为研究云降水物理过程对四川盆地东北部暴雨的影响,利用FNL(final operational global analysis)全球分析资料和WRF(weather research and forecasting)模式4.3版对2022年10月4—5日发生的一次典型强降水过程进行云微物理方案敏感性试验...为研究云降水物理过程对四川盆地东北部暴雨的影响,利用FNL(final operational global analysis)全球分析资料和WRF(weather research and forecasting)模式4.3版对2022年10月4—5日发生的一次典型强降水过程进行云微物理方案敏感性试验,并与CMPAS(China Meteorological Administration multi-source merged precipitation analysis system)融合降水数据、GPM(global precipitation measurement)卫星探测产品进行对比分析。结果表明,6种微物理方案对川东北的降水范围模拟较好,雨带呈东北-西南走向,但强度偏弱,Lin和WSM6方案模拟出了强降水中心,空间分布与降水实况大致相同。Lin、WSM6和WDM6方案模拟的云场分布和强度最接近GPM卫星观测值,6种微物理方案对雨水含量的模拟最好,对云水和冰水含量的模拟呈现低估。云水、雨水和冰水在垂直方向上的匹配程度是此次模式预报差异产生的原因;另外,不同方案模拟的云微物理结构上的差异,以及各类水成物粒子的含量和分布是否有利于雪、霰粒子的生成及增长也是预报差异产生的重要原因;WSM6方案模拟的水成物在空间上更加匹配,模拟的降水极值更接近观测值,模拟效果相对较好。展开更多
目的:探讨老年非瓣膜性心房颤动(non-valvular atrial fibrillation,NVAF)患者发生缺血性卒中的危险因素并建立风险预测模型。方法:回顾性研究纳入2022年1月1日至2024年12月31日,于首都医科大学宣武医院住院的老年NVAF患者,根据1年随访...目的:探讨老年非瓣膜性心房颤动(non-valvular atrial fibrillation,NVAF)患者发生缺血性卒中的危险因素并建立风险预测模型。方法:回顾性研究纳入2022年1月1日至2024年12月31日,于首都医科大学宣武医院住院的老年NVAF患者,根据1年随访期间是否发生缺血性卒中分为卒中组(n=136)和非卒中组(n=484)。根据多因素Logistic回归分析筛选危险因素,采用列线图绘制预测模型,并通过受试者工作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对预测模型进行评价。结果:共纳入620例老年NVAF患者,136例(21.9%)患者发生缺血性卒中。多因素回归分析显示糖尿病、血管疾病、更高水平的HGB和LDL-C/HDL-C比值是卒中的预测因素。基于上述变量构建列线图模型,其曲线下面积为0.798,预测价值高于CHA_(2)DS_(2)-VASc评分(De Long test P<0.05),且该模型理想曲线与实际曲线拟合良好,具有较高的临床净效益。结论:基于糖尿病、血管疾病、HGB和LDL-C/HDL-C比值多个危险因素的列线图对于老年NVAF患者发生缺血性卒中具有较好的预测性能,有助于在该人群中高识别卒中风险患者。展开更多
文摘目的:探讨老年非瓣膜性心房颤动(non-valvular atrial fibrillation,NVAF)患者发生缺血性卒中的危险因素并建立风险预测模型。方法:回顾性研究纳入2022年1月1日至2024年12月31日,于首都医科大学宣武医院住院的老年NVAF患者,根据1年随访期间是否发生缺血性卒中分为卒中组(n=136)和非卒中组(n=484)。根据多因素Logistic回归分析筛选危险因素,采用列线图绘制预测模型,并通过受试者工作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对预测模型进行评价。结果:共纳入620例老年NVAF患者,136例(21.9%)患者发生缺血性卒中。多因素回归分析显示糖尿病、血管疾病、更高水平的HGB和LDL-C/HDL-C比值是卒中的预测因素。基于上述变量构建列线图模型,其曲线下面积为0.798,预测价值高于CHA_(2)DS_(2)-VASc评分(De Long test P<0.05),且该模型理想曲线与实际曲线拟合良好,具有较高的临床净效益。结论:基于糖尿病、血管疾病、HGB和LDL-C/HDL-C比值多个危险因素的列线图对于老年NVAF患者发生缺血性卒中具有较好的预测性能,有助于在该人群中高识别卒中风险患者。
