宇翃,张孟贤,郭秋云.基于TCGA数据库的胶质母细胞瘤LncRNA风险预测模型的建立[J].肿瘤防治研究.2019
[8].路晓蒙,侯晓华,尹志超.经营风险、产权性质与中国企业储蓄率——来自中国工业企业数据库的证据[J].西南民族大学学报(人文社科版).2019
[9].线云开.基于TCGA数据库筛选乳腺癌不良预后相关miRNA及风险评估[D].中国医科大学.2019
[10].高康迪.甘肃：数据库辅助“一张图一张表”精准管控风险[N].中国应急管理报.2019