CN106166073B - 一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 - Google Patents
一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106166073B CN106166073B CN201610509466.3A CN201610509466A CN106166073B CN 106166073 B CN106166073 B CN 106166073B CN 201610509466 A CN201610509466 A CN 201610509466A CN 106166073 B CN106166073 B CN 106166073B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mood
- state
- mood state
- self
- scale
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，该系统包含能手机和后台云服务器两大部分。其中，智能手机安装了自主开发的电子化POMS自评量表，后台云服务器上接收手机发送的量表数据并运行心境状态评价算法，将得到的主要心境状态及其变化规律、用户不同心境状态日常变化规律和总体心境量化评估等结果发送到手机上并反馈给用户。本发明通过滑块和按钮等组件来操作电子化自评量表，简单方便的操作不仅适用于患有抑郁、躁狂、焦虑等精神疾病患者及复诊患者的日常精神状态评估，提高患者治疗依从性，而且可以为家庭、社区等环境下的正常用户提供精神状态评估服务，提高精神卫生医疗服务的可及性。
Description
技术领域
本发明涉及医疗电子系统、抑郁症量化治疗和健康管理等领域，特别涉及一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统。不仅可以为医院内患者和多次复诊患者提供日常精神检查和心境评估服务，进而辅助临床医生制定临床决策，而且可以面向家庭、社区环境下的正常用户提供精神健康管理服务，实现精神健康状况的实时追踪和量化评估。
背景技术
据世界卫生组织(WHO)2004年的研究报告显示，全球约有4.5亿人患有神经精神疾病，因神经精神问题所致疾病负担已占全球疾病总负担的14％。据世界卫生组织推算，中国神经精神疾病负担到2020年将上升至全国疾病总负担的25％左右。随着时间的推移，越来越多的人开始关注自身精神健康问题。然而，由于造成神经精神疾病的原因具有多样性，传统的精神疾病诊断方法主要依赖于医生问诊(提问、观察和倾听)及临床量表评定的方法，诊断结果容易受医生经验水平、病人状态和环境等因素影响。此外，基于医生问诊和量表评定方法的精神疾病诊断也受到医疗资源、操作方法比较复杂等方面的影响，大大降低了传统精神疾病医疗服务向家庭、社区等环境的可及性。据世界卫生组织2011年调查结果显示，在全球近50％的居民所处环境中，每20万人口中只有1名精神科医生。同时，我国卫生部于2012年10月发布的新闻发布会实录中提到我国目前仅有2万多名精神科专科医师及3.5万名精神科护士，医疗资源极其匮乏。同时，在面向精神疾病的主动问诊和量化治疗方面也存在患者主观隐瞒、怕遭歧视，不愿意承认自己患病且不愿寻求治疗，重视程度差，风险难以主动识别以及精神疾病风险表象不明显、多样化，临床评估缺乏生物、心理等客观量化指标等问题。鉴于此，国家十二五科学和技术发展规划中特别针对精神疾病的预防与治疗提出以下四点要求：(1)针对精神心理病患等重大疾病，突破一批早诊早治技术、规范化诊疗方案和个性化诊疗技术；(2)研究预防和早期诊断关键技术，显著提高重大疾病诊断和防治能力；(3)针对抑郁、老年痴呆等精神疾病早期识别率达到40％；(4)发展多发病、常见病早期监测与干预技术。基于上述背景，设计与开发一种操作简便、对家庭、医院和社区用户具有普遍适用性、能够对患者精神状态进行长时间监测进而支持早期诊断和个性化治疗的精神状态评价技术是一个值得研究的问题。
在精神状态量化评估方面，在临床应用中普遍采用的贝克抑郁量表(BeckDepression Inventory,BDI)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)和简明国际神经精神访谈(MINI)等在评价患者精神状态方面具有良好的信度和效度。然而，由于面向精神疾病的评价量表具有重测效应，造成在短时间内采用同一量表进行多次精神状态评价的结果不能有效反映被评人员当前或历史性心境状态，因此临床上采用的量表一般都以至少两周以上的时间间隔进行再次评估，无法刻画和反映连续、长时间内患者精神状态的变化模式。鉴于此，许多研究者纷纷从连续、长时间角度出发，设计与开发精神状态自评量表，保证在短时间间隔内使用该量表采集到的心理状态数据依然具有较高的量表信度和效度。作为本专利发明的技术基础，POMS量表是一种能够以短时间间隔(如一天一次)进行精神状态量化评估的量表。已有研究成果表明，面向抑郁症评估的POMS量表可以有效测量患者的抑郁程度。同时，国内也有许多研究对简式POMS量表中国常模进行了分析，结果表明简式POMS量表中国常模适用于中国大陆，是一种研究情绪状态以及情绪与运动效能的良好工具。
在精神状态评估工具方面，相关研究表明，通过使用简单、合适、有效性良好的自评工具可以提升精神疾病的检出率，提高正确诊断率和进一步的有效治疗率。如此，不仅及时发现了精神疾病、通过积极有效的干预给患者带来良好的治疗结局和预后，而且是一条达成全面提升广大民众身心健康水平的最佳途径。随着近些年来电子化信息技术的迅猛发展，各种电子产品在生活中占据了日益重要的地位。如何将电子技术和产品与精神疾病的临床应用相结合，已经引起了国内外学者和临床医师的兴趣，由此发展出电子化精神卫生及创新服务的概念和模式。具体应用包括：利用新媒体和数字技术(互联网、智能手机、移动平板电脑等)进行精神疾病筛查、健康促进、疾病预防、早期干预、治疗、复发预防等精神卫生医疗服务。研究表明，这些新技术在拓展服务可及性、降低医疗费用、提升治疗取向的弹性化和个体化原则、促进医患交互性和病患参与积极性等方面具有优势。鉴于此，将传统纸质的临床他评或自评量表转换为电子化量表不仅可以作为一种简单、有效的工具提高精神疾病的检出率和治疗效率，而且符合以传统技术为基础的技术创新趋势。
发明内容
本发明的目的在于结合电子化信息技术，提出一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，在临床应用方面提高精神疾病检出率和治疗率的同时，促进精神卫生医疗服务向家庭、社区拓展的可及性。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，该系统包含智能手机端和后台云服务器两部分。其中，智能手机端上安装有POMS自评量表App，该App的POMS自评量表包括初始界面、测试用户个人信息录入界面、自评量表评估界面、手机端心境状态数据处理模块和结果反馈界面。后台云服务器与智能手机端通过通讯网络进行数据交互，智能手机端上的手机端心境状态数据处理模块通过运行心境状态评价算法，智能手机端将心境状态的数据发送至后台云服务器；后台云服务器能够接收智能手机端发送的POMS自评量表App数据，并将得到的心境状态量化评价结果发送到智能手机端上进而反馈给用户。
智能手机端上的测试用户个人信息录入界面对测试用户的个人基本信息进行录入，个人基本信息为姓名、年龄、性别、是否有抑郁症史四项基本信息。
电子化POMS自评量表包含40个心境状态自评量表评估界面，每个评估界面中描述的心境状态属于紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态中的一种。每个评估界面包括量表项目描述语、心境状态程度描述说明、评分刻度尺、红色评分标记指针、刻度数值提示、滑条拖动提示文本框、滑条控件、上一项按钮和下一项按钮。其中，量表项目描述语以大号黑体形式被居中放置在量表界面上，心境状态程度描述说明包括“一点也不”、“有一点”、“中等”、“较多”和“完全如此”五个心境状态描述说明，每项均以竖直形式放在评分刻度尺上方并以评分刻度尺为参照，“一点也不”描述项放在第0刻度处，“有一点”描述项被放在第25刻度处，“中等”描述项被放在第50刻度处，“较多”描述项被放在第75刻度初，“完全如此”描述项被放在第100刻度处。评分刻度尺是由100个黑色分隔线所组成并等间隔分布在横屏界面上，位于第0、25、50、75和100刻度处的分隔线长度长于其他位置的分隔线，上述五个位置正下方显示0、25、50、75和100等5个数值，用于提示用户不同位置分隔线所处的评分刻度尺相对位置。红色评分标记指针受滑条控件的控制在评分刻度尺上移动，每次移动都和某条间隔线重合。
针对某一具体心境状态量表评估项，用户实现心境状态自评的方法步骤叙述如下：
步骤1、针对某一具体心境状态量表评估项，用户根据主观判断选择该项心境状态接近“一点也不”、“有一点”、“中等”、“较多”和“完全如此”五个心境状态描述说明中的某一个；
步骤2、拖动滑条控件，使红色评分标记指针移动到所选描述说明所处刻度值附近，再次根据主观判断确定当前状态下该项心境状态与所选描述说明的接近程度，即主观认为当前心境状态接近所选描述说明但稍弱于描述说明描述的心境状态程度，则红色评分标记指针的位置刻度值小于该描述说明的刻度值。反之，红色评分标记指针的位置刻度值大于该描述说明的刻度值；
步骤3、每一项都按照上述两项步骤进行心境状态自评，直到完成40项心境状态的自评操作。
所述智能手机上安装的电子化POMS自评量表包含的自评量表评估界面还包含上一项按钮和下一项按钮，上一项按钮用于回到上一条量表项目进行重新评分，下一项按钮用于在当前量表项目评分完成后进入下一条量表项界面并进行评分。为了保证用户认真完成每项量表评分，用户需要对每个量表项目完成滑条拖动并进行评分后才能对下一个量表项目进行评分操作。在完成第40项心境状态评估项后，应用程序弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态量化评估值保存到智能手机端的SD卡上并跳转到结果反馈界面。
所述智能手机端心境状态数据处理模块，包含了POMS自评量表数据读取模块、数据预处理模块、数据分析模块和本次心境状态统计结果输出模块。针对当次采集到的40项心境状态量化评估值，手机端运行的实现自评的心境状态数据处理模块包含的子模块工作原理叙述如下：
S1、POMS自评量表数据读取模块：
以单次完整的40项心境状态量化评估值为输入；
S2、POMS自评量表数据预处理模块：
心境状态数据处理模块根据固定的索引值从40个心境状态量化评估值中分别抽取出紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态所对应的多项心境状态数据值，分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示；
S3、POMS自评量表数据分析模块：
针对某项心境状态对应的多项心境状态量化评估值，采用累加的方式将多项心境状态量化评估值进行相加，得到的累加结果作为该项心境状态的数据量化值；
重复上步操作，分别得到紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值；
根据7项心境状态量化值，采用公式(1)计算得到总体心境状态量化值S；
S＝S1+S2+S3+S4+S6-S5-S7。 (1)
S1-S7为各心境状态的量化值即：
S1为紧张值，S2为愤怒值，S3为疲劳值，S4为抑郁值，S6为慌乱值，S5为精力值，S7为自我情绪值；根据精力和与自我情绪相关两项心境状态量化值，采用公式(2)计算得到正性心境状态量化值SP；
SP＝S5+S7。 (2)
根据紧张、愤怒、疲劳、抑郁、和慌乱5项心境状态量化值，采用公式(3)计算得到负性心境状态量化值SN。
SN＝S1+S2+S3+S4+S6。
S4、本次心境状态统计结果输出模块：
将紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值作为本次心境状态评分统计结果，输出到结果反馈界面上。
所述智能手机端上安装的电子化POMS自评量表包含的结果反馈界面，包括了数据发送按钮、本次心境状态评分统计按钮、日期选择按钮及对应的用于显示所选日期文本框、历史性心境状态变化描述按钮和心境量化评估按钮。所述数据发送按钮用于在WIFI环境下将本次心境评估数据发送到云服务器上。
所述本次心境评分统计按钮用于显示基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计结果，智能手机端结果反馈界面采用柱状图的形式显示紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值。
所述历史日期选择按钮用于点击按钮后弹出日期选择对话框选择想要观察的日期，分别包括起始日期和结束日期。所述对应的用于显示所选日期文本框用于将选择的起始日期和结束日期显示在文本框中，结束日期默认设置为本次自评量表的评分日期。所述历史性心境状态变化描述按钮用于根据所选的起始日期和结束日期读取云服务器上保存的该段时间内心境状态变化描述结果。所述心境状态变化描述结果包括用户主要心境状态及其变化规律和用户不同心境状态及其变化规律。所述心境量化评估按钮用于读取云服务器根据多天的心境评估数据得出的总体心境量化评估结果，用于综合不同的心境状态，从总体角度对用户某一时间段内的心境状态进行评价。
所述电子化POMS自评量表，包含了40个量表评估项，每项都由一个自评量表心境评估界面来完成数据采集。在完成第40项心境状态评估向后，应用程序弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态评估数据保存到手机SD卡上并跳转到结果反馈界面。此外，鉴于人的心境状态在一天内变化多次的情况，本专利发明在已有的简明心境状态量表POMS的基础上进行了改进，能够于一天不同时间段(如早、中、晚等)内多次使用，并支持连续多天的心境状态评估，具有“一天多次，连续多天”的数据采集功能。另外，开发的电子化POMS自评量表应用程序可以安装在任何基于安卓操作系统的硬件设备(如智能手机、平板电脑和其他嵌入式设备等)上。
所述后台云服务器，具有接收并保存手机端发送的心境状态评价数据的功能，同时部署并运行基于电子化POMS自评量表数据的心境状态评价算法，支持在WIFI环境下与智能手机进行双向通信，即根据手机端发送的操作请求向用户反馈用户主要心境症状及其变化规律、不同心境症状及其变化规律、心境状态总体评分等心境量化信息。针对用户通过智能手机端发送过来的历史时间段，提取后台云服务器上保存的单个用户该段时间内多次心境状态数据，服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法步骤叙述如下：
步骤1、对后台云服务器上保存的单个用户该段时间内心境状态数据的次数进行阈值比较，阈值的设定可以进行人为调整；
步骤2、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数小于阈值时，采用手机端心境状态数据处理模块对每次心境状态数据进行处理，获得心境状态评分统计结果，包括紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值。针对每次心境状态评分统计结果，按照时间关系，组成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量，作为反馈结果输出到智能手机端；
步骤3、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数大于阈值时，按照步骤2计算每次心境状态评分统计结果，并形成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量。此外，针对多次心境状态数据，采用主成分分析方法，抽取第一主成分和第二主成分。一方面，用于判断用户主要心境状态。另一方面，获得描述用户主要心境状态的长时间变化数据向量。将描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态、负性心境状态、第一主成分心境状态和第二主成分心境状态的长时间变化数据向量作为该段时间内心境状态变化描述结果，输出到智能手机端。
本发明的优点在于：
(1)通过发明一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，采用一天多次，连续多天的数据采集方式连续采集用户心境状态数据，与现有心理评估量表相比，可以有效反映用户一段时间甚至一天内的心境状态变化，具有更高的时间分辨率。
(2)一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统包含的云服务器反馈的心境量化结果可以直接供临床医生参考，如临床医生可以在复诊患者每次复诊时，调用并观察云服务器上的长时间、连续性心境状态量化评估数据，使其在较短时间内更全面、量化的了解就诊者的连续性、长时间心境状态变化，从而提高工作效率和诊疗方案的准确性。
(3)结合电子化技术，简便的量表使用方式提高了用户参与自身精神状态疾病的主观能动性，同时将传统的临床心理量表评估手段向家庭、社区等院外区域拓展，通过云服务器上反馈的连续性、长时间心境状态变化及其规律，不仅达到了新患病用户对自身精神状态疾病早发现、早治疗的目的，而且提高了已患病用户的治疗依从性，更有效的对疾病预后进行改善。
附图说明
图1是一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统组成结构图。
图2是某一量表项评估界面示意图。
图3是手机端心境状态数据处理模块组成结构图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本专利发明作进一步详细描述，值得注意的是，本发明专利的实施方式不限于此。
一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统组成结构图如图1所示。主要包含智能手机和后台云服务器两大部分。其中，智能手机安装了自主开发的电子化POMS自评量表，包括初始界面、测试用户个人信息录入界面、自评量表评估界面和结果反馈界面。后台云服务器上接收手机发送的量表数据并运行相应的数据处理算法，将得到的心境状态量化评价结果发送到手机上进而反馈给用户。该自评系统具体实施步骤叙述如下：
步骤1、打开安装在智能手机上的电子化POMS自评量表应用程序，进入初始界面并阅读量表使用说明及专利所有权声明。阅读完以后点击界面下方的按钮进入个人用户信息录入界面。
步骤2、进入个人用户信息录入界面后，在对应的编辑框中输入用户姓名、年龄和性别等三项基本信息，若测试用户没有抑郁症史，则点击单选按钮，反之则不点。四项基本信息输入完成后，点击界面下方按钮进入自评量表评估界面。
步骤3、进入自评量表评估界面分别针对40个量表评估项进行自评价。以“紧张的”量表评估项为例，自评量表评估界面示意图如图2所示。所述步骤3包括以下步骤：
步骤31、阅读量表项目描述语201，按照心境状态描述说明202对当前心境状态处于哪种程度进行主观评价。
步骤32、评价完成后，结合刻度提示数值209并拖动滑动按钮206，将红色评分标记指针203拖到评分刻度尺204中的某一位置，完成当前“紧张的”心境状态的量化评估操作。
步骤33、完成当前量表项评估操作后，点击“下一项”按钮208进入下一个量表项，重复步骤31和步骤32进行下一量表项的心境状态量化评估操作。值得注意的是，为了保证用户认真完成每项量表评分，用户需要对每项量表项目完成滑条拖动并评分后才能进入下一个的量表评估项界面。
步骤34、重复步骤31至步骤33的量表项评估操作，直到完成40个量表项的评估。若在中间过程中，想对上一个量表项进行重新评估，点击“上一项”按钮207进入上一个量表项评估界面并对该量表项进行重新评估。
步骤35、完成40个量表项评估操作后，应用程序会自动弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态评估数据保存到手机SD卡上并跳转到结果反馈界面。
步骤4、进入结果反馈界面。在WIFI环境下点击数据发送按钮，将本次心境评估数据发送到云服务器上。值得注意的是，在没有WIFI环境的情况下，用户只能通过点击本次心境评分统计按钮，查看基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计情况。基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计情况采用手机端运行的心境状态数据处理模块获得，针对当次采集到的40项心境状态量化评估值，手机端运行的实现自评的心境状态数据处理模块运行步骤叙述如下：
步骤41、以单次完整的40项心境状态量化评估值为输入，心境状态数据处理模块根据固定的索引值从40个心境状态量化评估值中分别抽取出紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态所对应的多项心境状态数据值，分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示；
步骤42、针对某项心境状态对应的多项心境状态量化评估值，采用累加的方式将多项心境状态量化评估值进行相加，得到的累加结果作为该项心境状态的数据量化值；
步骤43、按照步骤42，分别得到紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态量化值；
步骤44、根据7项心境状态量化值，采用公式(1)计算得到总体心境状态量化值S；
S＝S1+S2+S3+S4+S6-S5-S7。 (1)
步骤45、根据精力和与自我情绪相关等两项心境状态量化值，采用公式(2)计算得到正性心境状态量化值SP；
SP＝S5+S7。 (2)
步骤46、根据紧张、愤怒、疲劳、抑郁、和慌乱5项心境状态量化值，采用公式(3)计算得到负性心境状态量化值SN。
SN＝S1+S2+S3+S4+S6。 (3)
步骤47、将紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值作为本次心境状态评分统计结果，输出到结果反馈界面上。反馈界面采用柱状图的形式显示10个心境状态评分统计结果。
步骤5、点击历史日期选择按钮，在弹出的日期选择对话框选择想要观察的起始日期和结束日期。然后，点击历史性心境状态变化描述按钮将起始日期、结束日期和历史性心境状态变化查看请求发送到云服务器，云服务器在接收到请求后，向手机发送该段时间内心境状态变化描述结果。该段时间内心境状态变化描述结果由服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法获得。针对用户通过智能手机端发送过来的历史时间段，提取后台云服务器上保存的单个用户该段时间内多次心境状态数据，服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法步骤叙述如下：
步骤51、对后台云服务器上保存的单个用户该段时间内心境状态数据的次数进行阈值比较，阈值的设定可以进行人为调整；本专利在实施过程中，阈值设置为14；
步骤52、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数小于14时，采用手机端心境状态量化评估值处理算法对每次心境状态数据进行处理，获得心境状态评分统计结果，包括紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值。针对每次心境状态评分统计结果，按照时间关系，组成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量，作为反馈结果输出到智能手机端；
步骤53、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数大于14时，按照步骤52计算每次心境状态评分统计结果，并形成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量。此外，针对多次心境状态数据，采用主成分分析方法，抽取第一主成分和第二主成分。一方面，用于判断用户主要心境状态。另一方面，获得描述用户主要心境状态的长时间变化数据向量。将描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态、负性心境状态、第一主成分心境状态和第二主成分心境状态的长时间变化数据向量作为该段时间内心境状态变化描述结果，输出到智能手机端界面上。智能手机端界面采用曲线图的方式显示12个心境状态的长时间变化数据向量。
步骤6、重复步骤5中的起始时间和结束时间选择操作，点击心境量化评估按钮，读取并显示云服务器根据该时间段内的心境评估数据得出的总体心境量化评估结果。
值得注意的是，云服务器上提供的历史性心境状态变化描述和心境量化评估都是基于多天采集的量表数据完成的，若云服务器上缺少请求时间段内的量表评估数据，则向手机反馈时间选择无效信息，提示用户根据实际情况选择历史性量表评估时间。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明为详细公开的部分属于本领域的公知技术，即本发明并不局限与上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为应用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，根据本发明的技术实质对以上实施例进行的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (9)
1.一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：该系统包含智能手机端和后台云服务器两部分；其中，智能手机端上安装有POMS自评量表App，该App的POMS自评量表包括初始界面、测试用户个人信息录入界面、自评量表评估界面、手机端心境状态数据处理模块和结果反馈界面；后台云服务器与智能手机端通过通讯网络进行数据交互，智能手机端上的手机端心境状态数据处理模块通过运行心境状态评价算法，智能手机端将心境状态的数据发送至后台云服务器；后台云服务器能够接收智能手机端发送的POMS自评量表App数据，并将得到的心境状态量化评价结果发送到智能手机端上进而反馈给用户；
智能手机端上的测试用户个人信息录入界面对测试用户的个人基本信息进行录入，个人基本信息为姓名、年龄、性别、是否有抑郁症史四项基本信息；
电子化POMS自评量表包含40个心境状态自评量表评估界面，每个评估界面中描述的心境状态属于紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态中的一种；每个评估界面包括量表项目描述语、心境状态程度描述说明、评分刻度尺、红色评分标记指针、刻度数值提示、滑条拖动提示文本框、滑条控件、上一项按钮和下一项按钮；其中，量表项目描述语以大号黑体形式被居中放置在量表界面上，心境状态程度描述说明包括“一点也不”、“有一点”、“中等”、“较多”和“完全如此”五个心境状态描述说明，每项均以竖直形式放在评分刻度尺上方并以评分刻度尺为参照，“一点也不”描述项放在第0刻度处，“有一点”描述项被放在第25刻度处，“中等”描述项被放在第50刻度处，“较多”描述项被放在第75刻度初，“完全如此”描述项被放在第100刻度处；评分刻度尺是由100个黑色分隔线所组成并等间隔分布在横屏界面上，位于第0、25、50、75和100刻度处的分隔线长度长于其他位置的分隔线，上述五个位置正下方显示0、25、50、75和100五个数值，用于提示用户不同位置分隔线所处的评分刻度尺相对位置；红色评分标记指针受滑条控件的控制在评分刻度尺上移动，每次移动都和某条间隔线重合；
所述后台云服务器，具有接收并保存手机端发送的心境状态评价数据的功能，同时部署并运行基于电子化POMS自评量表数据的心境状态评价算法，支持在WIFI环境下与智能手机进行双向通信，即根据手机端发送的操作请求向用户反馈用户主要心境症状及其变化规律、不同心境症状及其变化规律、心境状态总体评分心境量化信息；针对用户通过智能手机端发送过来的历史时间段，提取后台云服务器上保存的单个用户该段时间内多次心境状态数据，服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法步骤叙述如下：
步骤1、对后台云服务器上保存的单个用户该段时间内心境状态数据的次数进行阈值比较，阈值的设定能够进行人为调整；
步骤2、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数小于阈值时，采用手机端心境状态数据处理模块对每次心境状态数据进行处理，获得心境状态评分统计结果，包括紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值；针对每次心境状态评分统计结果，按照时间关系，组成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量，作为反馈结果输出到智能手机端；
步骤3、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数大于阈值时，按照步骤2计算每次心境状态评分统计结果，并形成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量；此外，针对多次心境状态数据，采用主成分分析方法，抽取第一主成分和第二主成分；一方面，用于判断用户主要心境状态；另一方面，获得描述用户主要心境状态的长时间变化数据向量；将描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关等7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态、负性心境状态、第一主成分心境状态和第二主成分心境状态的长时间变化数据向量作为该段时间内心境状态变化描述结果，输出到智能手机端。
2.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：该系统针对某一具体心境状态量表评估项，实现心境状态自评的方法步骤叙述如下，
步骤1、针对某一具体心境状态量表评估项，用户选择该项心境状态接近“一点也不”、“有一点”、“中等”、“较多”和“完全如此”五个心境状态描述说明中的某一个；
步骤2、拖动滑条控件，使红色评分标记指针移动到所选描述说明所处刻度值附近，再次根据主观判断确定当前状态下该项心境状态与所选描述说明的接近程度，即主观认为当前心境状态接近所选描述说明但稍弱于描述说明描述的心境状态程度，则红色评分标记指针的位置刻度值小于该描述说明的刻度值；反之，红色评分标记指针的位置刻度值大于该描述说明的刻度值；
步骤3、每一项都按照上述两项步骤进行心境状态自评，直到完成40项心境状态的自评操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述智能手机上安装的电子化POMS自评量表包含的自评量表评估界面还包含上一项按钮和下一项按钮，上一项按钮用于回到上一条量表项目进行重新评分，下一项按钮用于在当前量表项目评分完成后进入下一条量表项界面并进行评分；为了保证用户认真完成每项量表评分，用户需要对每个量表项目完成滑条拖动并进行评分后才能对下一个量表项目进行评分操作；在完成第40项心境状态评估项后，应用程序弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态量化评估值保存到智能手机端的SD卡上并跳转到结果反馈界面。
4.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述智能手机端心境状态数据处理模块，包含了POMS自评量表数据读取模块、数据预处理模块、数据分析模块和本次心境状态统计结果输出模块；针对当次采集到的40项心境状态量化评估值，手机端运行的实现自评的心境状态数据处理模块包含的子模块工作原理叙述如下：
S1、POMS自评量表数据读取模块：
以单次完整的40项心境状态量化评估值为输入；
S2、POMS自评量表数据预处理模块：
心境状态数据处理模块根据固定的索引值从40个心境状态量化评估值中分别抽取出紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态所对应的多项心境状态数据值，分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示；
S3、POMS自评量表数据分析模块：
针对某项心境状态对应的多项心境状态量化评估值，采用累加的方式将多项心境状态量化评估值进行相加，得到的累加结果作为该项心境状态的数据量化值；
重复上步操作，分别得到紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值；
根据7项心境状态量化值，采用公式(1)计算得到总体心境状态量化值S；
S＝S1+S2+S3+S4+S6-S5-S7； (1)
S1-S7为各心境状态的量化值即：S1为紧张值，S2为愤怒值，S3为疲劳值，S4为抑郁值，S6为慌乱值，S5为精力值，S7为自我
情绪值；根据精力和与自我情绪相关两项心境状态量化值，采用公式(2)计算得到正性心境状态量化值SP；
SP＝S5+S7； (2)
根据紧张、愤怒、疲劳、抑郁、和慌乱5项心境状态量化值，采用公式(3)计算得到负性心境状态量化值SN；
SN＝S1+S2+S3+S4+S6；
S4、本次心境状态统计结果输出模块：
将紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值作为本次心境状态评分统计结果，输出到结果反馈界面上。
5.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述智能手机端上安装的电子化POMS自评量表包含的结果反馈界面，包括了数据发送按钮、本次心境状态评分统计按钮、日期选择按钮及对应的用于显示所选日期文本框、历史性心境状态变化描述按钮和心境量化评估按钮；所述数据发送按钮用于在WIFI环境下将本次心境评估数据发送到云服务器上。
6.根据权利要求5所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述本次心境状态评分统计按钮用于显示基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计结果，智能手机端结果反馈界面采用柱状图的形式显示紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值。
7.根据权利要求5所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述日期选择按钮用于点击按钮后弹出日期选择对话框选择想要观察的日期，分别包括起始日期和结束日期；所述日期选择按钮及对应的用于显示所选日期文本框用于将选择的起始日期和结束日期显示在文本框中，结束日期默认设置为本次自评量表的评分日期；所述历史性心境状态变化描述按钮用于根据所选的起始日期和结束日期读取云服务器上保存的该段时间内心境状态变化描述结果；所述心境状态变化描述结果包括用户主要心境状态及其变化规律和用户不同心境状态及其变化规律；所述心境量化评估按钮用于读取云服务器根据多天的心境评估数据得出的总体心境量化评估结果，用于综合不同的心境状态，从总体角度对用户某一时间段内的心境状态进行评价。
8.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：所述电子化POMS自评量表，包含了40个量表评估项，每项都由一个自评量表心境评估界面来完成数据采集；在完成第40项心境状态评估向后，应用程序弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态评估数据保存到手机SD卡上并跳转到结果反馈界面；此外，鉴于人的心境状态在一天内变化多次的情况，在已有的简明心境状态量表POMS的基础上进行改进，能够于一天不同时间段内多次使用，并支持连续多天的心境状态评估，具有“一天多次，连续多天”的数据采集功能；另外，开发的电子化POMS自评量表应用程序能够安装在任何基于安卓操作系统的硬件设备上。
9.根据权利要求1所述的一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，其特征在于：该自评系统具体实施步骤叙述如下：
步骤1、打开安装在智能手机上的电子化POMS自评量表应用程序，进入初始界面并阅读量表使用说明及专利所有权声明；阅读完以后点击界面下方的按钮进入个人用户信息录入界面；
步骤2、进入个人用户信息录入界面后，在对应的编辑框中输入用户姓名、年龄和性别三项基本信息，若测试用户没有抑郁症史，则点击单选按钮，反之则不点；四项基本信息输入完成后，点击界面下方按钮进入自评量表评估界面；
步骤3、进入自评量表评估界面分别针对40个量表评估项进行自评价；所述步骤3包括以下步骤：
步骤31、阅读量表项目描述语201，按照心境状态描述说明202对当前心境状态处于哪种程度进行主观评价；
步骤32、评价完成后，结合刻度提示数值209并拖动滑动按钮206，将红色评分标记指针203拖到评分刻度尺204中的某一位置，完成当前“紧张的”心境状态的量化评估操作；
步骤33、完成当前量表项评估操作后，点击“下一项”按钮208进入下一个量表项，重复步骤31和步骤32进行下一量表项的心境状态量化评估操作；值得注意的是，为了保证用户认真完成每项量表评分，用户需要对每项量表项目完成滑条拖动并评分后才能进入下一个的量表评估项界面；
步骤34、重复步骤31至步骤33的量表项评估操作，直到完成40个量表项的评估；若在中间过程中，想对上一个量表项进行重新评估，点击“上一项”按钮207进入上一个量表项评估界面并对该量表项进行重新评估；
步骤35、完成40个量表项评估操作后，应用程序会自动弹出“是否保存已评量表数据”对话框，点击确定后将本次记录的40项心境状态评估数据保存到手机SD卡上并跳转到结果反馈界面；
步骤4、进入结果反馈界面；在WIFI环境下点击数据发送按钮，将本次心境评估数据发送到云服务器上；值得注意的是，在没有WIFI环境的情况下，用户只能通过点击本次心境评分统计按钮，查看基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计情况；基于本次心境评估数据的不同心境状态得分统计情况采用手机端运行的心境状态数据处理模块获得，针对当次采集到的40项心境状态量化评估值，手机端运行的实现自评的心境状态数据处理模块运行步骤叙述如下：
步骤41、以单次完整的40项心境状态量化评估值为输入，心境状态数据处理模块根据固定的索引值从40个心境状态量化评估值中分别抽取出紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态所对应的多项心境状态数据值，分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示；
步骤42、针对某项心境状态对应的多项心境状态量化评估值，采用累加的方式将多项心境状态量化评估值进行相加，得到的累加结果作为该项心境状态的数据量化值；
步骤43、按照步骤42，分别得到紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值；
步骤44、根据7项心境状态量化值，采用公式(1)计算得到总体心境状态量化值S；
S＝S1+S2+S3+S4+S6-S5-S7； (1)
步骤45、根据精力和与自我情绪相关两项心境状态量化值，采用公式(2)计算得到正性心境状态量化值SP；
SP＝S5+S7； (2)
步骤46、根据紧张、愤怒、疲劳、抑郁、和慌乱5项心境状态量化值，采用公式(3)计算得到负性心境状态量化值SN；
SN＝S1+S2+S3+S4+S6； (3)
步骤47、将紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值作为本次心境状态评分统计结果，输出到结果反馈界面上；反馈界面采用柱状图的形式显示10个心境状态评分统计结果；
步骤5、点击历史日期选择按钮，在弹出的日期选择对话框选择想要观察的起始日期和结束日期；然后，点击历史性心境状态变化描述按钮将起始日期、结束日期和历史性心境状态变化查看请求发送到云服务器，云服务器在接收到请求后，向手机发送该段时间内心境状态变化描述结果；该段时间内心境状态变化描述结果由服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法获得；针对用户通过智能手机端发送过来的历史时间段，提取后台云服务器上保存的单个用户该段时间内多次心境状态数据，服务器端运行的实现自评的心境状态评价算法步骤叙述如下：
步骤51、对后台云服务器上保存的单个用户该段时间内心境状态数据的次数进行阈值比较，阈值的设定能够进行人为调整；在实施过程中，阈值设置为14；
步骤52、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数小于14时，采用手机端心境状态量化评估值处理算法对每次心境状态数据进行处理，获得心境状态评分统计结果，包括紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态量化值以及总体心境状态量化值、正性心境状态量化值和负性心境状态量化值；针对每次心境状态评分统计结果，按照时间关系，组成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量，作为反馈结果输出到智能手机端；
步骤53、当后台云服务器上保存的单个用户心境状态数据的次数大于14时，按照步骤52计算每次心境状态评分统计结果，并形成描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态和负性心境状态长时间变化的数据向量；此外，针对多次心境状态数据，采用主成分分析方法，抽取第一主成分和第二主成分；一方面，用于判断用户主要心境状态；另一方面，获得描述用户主要心境状态的长时间变化数据向量；将描述紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱和与自我情绪相关7项心境状态以及总体心境状态、正性心境状态、负性心境状态、第一主成分心境状态和第二主成分心境状态的长时间变化数据向量作为该段时间内心境状态变化描述结果，输出到智能手机端界面上；智能手机端界面采用曲线图的方式显示12个心境状态的长时间变化数据向量；
步骤6、重复步骤5中的起始时间和结束时间选择操作，点击心境量化评估按钮，读取并显示云服务器根据该时间段内的心境评估数据得出的总体心境量化评估结果；
云服务器上提供的历史性心境状态变化描述和心境量化评估都是基于多天采集的量表数据完成的，若云服务器上缺少请求时间段内的量表评估数据，则向手机反馈时间选择无效信息，提示用户根据实际情况选择历史性量表评估时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610509466.3A CN106166073B (zh) | 2016-06-29 | 2016-06-29 | 一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610509466.3A CN106166073B (zh) | 2016-06-29 | 2016-06-29 | 一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106166073A CN106166073A (zh) | 2016-11-30 |
| CN106166073B true CN106166073B (zh) | 2019-06-14 |
Family
ID=58065006
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610509466.3A Active CN106166073B (zh) | 2016-06-29 | 2016-06-29 | 一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106166073B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106980754A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-25 | 西安慧云医疗科技有限公司 | 基于云心理诊断的量表生成系统 |
| CN108338799A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-31 | 重庆云日创心教育科技有限公司 | 基于vr沙盘的心理评估系统及评估方法 |
| CN108652648B (zh) * | 2018-03-16 | 2021-05-04 | 合肥数翼信息科技有限公司 | 一种用于老年人抑郁症的抑郁监控装置 |
| CN110047574A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-23 | 格品医疗科技(上海)有限公司 | 神经心理评估量表的电子智能化方法、装置、终端、及存储介质 |
| CN116631628A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-08-22 | 北京中科心研科技有限公司 | 一种识别心境恶劣障碍的方法、装置及可穿戴设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009106492A (ja) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Shiseido Co Ltd | 心身医学的な指標を用いた心身医学的敏感肌の識別・評価方法 |
| CN102831303A (zh) * | 2012-08-07 | 2012-12-19 | 深圳先进技术研究院 | 神经病学量表管理系统和方法、采集装置、服务器 |
| CN104143169A (zh) * | 2014-08-18 | 2014-11-12 | 上海市精神卫生中心 | 一种辅助诊断与治疗的电子化精神症状快速筛查自检系统 |
| CN104523263A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-22 | 华南理工大学 | 基于移动互联网的孕产妇健康监护系统 |
| CN104856704A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-08-26 | 鲍崇智 | 主客观相结合的心理测评方法及系统 |
| CN105373513A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-03-02 | 卡西欧计算机株式会社 | 图形显示装置及图形显示方法 |
-
2016
- 2016-06-29 CN CN201610509466.3A patent/CN106166073B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009106492A (ja) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Shiseido Co Ltd | 心身医学的な指標を用いた心身医学的敏感肌の識別・評価方法 |
| CN102831303A (zh) * | 2012-08-07 | 2012-12-19 | 深圳先进技术研究院 | 神经病学量表管理系统和方法、采集装置、服务器 |
| CN105373513A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-03-02 | 卡西欧计算机株式会社 | 图形显示装置及图形显示方法 |
| CN104143169A (zh) * | 2014-08-18 | 2014-11-12 | 上海市精神卫生中心 | 一种辅助诊断与治疗的电子化精神症状快速筛查自检系统 |
| CN104523263A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-22 | 华南理工大学 | 基于移动互联网的孕产妇健康监护系统 |
| CN104856704A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-08-26 | 鲍崇智 | 主客观相结合的心理测评方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106166073A (zh) | 2016-11-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106166073B (zh) | 一种基于电子化poms自评量表的心境状态自评系统 | |
| Amidei et al. | Association between age at diabetes onset and subsequent risk of dementia | |
| Boberska et al. | Sedentary behaviours and health-related quality of life. A systematic review and meta-analysis | |
| Jacobs et al. | Waist circumference and all-cause mortality in a large US cohort | |
| Nobles et al. | Subjective socioeconomic status and health: relationships reconsidered | |
| CN108140175A (zh) | 劳务管理系统、劳务管理方法、以及劳务管理程序 | |
| CN109256212A (zh) | 骨健康评估模型构建方法、装置、设备、介质及评估方法 | |
| EP1440390A2 (en) | Patient data mining with population-based analysis | |
| Morgan et al. | Dyadic causal sequencing of depressive symptoms and relationship satisfaction in romantic partners across four years | |
| Sehra et al. | Cell phone activity in categories of places and associations with growth in cases of COVID-19 in the US | |
| Kamat et al. | Apathy is associated with lower mental and physical quality of life in persons infected with HIV | |
| Benítez-Porres et al. | Comparison of physical activity estimates using International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) and accelerometry in fibromyalgia patients: The Al-Andalus study | |
| Heslin et al. | Clinical correlates of health-related quality of life among opioid-dependent patients | |
| Smith et al. | A series of n-of-1 studies examining the interrelationships between social cognitive theory constructs and physical activity behaviour within individuals | |
| Martini et al. | Data-driven continuous assessment of frailty in older people | |
| Salamati et al. | Personal wellness: complex and elusive product and distributed self-services | |
| Ferreira et al. | Are neck pain scales and questionnaires compatible with the international classification of functioning, disability and health? A systematic review | |
| Grigoriev et al. | Health management system knowledge base for formation and support of a preventive measures plan | |
| Ezenwa et al. | Differences in sensory pain, expectation, and satisfaction reported by outpatients with cancer or sickle cell disease | |
| JP2011138376A (ja) | 診断支援システム | |
| Whitcomb | Functional status versus quality of life: where does the evidence lead us? | |
| KR101274431B1 (ko) | 설문 정보를 이용한 건강 상태 판단 장치 및 방법, 건강 분류 함수 생성 장치 및 그 방법 | |
| CN101539965A (zh) | 数字化健康测评装置及该装置的使用方法 | |
| Abbas et al. | Seizure forecasting using single robust linear feature as correlation vector of seizure-like events in brain slices preparation in vitro | |
| Elsayed et al. | Grid-enabled non-invasive blood glucose measurement |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |