




版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
<1>病例對(duì)照研究〔二〕
Case-ControlStudy<2>病例對(duì)照研究主要內(nèi)容概述--根本原理研究的設(shè)計(jì)與實(shí)施主要偏倚及控制研究的優(yōu)缺點(diǎn)病例對(duì)照研究的衍生類型
復(fù)習(xí)上節(jié)內(nèi)容…選擇確診患某種特定疾病的病人作為病例選擇不患該病但具有可比性的個(gè)體作為對(duì)照通過(guò)詢問(wèn)、實(shí)驗(yàn)室檢查或復(fù)查病史,搜集既往危險(xiǎn)因素暴露史測(cè)量并比較兩組各因素的暴露比例,經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)暴露因素與疾病之間是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián),進(jìn)而建立因果假說(shuō)。病例對(duì)照研究的根本原理<4>研究對(duì)象選擇的根本原那么病例與對(duì)照來(lái)自一個(gè)總體〔源人群〕。所調(diào)查的病例足以代表總體中所有該病病例。所選擇的對(duì)照足以代表非病例的總體。代表的是暴露的分布。<5>病例的選擇病例標(biāo)準(zhǔn):患者內(nèi)部、外部特征的限定病例類型:新發(fā)病例、現(xiàn)患病例和死亡病例病例來(lái)源:醫(yī)院/社區(qū)<6>代表性:理想狀態(tài)下,應(yīng)為目標(biāo)人群的隨機(jī)抽樣的樣本,即對(duì)照的暴露水平應(yīng)與目標(biāo)人群的暴露水平相同可比性:與病例組在研究因素以外的其他因素方面具有可比性對(duì)照的選擇原那么<7>對(duì)照設(shè)置類型選擇來(lái)源對(duì)照的選擇成組對(duì)照配比對(duì)照群體匹配個(gè)體匹配當(dāng)?shù)厝丝卺t(yī)院其他病例病例的配偶、同胞、親戚、同事或鄰居<8>“不匹配〞設(shè)對(duì)照--成組對(duì)照方法:當(dāng)對(duì)照來(lái)源確定后,用抽樣方法從該人群中隨機(jī)選擇足夠的人數(shù)。<9><10>匹配要求:對(duì)照在某些因素或特征上與病例保持一致。目的:對(duì)兩組進(jìn)行比較時(shí)排除匹配因素干擾。適用條件:病例的某特征構(gòu)成特殊,隨機(jī)抽取的對(duì)照組難與病例組均衡可比。匹配因素:混雜因素與暴露因素有關(guān)與疾病有關(guān)不是暴露與疾病因果鏈上的某一環(huán)節(jié)匹配注意:匹配過(guò)程本身并不去除混雜!所有的匹配因素都要在分析中予以控制!合理匹配使控制混雜下檢驗(yàn)因果關(guān)聯(lián)的效率提高。注意假設(shè)混雜為連續(xù)變量,匹配資料分析后仍舊可能有剩余混雜!優(yōu)點(diǎn):提高研究效率(同等樣本量,增加分析時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)?zāi)芰Α?。控制混雜因素。缺點(diǎn):配比因素多,對(duì)照難找,費(fèi)人、時(shí)、力;配比資料分析復(fù)雜;不能研究配比因素與疾病的關(guān)系或其與暴露間的交互作用。<11>警惕“匹配過(guò)度〞:配比了“不該匹配的因素〞如“非混雜〞因素或“因果鏈上中間環(huán)節(jié)〞,導(dǎo)致暴露疾病關(guān)聯(lián)降低或統(tǒng)計(jì)效率降低,消耗人力財(cái)力。匹配中間環(huán)節(jié):導(dǎo)致暴露疾病關(guān)聯(lián)降低,結(jié)果偏倚;匹配那些與暴露無(wú)關(guān)只與疾病有關(guān)的因素:統(tǒng)計(jì)效率降低,結(jié)果不會(huì)混雜;匹配那些與暴露有關(guān)卻與疾病無(wú)關(guān)的因素:匹配行為引入混雜,結(jié)果偏倚?。?!都屬于畫蛇添足行為,消耗人力財(cái)力!匹配<13>樣本量估計(jì)的本卷須知不同匹配方式,樣本量的估計(jì)公式不同如果病例對(duì)照研究中同時(shí)研究多個(gè)危險(xiǎn)因素與疾病的關(guān)聯(lián),樣本量估算時(shí),應(yīng)當(dāng)基于研究最感興趣的主要指標(biāo)中:因果關(guān)聯(lián)最小〔OR最接近1〕P0最遠(yuǎn)離50%的指標(biāo)來(lái)計(jì)算。然后對(duì)次要指標(biāo)計(jì)算:此樣本量下檢測(cè)次要指標(biāo)預(yù)期強(qiáng)度的因果關(guān)聯(lián)的power。資料的分析--Step1.描述性分析描述研究對(duì)象的一般特征
描述研究對(duì)象的人數(shù)及各種特征的構(gòu)成。(2)均衡性檢驗(yàn)兩組間構(gòu)成比有無(wú)差異可用Х2檢驗(yàn)。<14>1.病因問(wèn)題暴露與疾病有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)?關(guān)聯(lián)方向?強(qiáng)度大小?如何解釋?2.公衛(wèi)問(wèn)題暴露組發(fā)生疾病的風(fēng)險(xiǎn)中有多少是因?yàn)楸┞兑蛩厮鶎?dǎo)致的?資料的分析--Step2.推斷性分析<15>不同類型病例對(duì)照資料的分析不匹配資料無(wú)需控制混雜時(shí):不分層分析需控制混雜時(shí):分層分析 〔注:頻數(shù)匹配資料分析與此相同〕分級(jí)暴露資料的分析個(gè)體匹配資料的分析<16><17>OR的計(jì)算方法Woolf’s
自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換法
Miettnen氏卡方值法
<18>計(jì)算OR的可信區(qū)間OR=ad/bc=(39×154)/(24×114)=2.20含義:口服避孕藥使用者發(fā)生心肌梗死的危險(xiǎn)是未使用者的2.2倍。不分層分析<19><20>按可能的混雜因素分層,每層整理一個(gè)四格表,計(jì)算每層的卡方和OR值;判斷是否為混雜因素;如果兩層OR值接近,謂之同質(zhì),可計(jì)算并報(bào)告合并卡方值,合并OR值〔ORMH〕及其95%CI;如果兩層不同質(zhì),不能合并,分別報(bào)告;分層分析<21>前述關(guān)于口服避孕藥與心肌梗死的病例對(duì)照研究,按年齡分為<40歲和≥40歲兩層,如下表〔OR粗=2.2〕(2)計(jì)算各層的OR:(分層的X2檢驗(yàn)略〕OR<40=〔21×59〕/〔17×26〕=2.80OR≥40=〔18×95〕/〔7×88〕=2.78分層OR≠OR粗
分層分析<22>判斷分層因素是否為混雜因素:分層因素與疾病關(guān)系〔在未暴露組檢查〕;分層因素與暴露的關(guān)系〔在對(duì)照組檢查〕。分層分析判斷年齡是否為混雜因素:年齡與心肌梗死〔MI〕有聯(lián)系年齡與口服避孕藥〔OC〕有聯(lián)系理論上,年齡不是OC與MI聯(lián)系的中間環(huán)節(jié)可判斷年齡為研究OC與MI關(guān)系時(shí)的“混雜〞因素。應(yīng)當(dāng)報(bào)告分層分析中去除年齡混雜的OR值。<23>分層分析<24>判斷各層是否同質(zhì)。假設(shè)各層同質(zhì),可對(duì)各層的OR值進(jìn)行合并報(bào)告總的OR值;同理,報(bào)告總的χ2檢驗(yàn)結(jié)果。假設(shè)各層不同質(zhì),應(yīng)對(duì)各層的OR和χ2分別報(bào)告。分層分析采用Mantel-Haenszel提出的公式:計(jì)算總的OR:計(jì)算總的卡方值:<25>分層分析個(gè)體匹配資料的分析對(duì)子<26>計(jì)算OR值計(jì)算95%C.I.個(gè)體匹配資料的分析(1:1匹配〕卡方檢驗(yàn)McNemar公式:<27><28>病例對(duì)照研究的其他分析公共衛(wèi)生意義歸因危險(xiǎn)百分比〔AR%〕暴露人群某疾病的發(fā)病中,由該暴露引起的發(fā)病占全部發(fā)病的比例;停止該暴露,暴露人群減少發(fā)病比例。人群歸因危險(xiǎn)百分比〔PAR%〕全人群某疾病的發(fā)病中由該暴露引起的發(fā)病占全部發(fā)病的比例;停止該暴露,全人群減少發(fā)病比例。PAR%=(Ip-I0)/Ip≈Pe(OR-1)/[Pe(OR-1)+1]AR%=(Ie-I0)/Ie≈(OR-1)/OR如果:RR≈OR今天的內(nèi)容…
選擇偏倚信息偏倚混雜偏倚病例對(duì)照研究常見(jiàn)偏倚偏倚〔bias)定義:在流行病學(xué)調(diào)查研究或推論過(guò)程中,由于某種或某些因素影響,使所研究的結(jié)果或推論與真實(shí)情況之間產(chǎn)生的系統(tǒng)差異。分3類選擇偏倚信息偏倚混雜偏倚流行病學(xué)研究從設(shè)計(jì)到得出推論的全過(guò)程都有可能產(chǎn)生偏倚。許多偏倚在研究中一旦產(chǎn)生就很難去除,需“防患于未然〞。定義:在研究對(duì)象的選取過(guò)程中,由于選取方式不當(dāng),導(dǎo)致入選對(duì)象與未入選對(duì)象間的特征有系統(tǒng)差異,即,選擇的研究對(duì)象不能代表總體人群,導(dǎo)致研究的結(jié)果或推論與真實(shí)情況之間出現(xiàn)系統(tǒng)差異。選擇偏倚(selectionbias)病例對(duì)照研究常見(jiàn)的選擇偏倚類型入院率偏倚〔Berkson’sbias)現(xiàn)患病例-新發(fā)病例偏倚〔Neymanbias)檢出征候偏倚時(shí)間效應(yīng)偏倚入院率偏倚〔admissionbias)又稱就診時(shí)機(jī)偏倚。因首先由J.Berkson于1946年提出,故又稱伯克森偏倚(Berkson‘sbias)。定義:在以醫(yī)院為根底的病例對(duì)照研究中,無(wú)明確范圍的源人群。因?yàn)椴∪藢?duì)醫(yī)院及醫(yī)院對(duì)病人雙方都有選擇性,病例和對(duì)照均不是目標(biāo)人群中的隨機(jī)樣本。因各種疾病的入院率不同而導(dǎo)致病例或?qū)φ漳承┨卣魃系南到y(tǒng)差異,進(jìn)而導(dǎo)致疾病與暴露間的真實(shí)關(guān)聯(lián)被扭曲。對(duì)策:盡量隨機(jī)選擇研究對(duì)象,盡可能從多家(類)醫(yī)院選擇研究對(duì)象?,F(xiàn)患-新發(fā)病例偏倚
prevalence-Incidencebias
又稱Neymanbias定義:病例對(duì)照研究中如果選擇現(xiàn)患病例,且暴露因素與疾病的預(yù)后有關(guān)時(shí),現(xiàn)患病例為過(guò)去新發(fā)病例中的幸存者,其暴露特征可能不同于死亡病例;此外,現(xiàn)患病例在疾病診斷后可能會(huì)改變?cè)械谋┞稜顩r。因此現(xiàn)患病例的暴露不能準(zhǔn)確代表新發(fā)病例的暴露。對(duì)策:盡可能選擇新發(fā)病例。檢出征候偏倚(detectionsignalbias)又稱暴露偏倚(unmaskingbias)定義:病人常因某些與致病無(wú)關(guān)的病癥而就醫(yī),從而提高了早期病例的檢出率,致使過(guò)高估計(jì)暴露程度而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。檢出征候偏倚(detectionsignalbias)陰道出血〔藥效〕假因果重做研究:在腫瘤科與婦科找患者服雌激素的病例中79%為早期病例未服雌激素的病例中58%為早期病例偏倚存在對(duì)策:病例組同時(shí)包括早中晚期病人,那么檢出病例中此類暴露的比例會(huì)趨于正常,偏倚得以糾正。時(shí)間效應(yīng)偏倚
(timeeffectbias)信息偏倚(informationbias)定義: 收集整理信息過(guò)程中由于測(cè)量暴露和疾病的方法有缺陷造成的研究結(jié)果與真實(shí)情況間產(chǎn)生的系統(tǒng)差異。病例對(duì)照研究常見(jiàn)的信息偏倚類型回憶偏倚〔recallbias)調(diào)查偏倚〔investigationbias)回憶偏倚
(recallbias)定義:研究對(duì)象不能完整準(zhǔn)確地回憶既往的暴露信息,尤其是病例和對(duì)照回憶既往暴露信息準(zhǔn)確性不對(duì)等造成的系統(tǒng)誤差。病例組記憶可能更準(zhǔn)確,但也容易提供自認(rèn)與疾病有關(guān)的暴露但實(shí)際不真實(shí)的情況。病例對(duì)照研究的主要弱點(diǎn),很難完全防止?;貞浧?recallbias)調(diào)查偏倚(investigationbias)調(diào)查偏倚(investigationbias)定義:某個(gè)外來(lái)因素既是疾病的危險(xiǎn)因素,又與暴露因素存在聯(lián)系,但它不是暴露與疾病之間的中間變量。由于這個(gè)外來(lái)因素的存在,掩蓋或夸大了暴露與疾病的關(guān)聯(lián),這種現(xiàn)象導(dǎo)致的偏倚叫做混雜偏性。對(duì)策限制研究對(duì)象的特征病例與對(duì)照根據(jù)混雜因素進(jìn)行匹配〔防止匹配過(guò)度〕分層分析多因素分析混雜偏倚(confoundingbias)
假設(shè)目的是否清楚?疾病與暴露變量的定義明確?病例與對(duì)照的來(lái)源,診斷方法?新發(fā)病例還是現(xiàn)患病例?排除標(biāo)準(zhǔn)是否明確?實(shí)施研究應(yīng)注意的問(wèn)題-1
抽樣的方法與樣本大小的估計(jì)是否明確?病例與對(duì)照是否匹配及匹配變量是哪些?
調(diào)查表是否完全?是否詳盡?調(diào)查表是否能夠收集到需要的數(shù)據(jù)?
調(diào)查表是否經(jīng)過(guò)試用?調(diào)查表的真實(shí)性與可靠性是否經(jīng)過(guò)評(píng)估?實(shí)施研究應(yīng)注意的問(wèn)題-2調(diào)查員、質(zhì)控員、編碼員等工作手冊(cè)是否編好?調(diào)查員是否做了專門培訓(xùn)?組織機(jī)構(gòu)、人員、設(shè)備、經(jīng)費(fèi)是否已落實(shí)?方法試劑是否符合標(biāo)準(zhǔn)?結(jié)果的真實(shí)性與可靠性是否經(jīng)過(guò)考核?資料整理、統(tǒng)計(jì)處理方法及分析內(nèi)容是否明確?如何控制或調(diào)整混雜及其他偏倚?結(jié)論的真實(shí)性如何?實(shí)施研究應(yīng)注意的問(wèn)題-3理論要求病例對(duì)照研究常要求病例是某一時(shí)期的全部病例,對(duì)照需為一般人口的無(wú)偏樣本。實(shí)際工作不易到達(dá),尤其以醫(yī)院為根底的病例對(duì)照研究,選擇偏倚難以防止;通過(guò)回憶獲取既往暴露信息,存在回憶偏倚;無(wú)法計(jì)算發(fā)病率,因此不能直接分析RR;暴露與疾病時(shí)間先后難判斷,不能直接推斷因果關(guān)系;不適于研究暴露比例很低的因素。病例對(duì)照研究的局限性病例對(duì)照的優(yōu)點(diǎn)特別適用于罕見(jiàn)病、暴露到發(fā)病過(guò)程長(zhǎng)的疾病的病因研究,有時(shí)是研究罕見(jiàn)疾病病因的唯一可行方法。需調(diào)查的對(duì)象較少、研究的時(shí)間較短,節(jié)省人力物力,可較快得出結(jié)論。一個(gè)研究可同時(shí)探索多種因素與疾病發(fā)生的關(guān)聯(lián)。<50>衍生的病例對(duì)照研究只介紹其中的2種設(shè)計(jì)巢式病例對(duì)照研究〔nestedcase-controlstudy〕病例-隊(duì)列研究〔case-cohortstudies〕1973年Mantel提出設(shè)計(jì)。1982年Miettien命名“巢式病例對(duì)照研究〞。又名:“套疊式〔嵌入式〕病例對(duì)照研究〞 或“隊(duì)列內(nèi)病例對(duì)照研究〞概念:是將傳統(tǒng)的病例對(duì)照研究和隊(duì)列研究相結(jié)合而形成的一種研究方法,是在對(duì)一個(gè)事先確定好的隊(duì)列進(jìn)行隨訪觀察的根底上,利用隊(duì)列中所有新發(fā)現(xiàn)的病例和隊(duì)列中的非病例樣本所進(jìn)行的病例對(duì)照研究。巢式病例對(duì)照研究
(nestedcase-controlstudy)1.研究實(shí)施之初確定一個(gè)適宜人群作為研究隊(duì)列;2.收集隊(duì)列內(nèi)每個(gè)成員的相關(guān)信息和生物標(biāo)本;3.隨訪隊(duì)列,由在預(yù)定觀察期內(nèi)發(fā)生所研究疾病的全部病例組成病例組;5.選擇對(duì)照有2種方法:〔均可考慮設(shè)置匹配或不匹配〕〔1〕從隨訪終點(diǎn)隊(duì)列中未發(fā)病的研究對(duì)象中隨機(jī)選??;〔2〕在每個(gè)病例發(fā)病時(shí)立即在該隊(duì)列截止當(dāng)時(shí)尚未發(fā)病的研究對(duì)象中選擇一定數(shù)量作為對(duì)照。(此方法被稱為:危險(xiǎn)集抽樣或密度抽樣〕--對(duì)照可在后期發(fā)病成為病例。6.抽取兩組成員相關(guān)信息及生物標(biāo)本,作檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析。巢式病例對(duì)照研究步驟巢式病例對(duì)照研究模式圖<54>對(duì)照的來(lái)源巢式病例對(duì)照研究按照隊(duì)列確定的時(shí)間分類:前瞻性回憶性按對(duì)照的選擇方法分類:匹配不匹配巢式病例對(duì)照研究類型率的計(jì)算:〔近似隊(duì)列研究〕累積發(fā)病率發(fā)病密度標(biāo)化比效應(yīng)指標(biāo)〔近似病例對(duì)照研究〕OR值巢式病例對(duì)照研究的資料分析病例對(duì)照來(lái)自同一隊(duì)列,可比性好;納入全部新發(fā)病例并隨機(jī)選擇對(duì)照,選擇偏倚較??;暴露信息和生物標(biāo)本采集于發(fā)病前,回憶偏倚小或可防止,且能明確暴露先于疾病利于因果推斷;統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)效率高于傳統(tǒng)病例對(duì)照研究;可計(jì)算發(fā)病率;進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室檢查的樣本明顯少于隊(duì)列研究,節(jié)約人力物力??捎糜诤币?jiàn)病的研究。巢式病例對(duì)照研究的特點(diǎn)病例-隊(duì)列研究(case-cohortstudy)1986年P(guān)renticeRL提出。又稱:病例參比式研究(case-basereferencestudy)概念:是一種隊(duì)列研究與病例對(duì)照研究相結(jié)合的設(shè)計(jì)形式。其根本設(shè)計(jì)方法是在隊(duì)列研究開(kāi)始時(shí),在隊(duì)列中按一定比例隨機(jī)抽樣選出一個(gè)有代表性的樣本作為對(duì)照組,觀察結(jié)束時(shí),隊(duì)列中出現(xiàn)的所研究疾病的全部病例作為病例組,與上述隨機(jī)對(duì)照組進(jìn)行比較。病例-隊(duì)列研究<60>病例-隊(duì)列研究
〔case-cohortstudies〕適用:大樣本隊(duì)列中,隨訪一段時(shí)間后只能得到少量病人,其他大多數(shù)是截尾觀察結(jié)果<61>率的計(jì)算:(近似隊(duì)列)累積發(fā)病率發(fā)病密度標(biāo)化比效應(yīng)指標(biāo):(近似病例對(duì)照)OR值:RR估計(jì)值:用子隊(duì)列的準(zhǔn)似然危險(xiǎn)度估計(jì)?!残麻_(kāi)展的統(tǒng)計(jì)方法,理論比較復(fù)雜,不介紹〕病例-隊(duì)列研究的資料分析<62>病例
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2025年法律知識(shí)法治建設(shè)知識(shí)競(jìng)賽-第三屆萬(wàn)人學(xué)法網(wǎng)上知識(shí)競(jìng)賽歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年教師招聘考試-幼兒教師招聘考試歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年導(dǎo)游資格證考試-導(dǎo)游資格考試歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年大學(xué)試題(財(cái)經(jīng)商貿(mào))-金融會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年大學(xué)試題(財(cái)經(jīng)商貿(mào))-企業(yè)投資管理歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 腳手架安全管理培訓(xùn)
- 2025年大學(xué)試題(藝術(shù)學(xué))-設(shè)計(jì)基礎(chǔ)歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年大學(xué)試題(經(jīng)濟(jì)學(xué))-農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年大學(xué)試題(管理類)-現(xiàn)代企業(yè)管理歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 2025年大學(xué)試題(管理類)-企業(yè)運(yùn)營(yíng)與發(fā)展歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)
- 人工智能插畫藝術(shù)創(chuàng)作指南
- 灌裝代工合同協(xié)議
- 鈑金行業(yè)公司簡(jiǎn)介
- 丙烯腈產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效應(yīng)-全面剖析
- T-FJFS 0001-2025 綠色金融支持可持續(xù)海洋漁業(yè)認(rèn)定指南
- 生態(tài)文明教育與語(yǔ)文課程的深度融合策略
- 中醫(yī)男科知識(shí)科普
- 非全日制用工勞動(dòng)合同(每日4小時(shí)制)
- 幼兒園蔬菜供應(yīng)合同范本
- 地道果酒知識(shí)培訓(xùn)課件
- GB/T 45081-2024人工智能管理體系
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論