A performance evaluation framework of public health distribution network for essential medicines: lessons from the select Indian states

The present work has been carried out to develop a performance evaluation framework of distribution network design in public health with specific reference to essential medicines based on six different types of public health distribution networks (PHDNs) prevalent across six Indian states. We evaluated the performance of PHDNs on the criteria of cost and service and also on the sub-criteria of cost and service by following the analytic hierarchy process. We utilized the pairwise comparison method in determining the relative importance of criteria and sub-criteria by seeking responses from several experts and subsequently evaluated the PHDNs on all sub-criteria in a 7-point Likert scale by seeking views from the same experts. Finally, we developed the “cost–service matrix,” in which cost and service have been depicted in the horizontal and vertical axes, respectively. We demonstrated the performance of six PHDNs in this matrix in terms of cost and service by plotting scores obtained by them on cost and service, respectively. The findings of the study provide rich insights to the policy planners of public health.     

A quick identification model for assessing human anxiety and thermal comfort based on physiological signals in a hot and humid working environment

We propose a simple and quick method for quantifying workers' anxiety and thermal comfort levels using physiological signals. Nine subjects enrolled in a series of controlled laboratory experiments involving varying temperature, relative humidity, and labor intensities. A total of 40 experiments were conducted, and 1592 groups of anxiety data and 1624 groups of thermal comfort data were obtained, respectively. During 2-h-working trials, Electroencephalogram (EEG), photoplethysmography (PPG), and pupil diameter of each subject were collected synchronously, and the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) and thermal comfort vote (TCV) were completed in stages. Random Forest was adopted to screen out the appropriate sensitivity feature indicators of anxiety levels and thermal comfort levels from the 70 features of the 10 EEG channels. Finally, Random Forest, Gradient Boosting Decision Tree, K-nearest Neighbor Algorithm, and Support Vector Machine were used to determine relevant physiological data combinations and modeling algorithms. The Precision of the anxiety level and thermal comfort level quick identification model based on Random Forest Algorithm can reach 81.04% and 84.79%, respectively. This suggests that the proposed quick identification method for assessing workers' anxiety and thermal comfort levels holds promise. Physiological data need to be obtained by monitoring only PPG, pupil diameter, and 5 EEG channels. By processing these data, the workers' anxiety and thermal comfort level could be judged realistically to ensure their safety. It is suggested that PPG, pupil diameter, and EEG should be considered all together in the future study of anxiety and thermal comfort.     

基于层次分析的电传飞控系统健康状态评估

针对电传飞控系统组成复杂、健康状态无法进行准确定量评估的难题,采用层次分析方法,创新性地建立了一种针对复杂系统健康状态定量评估的方法与实践流程。首先提出了系统健康状态无量纲指标健康指数的定义,根据系统内外场使用场景和特点,结合用户习惯定义了系统健康状态的划分等级,然后根据组成设备失效特性,建立了系统特征参数健康指数定量评估的通用算法库。结合系统特点和FMEA,自上而下地将系统划分为不同层次,结合各个层次的评估结果和系统权重分析,自下而上地对整个系统的健康状态进行了精细化定量评估,突破了以往依靠系统BIT测试结果对系统非“0”即“1”的健康状态定性评估。通过型号实践,验证了该方法的有效性、准确性,可满足实际工程应用。     

基于流挖掘与切换电量的主动均衡算法研究

以端电压或荷电状态(SOC)为均衡标准的主动均衡算法,在均衡过程中由于难以准确反映单体之间绝对电量的差异,容易导致能量反复流动、降低均衡效率。针对该问题,提出了一种以单体切换电量作为均衡标准的主动均衡控制算法,该算法以单开关电容为核心构造主动均衡算法的硬件拓扑,利用流挖掘技术获取单体间切换电量的概要信息,通过均衡算法智能控制单体间均衡的顺序,进行不同脉冲信号周期、占空比、电容容量、均衡策略的仿真对比实验。结果表明,所提出的均衡算法能准确定位均衡单体、避免能量反复流动,有效地提高了主动均衡算法的运行效率。     

航空发动机状态监控和预测性维护应用研究

为了深化飞参数据的应用价值,通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等,为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于发动机转动件、气路监测的状态监控和故障预测,选取波音某型飞机故障数据验证了模型的准确性,平均绝对百分比误差(MAPE)能达到8.46%;采用卡尔曼滤波(KF)结合梯度提升决策树(GBDT)的方法对数据进行降噪并预测剩余寿命,通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率;采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型,经过大量QAR数据验证和测试,预测相对误差为0.43%。针对基于数据挖掘的航空发动机故障诊断算法开展研究,设计了相应的算法,开展了实验验证,通过有效的数据预处理和模型参数调节,使得故障诊断性能达到较高水准,为航空发动机的预测性维护提供了重要参考。     

多源信息融合的航空发动机异常检测方法研究

针对航空发动机中单参数表征性能不全面,且易受外部环境和飞行工况等因素影响的问题,提出一种基于谱回归和高斯混合模型的多源信息融合的健康因子构建方法。选取记录完整并与发动机健康性能关系密切的参数,以同架飞机左右发动机的性能参数差异值作为数据源,通过谱回归进行特征降维,采用高斯混合模型构建正常状态模型,再以基于贝叶斯推断的距离表征测试数据与高斯混合模型的全局距离判别发动机的异常状态。通过两个航空发动机异常事件案例中真实QAR数据进行验证,结果表明所提方法相较于航空公司能够更有效评估航空发动机的健康状态,提前识别出发动机的异常点,预留出足够的时间为发动机制定可靠的维修计划,提高飞机的安全性与经济性。     

基于黑板灯透镜的复合非对称主动偏光设计研究及应用

黑板照明是影响课堂教学质量的关键因素之一,黑板照明产品光学设计是保证黑板照明质量的先决条件,标准严格的安装要求也是实现最终设计的重要闭环,因此从设计、选型、工艺、安装及测试验收全链条的把控才能保障高质量黑板照明的成功应用。本文结合以上影响因素及市场产品现状,模拟和分析不同因素对讲台区域照明光品质和光健康的影响,提出一种基于复合型非对称主动偏光设计的黑板照明策略,为照明设计师和终端应用客户提供设计建议,为儿童青少年视力健康保驾护航。     

轻音乐对驾驶疲劳的双向影响

目的本实验探索驾驶负荷累积与轻音乐对驾驶疲劳的影响。方法采用2(驾驶负荷累积)×2(音乐条件)×3(模拟驾驶阶段)混合设计,对32名驾驶员被试进行模拟驾驶实验,采集驾驶员驾驶速度和他们的垂直搜索广度与瞳孔直径。结果第45-60 min时,对于无驾驶负荷累积的被试,轻音乐组车速显著快于无音乐组,轻音乐组垂直搜索广度显著大于无音乐组;对于有驾驶负荷累积的被试,轻音乐组的瞳孔直径小于无音乐组(边缘显著),轻音乐组的车速慢于无音乐组。结论轻音乐对无累积疲劳的驾驶员具有唤醒作用,加快他们的车速,扩大垂直搜索广度,对驾驶绩效具有积极的影响;轻音乐对有累积疲劳的驾驶员会产生催眠作用,缩小瞳孔直径,车速减慢,对驾驶绩效具有消极的影响。     

中国健康服务业发展战略研究

为落实健康中国发展战略,推进中国健康服务业的发展,中国工程院于2015年启动"中国健康服务业发展战略研究"重大咨询项目。课题自启动以来,组织了28位院士和150余位专家,对京上广深等一至三线共12个城市进行了广泛的社会调查。本文在大量社会调查的基础上,从健康服务业的概念、内涵、发展特点入手,深入分析了国内健康服务业的发展现状;以全方位、全覆盖、全过程建立健康服务保障体系为目标,对健康服务业的定位、发展思路,城乡理想模式等进行了深入探讨;并针对健康管理体系建设、养生养老、医养结合、健康保险、社会办医、金融保障等重点问题,提出了为顺应中国健康服务业发展战略顺畅实施的保障措施和相关建议。     

全民健康和医药卫生教育及法规体系研究

我国医药卫生体制改革取得重大进展,但在全民健康教育、卫生人才培养及卫生法律体系建设等方面仍存在巨大挑战。本文总结国内外已有经验,分析我国全民健康和医药卫生教育及法规体系现状和面临的挑战,提出了完善全民健康和医药卫生教育及法规体系的政策建议:构建全民健康教育体系,加强全民健康教育的强制性;根据社会需求培养适宜卫生人才,加强全科医生培养,提高基层医疗卫生服务水平和可及性;尽快推动医药卫生"母法"的出台,并对现行医药卫生相关的法律、规章和规范性文件进行梳理和修订。