网络话题检测：是指一项面向跨网络平台的信息流进行未知话题识别的技术.
话题:是一个种子事件或活动’以及所有与之直接相关的事件或活动.
事件：指由某些原因、条件引起,发生在特定时间、地点，并可能伴随某些必然结果的一个特例.
报道:指与话题紧密相关、包含2个或多个能独立陈述某个事件子句的,且来自于不同网络平台的文本片段.
在上述定义中，本文强调网络话题的线索分布在不同的网络平台上.话题检测一般可分为在线式和回顾式2种研究方式，前者的任务是在线检测当前网络报道所属的话题,而后者的目标是检测已有网络报道库中隐含的话题.本文主要研究回顾式的网络话题检测.
网络新闻与微博作为目前人们了解社会动态最主要的信息来源,在话题检测领域中具有很高的研究价值.尽管网络新闻与传统新闻并没有太大区别,也包含时间、地点、人物等要素，但微博作为近年来新兴的媒体传播方式之一,其文本特征与网络新闻有着明显的差异.从内容结构看,新闻一般有标题，其中包含最重要的信息’而微博没有标题;从字数上看，微博限定在140字以内,而新闻没有此限制.类似于其他文本挖掘技术,特征选取在话题检测研究中也发挥着重要的作用.更进一步,不同词性的特征词在描述话题时也会发挥不同的作用.因为在文本挖掘的研究中，选择不同的词性特征可能会导致完全不同的文本处理效果，所以，本文拟通过设计多组实验来观察词性特征对新闻和微博网络话题检测的影响,并利用对不同词性特征区分2种网络话题能力的分析,发现适合2种网络平台的最佳词性组合,为准确地进行网络话题检测提供有价值的参考.
1.相关工作
近年来，面向新闻语料的话题检测已有了一些广为人知的方法，例如K-means、CMU以及LDA等.但伴随网络新技术的出现和发展，越来越多的研究者开始将目光转向新的网络平台.如M.Cataldi等在2010年面向twitter平台数据开展了话题检测的算法研究.该算法通过时间标签来设定时间窗间隔提升正确率.同期,T.Sakaki等米用贝叶斯决策方法在twitter数据上成功地检测到80%以上的地震发生地点,但是仅能检测到预先指定的话题.在面向国内的微博平台研究中,杨亮等提出了利用情感分析检测热点事件,但是这种方法在缺少名词等特征的情况下，无法得知事件发生的具体内容.2012年,周刚等针对微博特征稀疏的特点’引入同义词扩展技术提升了话题检测的效果.
网络话题检测的目标是识别文本报道中隐含的未知话题，而文本挖掘技术可通过分类或聚类的思想,发现这些报道中暗藏的信息’因此文本挖掘技术是实现话题检测的一种有效方法.通常,选取不同的词性特征会对文本挖掘结果产生明显的影响.如S.Chua利用WordNet构建了4种词性集合进行了文本分类实验，实验表明名词可获得最好的分类结果，但该方法没有考虑词性组合对文本分类产生的影响.Liu等米用词性共现的方法对Sougou文本分类语料进行了聚类实验,实验结果表明选用名词、动词、形容词作为聚类特征的方法要好于传统的文档频率（documentfrequency，DF)特征选择方法，但是该研究没有通过实验去验证大部分功能词是否会对文本聚类产生影响.韩普等开展了词性对中英文文本聚类的影响研究’实验表明名词、动词、形容词和副词可提升文本聚类效果,其他词性会对文本聚类产生负面影响’但是’该实验没有针对中文新闻或微博语料集开展相应研究.
综上所述，目前网络话题检测的研究对象主要是针对单一的新闻语料或微博语料进行的，而且大多数研究者都是通过对聚类算法的改进来提升实验检测的效果，对词性特征的选取在话题检测中影响的研究鲜有报道.而不同词性特征的选择明显影响着文本挖掘结果的事实,也预示着词性特征的选择会对话题检测的效果产生影响.为此,本文拟利用一些代表性的现实世界中的数据,使用复旦大学汉语文本词性标注集进行特征提取与词性标注,统计不同词性特征在新闻与微博数据上的分布情况,并结合传统K-means聚类算法回顾式发现数据中的隐含话题，通过对比观察单一词性特征对2种网络平台的话题检测影响，试图发现网络话题检测的最佳词性组合.
2.词性标注与数据处理
2.1词性标注
实验的第1步是选取词性标注集.目前,汉语词性标注集比较权威的有中国科学院计算研究所汉语词性标注集、北京大学汉语文本词性标注集和复旦大学汉语文本词性标注集.
根据数据集的规模,本文选择复旦大学汉语文本词性标注集标记新闻语料和微博语料.命名实体作为文本的特征是话题检测中经常用到的特征降维方法’因此本文将命名实体标记为一种特殊的词性.在微博数据中’经常会出现“@”等特殊符号’为了研究这些符号是否会对话题检测产生影响,本文也将它们视为一种特殊的词性特征.这些细分的词性可为文本深层处理提供支撑,但是过细的词性特征会造成文本特征稀疏的问题,进而影响话题检测的效果,所以将上述的词性进行了合并处理，合并后的词性如表1所示.
2.2数据处理过程
实验选取以下2个数据集作为研究对象.
1) 新闻数据集:来自搜狗实验室，共953篇新闻，人工标记108个话题.
2) 微博数据集：来自数据堂，共2257篇微博，人工标记16个话题.
源新闻语料包含了搜狐新闻国内、国际、体育、社会和娱乐等18个频道的新闻报道.本文选取其中2008年历史版本中的特别版数据作为研究语料，构建仅包含文本内容的新闻数据集.微博语料采集了新浪2013年8月6日至2013年8月19日的微博数据，在预处理过程中保留了全部微博的正文内容,并按照源数据中划分的话题类标记每条微博.
语料预处理完成后，实验面向2种语料分别构建了2个词性空间，如图1所示.在数据处理过程中，首先，对2个数据集中的每篇报道利用FudanNLP进行分词处理,去掉文本中不含特殊符号的标点、表情符与运算符’构建2个数据集的报道词集.然后,按照表1中的合并词性对报道词集中的词进行标注’形成2个标记好词性的语料集.最后’将这2个语料集按照不同词性各划分为16个不同的文档集，每个文档集中的每篇报道仅由一种词性的词表示.为了能准确地观察单一词性特征在2种数据集的分布情况，本文在数据预处理时并没有进行停用词处理,尽量保持了文本语料的原貌.
3.实验及结果分析
3.1不同词性特征在2种数据集上的分布情况
实验首先对2组语料的词性分布进行了统计,统计结果见表2.从词数比例的统计结果可看出,2个数据集中名词词数比例最大,其他词性所占的比例相差不到10%.如果将每种词性的词数比例进行对比’可看到定位词、数词、量词、助词、介词与连词的词数在新闻数据集上所占的比例高于微博’形容词与特殊符号在微博数据集上所占的比例略高于新闻’其他词性特征的词数比例没有明显区别.从数量上看’每种词性在单一网络平台的数据集上所占的比例与划分话题后的平均词数比例基本相同’这说明词性特征的分布情况不会因为检测话题而改变.
总而言之，不同词性特征在2种数据集上的分布情况并无太大差别，这说明虽然微博长度短内容随意，但是用户在写作过程中的用词习惯较为正式.
3.2网络话题检测性能评价方法
网络话题检测的主要评价方法是观察报道集中文档被划分到正确话题的优劣程度.本文采用表3的方法评价话题检测性能,其中,a、6、c、d分别表示4种情况下文档的数量.为了评价需要,分别给出召回率（recall)、准确率(precision)、宏平均的定义为：
本文采用经典的K-means聚类算法实现话题检测’为了保证实验效果’设定新闻文档集的聚类个数为108个话题类，微博文档集的聚类个数为16个话题类.
3.3单一词性特征对网络话题检测的影响
按照3.2节中介绍的性能评价方法分别计算召回率、准确率和厂值,实验结果如表4所示.可观察得到’词性特征会对新闻与微博的话题检测产生影响.只保留名词的话题检测效果最好.命名实体的话题检测与保留全部词性的评测结果大致相同’但词数只占全部词性的5%左右，因此通过命名实体词集进行话题检测可大大降低话题检测的特征维度.将2个数据集检测指标中的F1值进行对比，可发现动词对新闻话题检测更有影响，数词、量词与时间短语词对新闻话题检测的贡献度略高于微博，形容词对微博话题检测的贡献度略高于新闻.网址与特殊符号具有区分微博数据话题的能力，但是并不具备区分新闻报道话题的能力.命名实体与名词在2种数据集上都有较高的话题检测贡献度,其他词性检测2种语料中隐含的话题能力较弱.
从上可见,在仅选取单一词性特征作为文本特征时，名词区分话题的能力最强，命名实体也能取得较好的结果，同时可降低文本的特征维度.动词区分新闻话题的能力强于微博,而形容词区分微博话题的能力略强于新闻.其他词性的特征也会对话题检测产生影响,但影响程度要比上述4种词性弱.
3.4组合词性特征对网络话题检测的影响。
本文目的是希望找到最佳的词性特征组合，在保证实验效果的情况下尽量降低文本特征的维度.波士顿图分析法可呈现多种特征在不同标准下的区分话题能力，因此本文将词数作为衡量特征维度的标准，将F值作为评价结果的指标，观察不同词性对实验的影响.实验将波士顿图分为4个象限，如图2所示，图2(a)(b)分别是新闻与微博的分析图，图中横轴表示词数，纵轴表示宏平均F值，每个节点代表一种词性特征.
为了找到网络话题检测的最佳词性组合，选取单一词性实验中结果最好的命名实体与名词作为基准词性，分别和波士顿分析过程中区分话题能力较高的其他词性构建组合.所有词性组合利用哈尔滨工业大学停用词表进行了停用词处理，希望得到最佳的话题检测结果.不同的文本向量维数w会对实验效果产生影响，本文对2组语料选择w的取值范围是[200，3000]，共14x15组实验，并采用R值衡量实验结果.详细数据见表5、6，实验结果见图3.通过实验结果可看到，在大多数情况下，两两词性组合区分话题的能力强于单一词性，但是效果并不显著.多词性组合的区分话题能力强于两两词性组合.
虽然数据集并不能代表所有语料的情况，但本文的研究可说明词性会对新闻和微博网络话题检测产生影响.通过实验可看到，在选取单一词性特征的情况下，选取名词可得到最准确的检测结果，命名实体特征维度低且可得到较好的实验结果，动词在新闻数据集上会得到更好的实验效果，其他词性的特征也会对话题检测产生影响.在选取词性组合的情况下，名词或命名实体、数词、时间短语、形容词以及量词的组合可提高新闻网络话题检测的A值，名词或命名实体、形容词、量词、数词以及特殊符号与网址的组合在微博语料上可取得较好的实验结果.
4.结论
1) 2个数据集中不同词性词数所占的比例相差不大，这说明虽然微博的内容从形式上看与新闻报道不同，但是用户在编写微博时的用词方式符合传统中文用词习惯.
2) 在仅选取单一词性特征作为文本特征时，选取名词可得到最准确的检测结果，词数比例极少的命名实体也具有较好的区分能力.动词在新闻数据集上会得到更好的实验效果，而形容词区分微博话题的能力稍强于新闻.其他词性的影响程度不如上述4种词性强.
3) 在选择词性组合作为特征时，名词或命名实体、数词、时间短语、形容词以及量词的组合可提升新闻网络话题检测的评测指标，名词或命名实体、形容词、量词、数词以及特殊符号与网址的组合可较好地区分微博语料中隐含的话题.
生物医学的快速发展，产生了大量的生物医学数据。这些生物医学数据有的是以结构化的形式存在于数据库中，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等；有的生物医学数据以非结构
化的形式被记载在各种生物医学文献中。从生物医学文献中发掘出隐含的生物医学知识，是生物医学信息抽取的重要意义所在。生物医学命名实体识别是生物医学信息抽取的一项重要基本任务之一，它
主要是从医学文献中发现基因、蛋白质、DNA、RNA等生物实体。生物医学命名实体识别的研究具有一定的艰巨性，主要是因为生物文献中实体命名不规范、相同的词或者短语表示不同类别命名实体等，
给研究带来了一定的困难。
目前，生物医学实体识别的方法主要有基于字典、基于规则和基于机器学习的方法。生物医学命名实体识别研究初期，最常使用的是基于字典的方法。如Krauthammer等[1]利用DNA和蛋白质序列比较工具
BLAST识别生物医学命名实体。上述方法的优点是简单实用，但由于新的生物医学命名实体不断出现，所以基于字典的方法对于自由文本的生物医学命名实体识别效果不佳。Olsson等[2]提出了基于规则
的方法识别生物医学命名实体，F值达到了67%。与基于词典的方法比较，基于规则方法的识别性能有所增强，但它需花费大量人工劳动、且可移植性差。基于机器学习的方法可以判别生物医学命名实体
数据库中未包含的实体，方法较为灵活。该方法对训练数据规模、质量以及特征选取等方面的因素具有很强依赖性，所以，此方法对于生物医学命名实体识别性能提高的研究具有很强挑战性。本文将采
取有效的机器学习算法，结合多种策略，以期提高生物医学命名实体识别的识别性能。
1算法
目前主要应用在生物医学命名实体的机器学习方法有多种。文献[3～6]中分别提出基于隐马尔可夫模型、决策树、支持向量机、最大熵等方法，这些方法把词性、词形等特征融入到机器学习模型中，利
用训练得到的学习模型从生物医学文本集合中识别出指定类型的名称。虽然取得了一定成果，却也具有一定的不足，如识别性能不高、多种条件约束、识别策略单一化等。条件随机域机器学习算法在自
然语言处理领域中有着非常显著的优势，目前已成功应用到词性标注、语块识别和新闻领域的命名实体识别中，且表现出了非常好的效果。该模型的特性表明它非常适用于生物医学领域的命名实体识别
研究。鉴于此，本文采用条件随机域算法对生物医学命名实体识别进行研究。条件随机域（ConditionalRandomFields，CRFs）是Lafferty等人于2001年提出来的[7]。它是计算具有无向图G结构的随机变
量集合在给定随机变量集合o下的条件概率P（s|o）。将CRFs应用于生物医学命名实体识别中，则o表示一个句子的单词序列，s表示相应的状态序列，标注的过程就是根据已知的单词序列推断出最有可能
的状态序列，即P（s|o）的最大值。本文实验使用了一阶线性CRF，如下式：（公式略）。条件随机域模型允许在观察序列上的任意依赖关系，并且特征不需要一定是一个完整的状态或观察值，可以用较
少的训练数据训练出模型，所以说，CRFs拥有了一般的最大熵模型的所有优点。
2实验
2.1特征选择
生物医学命名实体识别中常用的特征有以下几种，一是局部特征，包括文本符号本身的特征和文本符号局部的上下文特征及其周围的词或符号的特征；二是全文特征，即文本符号在整个篇章中的上下文
特征；三是外部资源特征，比如说使用一些外部资源词典等。本文研究中，使用了如下特征：（1）单词本身：把单词本身作为一个识别特征。（2）词形特征：由于生物医学命名实体一般含有数字、大
写字母和特殊符号等，将这些简单的表面特征定义为词形特征。本实验将大写字母都用‘A’替换，数字用‘0’替换，非英语字符用‘-’替换，小写字母用‘a’替换。（3）标准化拼写特征：某些同一
类的生物医学命名实体，它们拼写方式很类似，如：IL-2andIL-4。用简单的方法标准化所有类似的词。如Kappa-B规范化为‘Aaaaa_A’，再将连续的相同的字符缩短为一个字符，即为‘Aa_A’。这样做
能够将拼写相似的生物医学命名实体提取的特征保持一致。（4）词性特征：生物医学命名实体的大写字母特征对其识别性能贡献不大，并且生物医学命名实体多是描述性的名称而且名称很长，所以，词
性特征对识别生物医学命名实体边界很有帮助。本系统使用了GENIAtagger2.0.2[8]词性标注器，GENIAtagger使用了WallStreetJournal语料和PennBioIE语料训练，因此GENIAtagger在生物医学领域文本
中词性标注具有较高性能。（5）语块特征：系统使用GENIAtagger2.0.2进行语块标注作为特征。（6）关键词特征：利用统计方法在训练集中统计出高频的生物医学命名实体关键词，将这些词是否出现
作为特征。（7）别名特征：将已识别出的生物医学命名实体存放在一个列表中，当系统遇到一个候选词时，生物医学命名实体识别算法就被激活，动态决定该候选词是否是前面已经识别出来的生物医学
命名实体列表中词的别名。别名特征属于全文特征。（8）特征联合：将相邻位置的特征进行联合，得出新的特征，有助于识别长距离词。本实验选择窗口的大小为（-1，+1）。（9）字典特征：使用了
一些字典资源作为特征加入特征向量空间，有CommonWord词典、Species词典、Tissue词典和EndingsofChemicals词典[9]等。
2.2缩写词识别
现在最常用的生物医学文献库是MEDLINE(MEDLARSONLINE)，它是由美国国家医学图书馆于1966年开始建立的，收录的文献总量超过1500万条。据了解，MEDLINE上42.8%以上的摘要有缩写词，平均5～10篇
摘要有一个新出现的缩写词，并且缩写词出现的增长率逐渐升高。很多缩写词具有高度歧义性，它的形成没有任何规律，所以，提高缩写词的识别率对生物医学命名实体的识别研究至关重要。通常，缩
写形式经常和它的扩展形式一起出现，并通过括号连接，通常有两种形式：（1）longform（shortform），（2）shortform（longform）。实际当中大部分是第1种形式，当括号中的词超过两个时，就认#p#分页标题#e#
为是第2种形式。在含有括号的句子中，采用文献[10]中的缩写词识别算法，先识别候选词中的全称词，即上述中的longform，要求全称词必须和缩写词在同一个句子当中。若判断括号中是缩写词，从句
子中去掉括号及里面的缩写词，在分类器识别之后，将在原来的位置恢复括号及里面的缩写词。如果扩展形式识别为生物医学命名实体，则将缩写词和它的扩展形式分为一类。
2.3其它识别策略
为进一步提高系统识别性能，本文在识别阶段还采取如下策略：（1）利用括号对该方法通过检测两个相互匹配的圆括号，方括号和双引号是否被识别为同一个生物医学命名实体来进行处理，如果是将它
们视为同一个实体，如果不是，不做处理。（2）对and/or连接的生物医学命名实体进行处理。如果由and/or连接的两个生物医学命名实体修饰的是同一个名词，则把它们合并成一个实体。（3）利用启
发式语法结构。在生物医学文献中，有些语法结构对生物医学命名实体的存在及其类别具有提示作用，能起到很大的启发作用。如twodiscretecomplexesNFX1.1andNFX1.2，可以推断“NFX1.1”和
“NFX1.2”属于protein类别，因为它们都是“complexes”，而“complexes”是protein类别的高频后缀词。（4）过滤掉一些不相关词。过滤掉一些不相关词，看似物理单位的形式，如：kg、min、ml
等；看似人名的形式，例如：Milleretal.等。
2.4结果及讨论
本文实验使用的语料是JNLPBA2004[11]，其中训练语料为2000篇，测试语料为404篇。实验结果由精确率（P）、召回率（R）和F测度（F）评价，且使用全部匹配模式进行评价。JNLPBA测评要求识别出
protein、DNA、RNA、celltype和cellline五类生物医学命名实体。本文设置了这样实验，首先利用选取的特征，训练实验数据得到CRFs模型，得到了66.09%的F测度，加入缩写词处理办法，系统识别性
能有了些提高，F测度达到68.61%，再加入其它识别策略，系统识别性能又有了提高，F测度达到70.52%。如表1所示，第1行baseline是初始的CRFs模型识别性能；第2行是加入缩写词得到的识别性能，F
测度比baseline提高了2%多，第3行进一步利用本文的其他识别策略，F测度提高了近2%。中列出了本文实验系统和JNLPBA专题会议相关系统比较的结果，该方法取得了较好的效果。从实验可以看出，利
用本文选取的特征，达到66.09%的F测度，说明选取的这些特征对生物医学命名实体识别研究是有效的特征。利用缩写词、括号对等识别策略提高了识别性能，主要是因为这些识别策略可以帮助识别CRFs
模型未识别的生物医学命名实体，还可以帮助CRFs模型调整类型标注错误，将错误识别出来的候选词过滤掉，使得本文实验取得了很好的效果。
3结束语
关键词：命名实体，特征，条件随机场
1条件随机场模型介绍
条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRFs）是近年来在序列标注问题中应用的比较多，也是效果最好的一种模型。，特征。。它没有隐马尔可夫模型那样严格的独立性假设，同时克服了最大熵马尔可夫模型和其他非生成的有向图模型所固有的标记偏置的缺点。
1.1 条件随机场模型定义
Lafferty等定义的条件随机场模型为[1]：设无向图G=(V,E)，其中V是该无向图中所有顶点的集合，E是其边的集合。Y是G中的顶点索引，即。当Y的出现条件依赖于X，且Yv根据图结构的随机变量序列具有马尔可夫特性，即，则称(X,Y)是一个条件随机域。
条件随机场是一种用于在给定输入结点值时计算指定输出结点值的条件概率的无向图模型。若X是一个值可以被观察的“输入”随机变量集合，Y是一个能够被模型预测的“输出”随机变量的集合，且这些输出随机变量之间通过指示依赖关系的无向边所连接，如图1-1所示。
1.2 模型参数求解
Lafferty提出了使用基于IIS（Generalized IterativeScaling）和GIS（Improved Iterative Scaling）的两种算法对CRFs模型参数进行估计[1]。GIS算法和IIS算法都属于迭代梯度方法的范畴。，特征。。迭代梯度方法比较简单、容易实现，但是存在收敛缓慢的缺点。Hannah Wallach[2]通过实验证明，对CRF模型参数的求解，较之传统的迭代梯度方法，数值优化方法的收敛速度更快。目前广泛使用的条件随机场参数估计算法是L-BFGS算法，它是一种近似的二阶方法。
2 数据准备
2.1 语料
在试验中，训练语料和测试语料使用了亚洲微软研究院的MSRA语料库。该语料库是近年来在各种评测会议中用的比较多的，具有容量大、范围广、平衡性好、以及通用性高等特性。
2.2 各类字典
本文中所用的字典包括人名字典(PER)、地名字典(LOC)、机构名字典(ORG)、译名常用字字典(TCC)、中文人名姓常用字典(CXCC)、中文人名姓不常用字典(CXBC)、中文人名常用字字典(CMCC)、人名前缀字典(PPC)、机构名后缀字典(SOC)、地名后缀字典(SLC)、常用单字词字典(SWC)、词典(WORD)。这些字典主要是从MSRA语料库、98年人民日报上半年的以及互联网中提取或获取的。其中各字典的词条数依次为：40855，61717，26093，679，100，856，550，695，2125，517，3423，191923。条件随机场的训练和测试使用了工具CRF++ 0.51。，特征。。
2.3 特征构造
在应用条件随机场理论进行名实体识别时，通过前人的试验结果表明，基于字的识别效果明显好于基于词，因此，本文在特征构造时，选择窗口为5，基于字的进行特征选择。
在特征选择过程中，所用的初始特征模板是利用复旦大学Zhang[3]等提出的特征模板，然后在模板基础上进行改进，获得本文中提出的最优模板。，特征。。本文特征模板包含四部分，分别是：基本特征、后缀特征、字典特征以及复合特征。
2.3.1 基本特征
命名实体一般由多个字或词组成，例如“东莞理工学院”，这些字或词在命名实体中出现的频率不一样，有的字或词出现时，可能就是命名实体的一部分，而有些字或词则不太可能出现在命名实体中，例如单字词“了”，“的”等等。
表2-1 基本特征
【关键词】疼痛；第五生命体征；观察；护理
世界卫生组织（WHO，1979年）和国际疼痛研究协会（IASP，1986年）为疼痛所下的定义是：疼痛是组织损伤或潜在组织损伤所引起的不愉觉和情感体验。疼痛是一种常见的不舒适形式，也是人们就医最常见的原因之一；癌性疼痛一般是指由肿瘤直接引起的疼痛，肿瘤侵犯或压迫神经根、神经干、神经丛或神经；侵犯脑和脊髓；侵犯骨膜或骨骼；侵犯实质性脏器及空腔性脏器；侵犯或堵塞脉管系统；肿瘤引起局部坏死，溃疡，炎症等，在上述情况下均可产生严重的疼痛，在肿瘤治疗过程中所引起的疼痛，也被认为是癌性疼痛，鉴于未缓解的疼痛会给患者造成多方面的损害，国际上已将疼痛定义为继体温、脉搏、呼吸、血压四大生命体征之后的第五生命体征（Pain as the 5th Sign，P5v5）。
我科从2013年12月到2014年5月把疼痛作为第五生命体征在临床肿瘤癌痛患者中加以观察治疗及护理，取得较好效果，现总结如下：
1 资料与方法
1.1 研究对象 2013年12月至2014年5月入住我科，意识清楚、能明确表达其疼痛的肿瘤患者63例；男42例，女21例；其中肝癌17例，肺癌14例，胃癌11例，直肠癌13例，乳腺癌4例，胰腺癌4例。
1.2 方法 根据卫生部《癌痛规范化治疗示范病房标准（2011年版）》[1]，对科室护理人员进行疼痛、癌性疼痛的定义、疼痛的类型、疼痛评估方法、三阶梯止痛原则、止痛药物及不良反应的观察及护理等相关知识的培训，强化疼痛为继体温、脉搏、呼吸、血压四大生命体征之后的第五生命体征的认知，选用疼痛评估工具对癌性疼痛患者进行疼痛评估、观察、治疗及护理。
2 实施
2.1 疼痛评估工具 对癌性疼痛患者，我科采用数字评分法（Numeric rating scale，NRS）与面部表情疼痛评定法（Face pain Scale，FPS）相结合的原则[2]，因数字评分法（NRS）简明准确，但不能用于无数字概念的患儿；面部表情疼痛评定法直观真实，没有文化背景的要求，对于小儿、老年患者及表达困难者较为适用。每位肿瘤科护士随身携带一把疼痛评估量尺，量尺可用来数字评分和面部表情评定（量尺上有0～10数据及有无疼痛的各种脸谱6个），方便疼痛患者指出其疼痛程度，并制成表格附病历，做为医疗文书存档。
2.2 疼痛的观察 对癌性疼痛患者应注意观察患者疼痛的强度及发生的部位，如疼痛是否可以忍受、睡眠有无干扰，以及受干扰程度是否伴有自主神经紊乱或被动等疼痛的强度观察；疼痛为全身疼痛还是特定部位的疼痛，如胸部、肝区、胃部等等；疼痛的性质：闷胀痛、酸胀痛、刀割痛、烧灼痛或绞痛等，疼痛发生时是否伴随有如：恶心、呕吐、眩晕、口干、焦虑、抑郁等其它症状。
2.3 用药后的观察 通过观察，癌性疼痛评分≥4分应立即通知医师并给予处理，非甾体抗炎药、阿片类药物口服1h、皮下注射30min、静脉输注15min一次，直到疼痛评分≤3分。
2.4 护理
2.4.1 心理护理 责任护士热情接待患者，通过有效的护患沟通，了解患者的情绪及真实的心理需求，实施疼痛相关知识介绍，用药知识指导，相应的语言安慰，取得患者的信任与配合，让患者真心感受到护士对他的关心和帮助，并鼓励患者大声说出自己的感受，解除患者的焦虑、紧张、恐惧情绪，有效缓解疼痛，
2.4.2 体温单的绘制 疼痛定义为继体温、脉搏、呼吸、血压四大生命体征之后的第五生命体征，我国目前基础护理学教科书虽将疼痛列为第五生命体征，也单列在“疼痛患者的护理”章节重点讲授，但并未列入“生命体征的评估与护理”章节[2]，故传统体温单上并无疼痛一项。我科征求多位临床护理专家的意见并结合临床实际情况，在肿瘤科常规体温单上增加疼痛一项，遵循“常规、量化、动态、全面”评估的原则。绘制方法与呼吸相似，在疼痛未≥4分情况下，不纳入疼痛评估，体温单上不绘制，在疼痛≥4分，纳入疼痛评估情况下，常规入院前三天测绘每天3次，时间为06：00、12：00、14：00；以后每天2次，时间为06：00、14：00；如有特殊根据医嘱绘制，最多每天可测绘6次。
2.4.3 护理记录单的书写 在疼痛未≥4分情况下，护理记录单不用书写；在≥4分情况下，护理记录单上就需详细记录患者NRS/FPS得分、疼痛性质及部位、所用止痛药物；实施止痛治疗30分钟后再次书写患者疼痛评分、疼痛性质及部位、伴随症状（如口干、恶心、呕吐等等），判断疼痛是否缓解，并做好记录和交班。
3 结果
通过NRS/FPS疼痛评估，进行观察、治疗及护理后，患者癌性疼痛明显降低，生活质量明显改善，对护理服务的满意度明显提高。
4 讨论
晚期疼痛是癌症患者最常见的症状之一，严重影响癌症患者的生活质量。初诊癌症患者疼痛发生率约为25%；晚期癌症患者的疼痛发生率为60%～80%，其中1/3的患者为重度疼痛[1]。疼痛如果得不到缓解，患者将感到极度不适，可能会引起或加重患者的焦虑、抑郁、乏力、失眠、食欲减退等症状，严重影响患者日常活动、自理能力、交往能力及整体生活质量。疼痛自2002年第10届国际疼痛研究会列为第五生命体征以来，如何将疼痛评估信息简明、准确地记录下来，引起了国内医学工作者的高度重视。
从选择适合患者的疼痛强度评估工具[3]到运用PDCA循环法管理第五生命体征监测[4]及改良式生命体征观测单用于疼痛记录的效果观察[5]等多方探讨，笔者在临床实践中加以总结，通过对科室护理人员的多次培训，掌握评估技巧、疼痛绘制、护理记录书写，加强了肿瘤科护士对肿瘤患者的疼痛管理，使肿瘤患者疼痛得到及时有效的控制，极大地减轻了患者对疼痛的恐惧，达到无痛生存的目的，提高了患者的生存质量。
参考文献
[1] 2011-161，癌症疼痛诊疗规范（2011年版）[S].
[2]李小寒，尚少梅主编.基础护理学[M].第五版.北京：人民卫生出版社，2012：206-448.
[3]李漓，刘雪琴.选择适合患者的疼痛强度评估工具[J].实用护理杂志，2003，（6）：50- 60.
关键词：油；循环伏安法；抗氧剂
油在使用过程中会发生变质使油失去应有的作用，而变质的主要原因就是氧化产生了酸、油泥、沉淀，酸使金属部件产生腐蚀、磨损；油泥、沉淀使油变稠、硬化。为了提高油的抗氧化能力，延长使用寿命，需要在其中加入特定的化合物赋予油良好的抗氧化安定性。抗氧剂的加入能够显著地延缓油品的氧化速度，大大延长油品的使用寿命。
油在使用过程中，添加剂将以一定的速度降解，降解速度取决于使用条件。当添加剂的水平降低到临界值时，油的性能将急剧下降，进而导致机械损坏，甚至失效。为防止油过度使用，人们通常通过测定油的总酸值来监测降解过程，或通过测定总碱值以了解剂中和酸性物质的能力，从而间接了解油的抗氧化能力。如果能监控剂的降解过程、测定剂中抗氧剂的含量，人们就能预测剂的剩余寿命。
添加剂的临界含量大致为新剂中含量的10%～20%。剂的使用温度越高，零使用寿命时，添加剂的浓度越低。确定剂剩余寿命的常用方法为标准抗氧化性能试验，该方法较为费时，无法作为例行的分析技术。采用热重分析法也可以评价剂的使用寿命，但要使用昂贵仪器，不易推广。这里，研究一种可以用于例行分析的测定油中抗氧剂的新方法，它能够有效地提高人们预测剂剩余寿命和监控设备运行状况的能力。
1、实验部分
1.1检测原理
用循环伏安法测定油中抗氧剂是将油样溶解在含有电解质的溶液中，通过分析抗氧化剂氧化特征伏安峰的峰高和峰位与添加剂含量和类型之间的关系来实现的。
1.2实验试剂
丙酮；高氯酸锂：乙醇：石英砂：氢氧化锂：滤纸：定量分析纯。
1.3实验仪器
CHI电化学分析仪；带有铂和铂碳工作电极、辅助电极、Ag/Ag+参比电极。
1.4测定步骤
1.4.1溶剂和电解质溶液体系的配制
配制0.1～0.5mol/L氢氧化锂的水和乙醇1：1的混合液、0.1～0.5mol/L高氯酸锂的丙酮和水1：1的混合液和0.1～0.5mol/L高氯酸锂的水和乙醇1：1的混合液。
1.4.2测定方法
移取100～500LL已知抗氧剂浓度油样于称量瓶中，加入5mL溶剂和电解质溶液，再加入石英砂少许，盖上塞子，振荡，静置片刻。待混合体系上部形成清澈的分析液，将三电极系统插入，让辅助电极电压以1V/s的速度从0.0V升至1V，得已知油样特征伏安图。
移取100～500?L（与上次体积相同）待测油样于称量瓶中，重复上述过程，测得油样特征伏安图，即可确定油样中抗氧剂含量。
2、结果与讨论
2.1实验条件的选择
具有以下情况可判断为中暑。
病史在高温环境下劳动或生活。
临床表现①热射病：典型表现为高热（>41℃）、无汗、意识障碍，伴有周围循环衰竭，可发展至多脏器功能衰竭。②热痉挛：发生在高温环境下强体力劳动后。大量出汗、口渴，大量饮水而盐量补充不足。四肢阵发性强制性痉挛，最多见于双侧腓肠肌，常伴有肌肉疼痛、腹绞痛及呃逆。体温多正常。③热衰竭：发生在老年人、儿童和慢性疾病患者。全身疲乏、无力、眩晕、恶心、呕吐、头痛。可有脱水征象：心动过速、低血压、直立型晕厥。呼吸增快，肌痉挛、多汗。体温可轻度升高。
简要抢救流程
见图1。
具体操作措施
将患者转移至阴凉处以脱离高温环境
操作步骤①迅速将患者脱离高温环境，就近转移至阴凉、通风处：②患者取平卧位或半卧位；③解开衣扣，除去潮湿衣物；④可用扇子、电扇等降温。
重要提示①除去衣物时要适当，注意保护患者隐私，并向患者家属交代，取得理解和配合；②除去女患者衣物时要有其家属或女性医务人员在场；③采用电扇降温时切忌对准患者猛烈吹风。
态度要求抢救中暑患者首先要使其脱离高温环境，观察附近有阴凉、通风而且干净的地方。用最方便的方式，将患者安置平卧或半平卧。如在野外可将患者安置在树荫下或用遮阳物品阻挡阳光直射。医护人员应守护在患者身旁，测量体温、脉搏、呼吸等生命指征。采取散热方法可根据当地条件，目的是使患者降温。在搬运和散热过程中，勿损伤患者，应体现出对患者的关怀和亲切感。及时通报患者家属并向其解释病情，有利于得到患者家属的理解和支持。
补充清凉含盐饮料以补充液体
操作步骤①根据现场条件，患者口服清洁凉水、凉开水或凉饮料；②有条件时在水或凉饮料中适当加入少量食盐；③记录补给的液体种类和补液量；④观察效果。
重要提示①补充凉开水、凉饮料的量要适当，以口涡缓解，症状消失为目标；②凉开水、凉饮料的温度要适当，不可过低，以免损伤口腔黏膜；③经口服补液后病情不缓解，应及时静脉补液治疗；④意识障碍者不可口服补液。
态度要求补充清凉含盐饮料以补充液体对于中暑患者及其重要。工作人员可就地寻找凉开水或凉饮料，甚至干净的泉水、河水等。有条件时加入适量的食盐。应安慰和鼓励患者，尽力缓解患者的恐惧和惊慌，要及时向患者家属解释病情，取得理解和配合。应该理解患者及其家属的急躁和焦虑心情，既要严肃认真，又要热情。在帮助患者时，不要怕脏、怕累，让患者感受到工作人员的真挚感情。在帮助患者补充清凉含盐饮料时注意补充的量和速度，防止“灌注”患者，避免呛咳。
吸氧以改善热射病患者组织供氧和维持生命
操作步骤患者脱离了高温环境后，如为热射病，病情严重，可给患者吸氧。①准备物品；②向患者解释吸氧的必要性；③选择一侧通畅鼻孔，并清洁；④连接鼻导管；⑤调节氧流量1-5L/分；⑥固定鼻导管；⑦安置患者于舒适；⑧记录。
重要提示①严格按操作规程进行，确保患者安全；②急性肺水肿在湿化瓶内可改装20%-30%酒精，起消泡作用；③停止用氧时，须先取下鼻导管，再关闭氧气开关；④注意防火。
态度要求热射病病情严重，吸氧有助于改善机体缺氧。通常卫生院急救包中应备随时可用的氧气袋，以免紧急情况下使用，如现场未备氧气，应将患者转运至卫生院后迅速给氧。用氧气并氧气袋或制氧机吸氧。应用前进行检查，保持呼吸道通畅，注意吸氧的有效性，使用氧气应注意防火。
监测生命体征以利判断病情
操作步骤
监测生命体征：①监测意识状态：判断意识处于清楚、烦躁、淡漠、昏迷状态；高热（>41℃）、无汗、意识障碍，伴有周围循环衰竭，为热射病表现。②测量体温：高热（>41℃）、无汗、意识障碍，伴有周围循环衰竭，为热射病表现；热痉挛时体温多正常。热衰竭时体温可轻度升高。③测量脉搏：记录次数/分钟，脉搏增快伴血压降低为周围循环衰竭表现；④观察呼吸：记录次数/分钟，中暑患者呼吸往往增快，特别是伴体温升高者；⑤测量血压：记录收缩压和舒张压，血压降低
判断病情（有无心肺复苏术的指征）：①意识丧失；②心音、大动脉搏动消失；③呼吸停止；④瞳孔散大。
重要提示①发现呼吸心跳停止时，必须立即心肺复苏；②血压
态度要求中暑是一种常见病，热射病时患者生命处于危险之中，应及时严密观察生命体征变化，并据此判断病情危重程度。观察生命体征必须仔细认真。测量体温时应准确，嘱患者正确的测量方法。高热患者应及时降温处理。监测血压、脉搏，及时判断是否存在循环衰竭。注意尿量变化，警惕肾功能衰竭。每一项检查都要严格按照规范进行。要向患者及其家属解释监测的重要意义，取得理解和配合。对患者及其家属的询问要给以耐心准确的回答，不要敷衍更不要态度粗暴。当患者病情出现危险如心跳呼吸停止时，不要惊慌失措，应当沉着镇静，有条不紊，给予及时心肺复苏处理。要将检查和观察结果清楚准确地记录在病历中。
降温以防止器官进一步损害
操作步骤
体外降温：迅速将患者转移至通风良好的低温环境，适当脱去衣物，进行皮肤肌肉按摩，促进散热。对于无循环衰竭的患者，可用冰水擦浴或将躯体浸入27～30%水中传导散热降温。对于循环衰竭者可采用蒸发散热降温，如用15%冷水反复擦试皮肤或同时应用电风扇、空气调节器等降温。
体内降温：体外降温无效者可用冰盐水进行胃或直肠灌洗，条件具备也可用20℃或9℃无菌生理盐水行腹膜透析。
药物降温：患者出现寒战时可应用氯丙嗪25～50mg加入500ml葡萄糖盐水或生理盐水中静脉输注1-2小时，用药过程中进行血压监测。紧急情况下可用氯丙嗪和异丙嗪各25mg加入5%葡萄糖100～200ml中，在10-20分钟内静滴完毕。
重要提示①降温速度决定患者预后，应在1小时内将体温降至38.5℃左右。②无明显体温升高者不采用体内降温及药物降温。③热射病患者应立即降温。④药物降温不作为首选，如必须采用药物降温，应注意进行血压、神志、呼吸监测。低血压者酌情补液并给予阿拉明、多巴胺等药物；昏迷伴呼吸抑制者应及时开放气道，并慎重选择药物降温的方法。⑤体温降至38.5℃时，停止降温措施并严密观察病情变化，如体温回升，应再次行降温措施。
态度要求降温操作前应向患者及家属解释操作的必要性和给以配合的方法。应因地制宜采取相应的降温措施。操作时应同时进行生命体征监测。药物降温时应认真核对药物名称、剂量，并严密监测患者生命体征变化。腹腔透析应当具备相应条件和技术。应当首先采取较易实施的体外降温。降温治疗中，应加强与患者及其家属沟通。当病情出现危急情况时，应当沉着镇静，及时判断病情并给予相应处理。对于女性患者应进行必要的遮蔽。要将检查和观察结果清楚准确地记录在病历中。
学术信息
老人服氨茶碱需减量
【关键词】 脑梗死偏瘫；血压；体温；健肢；患肢
DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.11.185
偏瘫患者因患侧肢体肌张力高， 血压和体温测量有一定的难度， 一般以测量健侧值作为常规， 但在临床护理实践中， 常常有一些情况为测量带来不便， 如静脉留置针的置入， 一般因患肢血液循环较差， 肌张力偏高， 肢体感觉缺失或丧失， 在日常的操作中， 医护人员一般都会选择健侧肢体， 可是， 如果同样选择在健侧肢体测量血压， 因为测血压时血压计袖带充气过满， 可引起静脉回流受阻而堵塞管腔， 使得留置针出现堵管从而降低留置针的使用寿命。体温的测量同样也受到患肢不良因素的影响， 因此， 在健侧不方便的情况下， 患肢测量的体温和血压值是否也具有临床意义[1]。作者通过对50例脑梗死偏瘫患者的健肢、患肢体温和血压对照观察， 对其差异性进行研究。具体报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选择本科2015年1～4月收治的50例脑梗死偏瘫患者， 年龄50～75岁， 平均年龄（61.0±4.7）岁；其中男30例， 女20例。全部患者均经头颅CT或MRI等影像学检查证实， 符合脑卒中诊断标准， 肢体偏瘫程度轻瘫28例， 不完全性瘫痪18例， 全瘫4例。病程
1. 2 方法 全部患者均采用江苏鱼跃医疗设备股份有限公司生产的汞柱式血压计， 均检测合格。采样时间选为清晨患者起床前、卧位、未进食、进药、活动、排便， 且情绪稳定。遵循“四定”原则[2]， 即定时间、定、定部位、定血压计。测量患者健侧与患侧肱动脉的血压， 时间差
1. 3 观察指标 观察比较50例患者健肢、患肢血压与体温值的差异。
1. 4 统计学方法 采用SPSS18.0统计学软件对数据进行统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P>0.05表示差异具有统计学意义。
2 结果
50例脑梗死偏瘫患者健肢与患肢收缩压、舒张压、体温的平均值比较， 差异均无统计学意义（P>0.05）。见表1。
3 讨论
脑梗死又称缺血性脑卒中， 包括脑血栓形成、腔隙性梗死和脑栓塞等， 是指因脑部血液循环障碍、缺血、缺氧所致的局限性脑组织的缺血性坏死或软化[3]。在我国， 脑梗死已成为当今严重危害中老年人生命与健康的主要公共卫生问题， 并成为重要的严重致残疾病， 流行病学调查研究统计， 我国每年有200万以下的脑梗死新发病例， 其中病死率达到100/10万人， 且具有较高的发病率[4， 5]。
在日常临床护理工作中， 因患肢肌张力高， 进行操作时， 可能会引起患者疼痛不适， 甚至情绪高度紧张， 需要花更多的时间进行安抚工作， 而体温的测量同样如此， 并可能因肢体僵硬而出现体温表滑落的现象， 故通常还是选择健肢测量， 既可以减轻患者痛苦， 亦可以减少工作时间， 提高工作效率。而事实上， 偏瘫患者血压与体温的测量， 患侧与健侧均具有临床意义。近年来， 许多研究均发现左右上臂血压有差异， 而且这种差异与用左手或用右手无关。研究表明正常血压人群左右上臂收缩压相差>5 mm Hg占21.4%， ≥10 mm Hg占7.1%， 舒张压相差≥5 mm Hg占11.7%， 未发现舒张压相差≥10 mm Hg。高血压患者左右上臂收缩压差别≥5 mm Hg占31%， ≥10 mm Hg占10%。左右上臂血压的某一侧高于对侧的比例相当（均约50%）。在健肢不方便， 即同时进行多种医疗活动时， 可行患肢测量， 参考该临床数值， 以达到病情观察的目的。
综上所述， 针对脑梗死偏瘫患者患肢与健肢体温、血压测量的差异性， 从而更好的选择测量生命体征的方式， 提高测量的精准性和临床护理的工作效率。
参考文献
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[4] 尤黎明， 吴瑛.内科护理学.第4版.北京： 人民卫生出版社， 2009：612.
论文摘要：目的探讨事故后飞行员个性特征对心理干预需求的影响因素。方法对两个事故后飞行团72名飞行员采用进行MH1人格特征测量、心理干预需求问卷及心身相关疾病疾病评价因子调查。结果事故后飞行员具有“反应过激型”的个性特征者在疾病症状量表分>2分的占56．8％。并与心理干预需求密切相关。结论事故后飞行员个性特征对其心理干预需求有较大的影响。
论文关键词：事故后飞行员；个性特征；心理干预需求
据报道自2005-2008年3月20日止，全球共发生约266起军机坠毁事故，造成大约288架军机坠毁，人员伤亡约1410人，经济损失达上千亿美元。美国空军统计显示，有51．6％的致命性飞行事故和35．1％的非致命性飞行事故与飞行员情景意识缺陷和决策失误心态有关。因此，对事故后幸存飞行员及发生事故飞行部队的飞行人员进行心理因素调查，探讨产生心理危机飞行员的个体内隐个性特点和外显对心理干预需求行为，已成为航空心理康复训练亟需把握的前提条件。本研究拟考察事故后飞行员个性特征对心理干预需求的影响因素，通过对调查事故后飞行人员不同个性特征及心理危机反应症状的实证研究分析不同个性特征飞行员对心理干预的需求影响因素，为飞行事故后心理危机干预提供参考依据。
1对象与方法
1．1对象研究对象为发生一、二等飞行事故后72名男性飞行人员，年龄22～49岁，飞行时间200～3800h。其中歼击机37人、强击机35人。
1．2方法
1．2．1研究工具及指标(1)个性特征测量：采用在明尼苏达多相个性调查问卷(Minnesotamuhiphasicpesronaliytinventory，MMPI)与卡特尔16种人格因素测量问卷(CaRdthesixteenpesronalityfactortest，16PF)测试基础上由我院编制的“飞行员心理健康量表”(Mentalhelahtinventoryofchi．nesepilot，MHI)，该量表由12种个性因素组成。即：自信性、充沛性、性格倾向性、进取性、敢为性、律己性、过度自我关心、情绪稳定性、焦虑性、乐观性、敏感性和紧张性，共计196个条目。MHI每个题目都有A、B、c三个答案供被试选择，其中选A或c答案记2分，分别代表肯定或否定答案；选B答案记1分代表中性答案。该量表同质性信度指标在0．85～0．97，其构想效度、相容效度、效标关联效度均属理想。
(2)“飞行员心理干预需求问卷”将心理干预的需求分为飞行作训保障方向、应激紧张调节方向和心理精神疾病预防方向三部分。施测结果表明，该量表信度内部一致性系数≥0．7，表明问卷的内部一致性较好；重测信度在0．750～0．805；符合心理测量学的要求。问卷评分采用李克特(Liken)5级评分法，1为“最需要”、2为“较需要”、3为“需要”、4为“一般需要”、5为“不需要”。
(3)“心身相关疾病状况调查表”评定，该表设有2O项应激时身心相关常见病及临床症状，作为疾病评价因子，按每项1分计算。
1．2．2研究程序及方法对事故后飞行人员采用整群抽样进行MH1量表问卷调查。采用聚类分析(Clusteirngmethod)来考察飞行员个性特征。对不同个性分类的飞行人员，进行“飞行员心理干预需求问卷”调查，探讨各类不同个性的飞行员对心理干预方案需求的差异。并对不同个性类型飞行员“疾病评价因子”实证研究。数据统计分析运用使用SSPS10．0软件进行。
2结果
2．1对事故后飞行员进行MH1量表问卷调查选择欧几米德距离平方(SEVCLID)为距离测量标准，对被试(case)进行聚类分析。其中心理健康综合指标集中反映被试个性对环境的调适能力。根据计算，全体被试被聚为3类。经F检验，3类被试问的均值有显著差异。飞行员个性三种类型均值见表1。
2．2被试个性类型特点分析变量心理适应度的特征因子，根据常模，47分以下表现为心理健康水平较高，48—73分为心理适应度良好。而74分以上则属于心理适应度一般。而此聚类分析变量被分在三组的均值，分别为：33分、56分和75分与常模判别等级相吻合，且三类均值经F检验，差异十分显著。这样，我们很容易把握三类被试的个性特征。
类型I的20例被试(27．78％)心理适应度良好，他们主要的特征是自信心强，性格外倾，情绪稳定性好，事故对他们心态影响不大。因此，将其命名为“稳定平衡型”，对此类来访者单纯的知识咨询即可解决问题。
类型Ⅱ的29例被试(40．28％)是三类被试中人数最多的一类。他们的个性特征介于I、Ⅲ型之间，具有较好的充沛性、敢为性，并有自律性较高的特点，基于这些积极的个性成分，可以推测，此类被试在事故后应激状态下，能够通过自我适度调整或心理及社会支持去摆脱心理困扰。故将其命名为“调整适应型”。
类型Ⅲ的23例被试(31．94％)具有过度自我关心、焦虑，不乐观及高敏感和高紧张度。他们不仅对飞行事故发生应激反应，而且还易产生自我导引的应激源，并在个体特征现实认知结构行为中得以表现和产生应激反应，故将其命名为：“反应过激型”。
研究者将每种类型与应激相关疾病状况调查表的疾病因子与一定时限内症状出现次数进行比较，发现个性类别不同飞行人员疾病症状量表分>2分的共育37例，分别为类型I占10．8％；类型Ⅱ占32．4％；类型Ⅲ占56．8％。此实证研究显示事故后飞行员个性特征对心理危机反应症状有较大影响。同时，事故后不同个性类型飞行员对心理干预方案需求也有不同，详见表2。
3讨论
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