最新操作技能-全身按摩课件ppt.ppt

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1、操作技能-全身按摩1、开天门—抹前额－抹双柳－抹眶上、眼球、眶下缘－抹颧髎（晴明－迎香－巨髎－颧髎－下关）2、掐揉攒竹、鱼腰、丝竹空、四白、巨髎。3、揉精明－迎香—下关—颊车－太阳－头维－角孙－率谷4、拇指推颊车—双揪铃珰5、搓掌浴面一、头面部综合练习6、推正顶—点按百会---掐揉四神聪7、拿五经---搔法—抹胆经—指尖叩击头部8、揉捏项后---点按风池、风府—掌抹项后部9、拔伸颈椎10、仰卧斜扳11、拿肩井一、头面部综合练习1、滚法：股前—小腿前外侧2、掌揉股四头肌3、提拿股四头肌—足三阴经—对侧足三阳经4、掌合揉下肢内、外侧5、按揉脾关—伏兔-

2、--血海—风市---足三里----三阴交－绝骨四、下肢前面综合练习四、下肢前面综合练习6、屈膝，勾拿腓肠肌。7、直推：股前侧或股外侧—小腿前外侧—踝部8、屈膝屈髋摇法—环转摇髋关节---屈伸或环转摇膝关节－摇或拔伸踝关节9、搓抖下肢1、滚法：斜方肌－肩胛骨周围－冈下窝2、弹拨：斜方肌－肩胛骨周围－冈下窝3、滚法：背部—腰部，下肢后面—足跟部4、按揉：背部—腰部，下肢后面—足跟部5、弹拨法：骶棘肌6、推按腰背部五、背腰、下肢后面综合练习Logistic回归分析及其应用温泽淮DME中心8/15/202110概述1967年TrueltJ，ConnifieldJ和

3、KannelW在《JournalofChronicDisease》上发表了冠心病危险因素的研究，较早将Logistic回归用于医学研究。一般概念一元直线回归多元直线回归8/15/202111一元直线回归模型y=a+bx+e多元直线回归模型y=a+b1x1+b2x2+…+bkxk+e8/15/202112-4.00-2.000.002.004.00X：自变量0.000.250.500.751.00F(y)：因变量的logit值如果一定要进行直线回归也可以做出结果，但此时效果不佳。当自变量取一定值时，因变量的预测值可能为负数。8/15/202113一般直线回归难以解决的问题医学

4、数据的复杂、多样连续型和离散型数据医学研究中疾病的复杂性一种疾病可能有多种致病因素或与多种危险因素有关疾病转归的影响因素也可能多种多样临床治疗结局的综合性8/15/202114简单的解决方法固定其他因素，研究有影响的一两个因素；分层分析：按1~2个因素组成的层进行层内分析和综合。统计模型8/15/202115寻找合适的模型进行logit变换logit(p)=ln(——)，p为y=1所对应的概率logit(0.1)=ln(———)=ln(0.1/0.9)p1－p0.11－0.18/15/202116logit(p)=ln(——)p=0或1时，此式失效以p=r/n代之logit

5、(p)=ln[(r+0.5)/(n–r+0.5)]此称经验logistic变换以Z代上式的logit(p),Z=a+b1x1+b2x2+…+bkxk称此为logistic回归模型p1－p8/15/202117P=ez/(1+ez)ea+b1x1+b2x2+…+bkxk1+ea+b1x1+b2x2+…+bkxk此为非条件logistic回归模型应用于成组数据的分析P=8/15/202118自变量取定一些值时，因变量取0、1的概率就是条件概率，对条件概率进行logistic回归，称为条件logistic回归表达式：eb1x1+b2x2+…+bkxk1-eb1x1+b2x2+…+

6、bkxk常用于分析配比的资料P=8/15/202119概述小结logistic回归对因变量的比数的对数值（logit值）建立模型因变量的logit值的改变与多个自变量的加权和呈线性关系因变量呈二项分布8/15/202120分析的一般步骤变量的编码哑变量的设置和引入各个自变量的单因素分析变量的筛选交互作用的引入建立多个模型选择较优的模型模型应用条件的评价输出结果的解释8/15/2021211.变量的编码变量的编码要易于识别注意编码的等级关系改变分类变量的编码，其分析的意义并不改变。牢记编码使用变量数值标识（valuelabels）记录编码内容8/15/202122变量的编码变

7、量名变量标识变量值值标识SEX性别1男2女EDU教育程度0文盲1小学2初中及以上8/15/202123variablelabelsqnum'问卷序号'rnum'录入序号'pnum'病人编号'hnum'住院号/门诊号'chname'患者中文姓名'drugroup'组别'name'患者姓名'sex'患者性别'age'患者年龄'valuelabelssex1'男'2'女'/hisc1'是'0'否'9'无法判断'/nsex1'正常'0'异常'9'未检'/demdx1'有'0'无'/addx0'无'1'危险性'2'可能'3'