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素锦结局范文1
不过，另有机构给出不同观点，2016年12月初的调整渐过去，可能还会有小波折，正好是布局春季行情的机会，历史上除了政策收紧的年份，春节前后都会有春季行情，只是时间早晚略有差异，这个阶段基本面数据空窗、政策密集推出，风险偏好容易上升。
A股短期小幅反弹
博时基金首席宏观策略分析师魏凤春表示，2016年年底的持续调整已经释放了较多风险，A股市场短期或小幅反弹，结构上继续维持偏向中小盘股指的配置。在行业配置上，基于高景气度、防御性和稳增长的投资逻辑，关注农林牧渔、建筑业和医药行业。
2017年1月20日，美国特朗普将宣誓就职，随着这个时点的临近，乐观情绪可能出现回落。美国经济在特朗普当选之前就处于上升途中，由补库存短周期驱动，短期季节性的回落会引发市场担心。在此之前，持续走低的黄金和国债有望出现反弹。
此外，国内货币政策转为中性，短期而言，春节之前估计对汇率的担忧有所上升，但好在国内股债市场的风险都已释放大半，短期调整的空间有限。
2017年A股稳中有升
从现在来看，2017年的A股市场，是不是真正的价值洼地出现了呢？华商基金表示，洼地实际是一个相对的概念，所谓洼地，一方面是成长或者变化带来的这种空间所导致原来形成的洼地，这是一种，可成长性是一种洼地。另外一种，在可成长性消失的时候，实际上大家要去看存量这一块，哪一类是更占优的或者更是比较低的，在2017年可能都会看到一些变化。从整个大的趋势来讲，基本上用四个字来形容，就是“稳中有升”，因为从过去一年半，经过整个A股去杠杆化，整体都到了一个相对较好的水平。
真成长的“新价值”受市场青睐
博时基金表示，A股市场从2016年开始已经逐步进入一个理性投资、价值投资的“新常态”状态。
对2017年国内股市的主要投资策略，首先，尽管在宏观环境及微观层面仍面临一些负面因素，但对A股未来的发展持谨慎乐观态度，投资者对A股预期收益率下降到相对合理的水平，同时A股在居民大类资产配置上的相对吸引力在上升，地方养老金等机构客户的逐步入市对市场起到进一步稳定的作用。谨慎主要是基于全球政经环境的复杂性，及可能对国内股市较大的扰动。其次，考虑到未来增量资金集中来自于机构投资者，其主要基于基本面分析的价值投资将使市场风格会得到进一步的强化。那些具备真正成长的“新价值”将会被市场所青睐，这其中既包括传统产业中稳健成长的细分行业龙头，也包括新兴行业中具备核心技术或模式而高速成长的产业新贵。最后，从“新投资”的具体投资行业及方向来看，重点看好大消费板块，既包括医药、食品饮料等传统消费，也包含旅游、传媒等新兴消费；同时对高端装备、国家信息安全、环保节能等代表未来国内经济转型方向的行业也保持足够的重视。
关注军工“供给侧改革”机会
华商基金梁永强表示，从今年来看，应该说具备成长的一些个股，在经过两年的反向的修复以后，在性价比上有了不错的体现，而且去年整个偏价值的领域，也有一个往上拉升的作用。2017年一定要看真正的实质性的变化，国企改革所涉及的一些变化可能将会在今年实质性开展。国企改革是一个比较大的概念，在过去2016年中，相关的概念以及板块在市场中会反复炒作和追捧。军工国防可能在整个行业里面是弹性最大的，一定程度上，过去两年整个军改是在整个需求端做了一定的改革，需求端一定要匹配“供给侧”改革，对于整个军工行业来讲，今年的变化在一定程度上，是军工领域的供给侧真正发生的时候，所以这个变化的过程对行业所带来的机会，应该也是最大的一个过程。
博时基金也表示，在主题投资方面，重点看好改革主题，具体领域来看，既包括微观层面的国企改革，又包括宏观层面的制度及生产要素的改革。
看好“春节”前配置良机
针对近期市场，中欧基金表示，元旦过后，离春节只有不足20个交易日，解禁压力依然存在，但资金面和债券市场风险近期或将得到改善。因此，市场心理恐惧因素正逐步消散，市场或在春节前后迎来复苏机会。此外，随着债券市场利率拐点出现，刚性兑付被打破，债券投资风险加大。资金面上，新增养老金、保险资金或有配置权益资产的需求，部分债券市场资金或将逐步回流股市。总体来看，看好2017年上半年的市场，股指目前可能处于震荡区间的底部区域，春节前或是资产配置、布局权益品种的机会。
素锦结局范文2
根据中华全国商业信息中心对全国百家重点大型零售企业的统计，受节日促销因素拉动，2011年12月份服装类商品零售额、量均有突出表现，增速双双回升。其中，零售额同比增长22. 75%，明显高于前两个月，相比2010年同期水平高5. 17个百分点；零售量实现同比增长6.59%，是2011年以来仅次于1-2月、4月的第三高月度增速，相比11月加快了8. 41个百分点。
图表1 2010、2011年全国百家重点大型零售企业服装类零售额月度增速（%）
图表2 2010、2011年全国百家重点大型零售企业服装类零售量月度增速（%）
2012年春节服装销售增速位居各类商品之首
根据中华全国商业信息中心的统计，2012年龙年春节黄金周期间（年二十九至正月初六），全国百家重点大型零售企业实现零售额相比2011年春节黄金周增长15. 7%。其中，服装销售同比增长22.5%，位居各类商品销售增速的首位。
另据商务部监测，除夕至正月初六，全国重点零售和餐饮企业销售额比2011年春节期间增长16.2%。其中，服装、金银珠宝、食品销售额同比分别增长18. 7%、16.4%和16.2%，服装销售增速同样位居首位。
价格上涨明显，对零售额增长贡献大
根据国家统计局的数据，2011年我国衣着类出厂价格和消费价格同比均呈现出显著的上涨，其中，衣着类消费价格全年同比增长2.1%，是2003年以来衣着类消费价格首次同比呈现正增长。衣着类出厂价格全年同比上涨4.2%，增速明显高于往年。
图表3 2002-2011年衣着类商品价格水平同比变化（%）
另外，服装、鞋帽类商品零售价格同比也呈现出十分明显的上涨态势。根据国家统计局的数据，2011年1-11月，服装、鞋帽类零售价格同比上涨1. 7%，是2002年以来首次同比正增长。
图表4 2002-2011年服装鞋帽类商品零售价格涨幅变化（%）
根据中华全国商业信息中心的统计，2011年全国重点大型零售企业品牌服装价格同比加速上涨态势显著，预计全年商品单价增长对零售额增长的贡献率将会大幅高于往年水平，也就是 说，2011年服装零售额的增长绝大部分来自于单价上涨的拉动。
多数商品品牌集中度继续处于较低水平
根据中华全国商业信息中心的统计，2011年12月多数服装商品前十位品牌集中度低于50%，继续处于较低水平。
前十位品牌集中度较高有羽绒服、女性内衣、运动服等，前十位品牌市场综合占有率合计均超过50%，其中羽绒服和运动服甚至超过70%；而多数商品品牌集中度低于50%。例如女装、男西装等商品的前十位品牌市场综合占有率仅为30%多。由此可以看出，服装市场整体竞争已经十分激烈。
图表5 2011年12月份全国重点大型零售企业主要服装商品前十位品牌集中度
2011年12月主要商品市场前十位品牌
羽绒服：波司登一枝独秀，本土品牌引领市场
2011年12月羽绒服市场前十位品牌中，波司登一枝独秀，继续以较大的优势位居榜首，第二至第四位品牌变化不大，依旧被雪中飞、雅鹿和鸭鸭三个品牌占领，第五至第十位竞争相对激烈，依次是坦博尔、雪伦、康博、杰奥、艾莱依和冰洁。
男西装：雅戈尔榜首位置稳固，其余品牌竞争激烈
雅戈尔继续占据2011年12月男西装市场第一的位置，第二位以后品牌竞争激烈，占有率均在5%以下，依次是金利来、报喜鸟、罗蒙、皮尔・卡丹、杉杉、九牧王、胜龙、迪迪博尔和威可多。
女装：VERO MODA和ONLY继续领跑市场
2011年12月，占据女装市场前两位的依旧是VERO MODA和ONLY两个品牌，哥弟排第三、欧时力为第四，teenie weenie占据第五，雅莹位列第六，第七至第十位依次是玛丝菲尔、朗姿、白领和拉夏贝尔。
女性内衣：品牌格局变化不大
2011年12月，女性内衣市场前十位品牌相比之前几个月没有较大的变化，爱慕和曼妮芬占据前两位，安莉芳和黛安芬位列第三和第四，第五是华歌尔，第六至第十位依次是古今、欧迪芬、桑扶兰、婷美和芬狄诗。
素锦结局范文3
在中国市场，AdMaster（精硕科技）功不可没。AdMaster借助SAP HANA对微博、SNS等网络过亿的海量数据信息进行挖掘和分析，从300多个“昵称”中选出了最受欢迎的24个。
立志成为数据专家
成立于2006年的AdMaster是我国领先的独立第三方数字营销全流程监测评估服务提供商，也是目前国内最大的独立第三方DMP（大数据管理）平台提供商。
AdMaster以大数据采集、挖掘和分析为核心，推动着数字营销行业的变革。AdMaster在数字广告效果评估、社会化聆听、网络视频和大视频的跨屏分析、移动端广告监测，以及打通各平台进行分析等领域持续创新，并拥有多项发明专利。目前，AdMaster服务于300多个品牌，其中包括可口可乐、英特尔、宝洁、海尔等知名品牌。
“我们信仰数据，我们认为数据具有无穷的力量，希望成为数据专家。”AdMaster创始人兼首席执行官闫曌认为，社交媒体中的大数据不仅可以用于营销和公关，还可以用于提升产品和服务质量。
据悉，AdMaster已经做了很多努力来制定一些行业标准，研究数字营销、移动营销该怎么做，产业该怎么发展才能更健康。AdMaster还和全球专业性的市场研究公司益普索（Ipsos）建立密切的合作关系来加强其在消费者洞察以及数据挖掘方面的能力。
闫曌回忆说，2010年广告客户开始关注互联网广告数据的分析和挖掘；同时随着社交媒体的兴起，广告客户对互联网广告的投入越来越大。“我们最大的一个客户在互联网广告方面的预算一年就达到5亿元。”他说，“客户用我们的服务可以把广告的ROI提升15%～30%。”
可见，AdMaster的业务与当前炙手可热的大数据密切相关。闫曌介绍，AdMaster拥有国内最大的广告监测和数据分析服务器集群，通过弹性规划，每天处理超过50亿条数据，分析200个数据指标，迭代超过100种数据模型。也就是说，每天的数据迭代量达到了1万亿次。不仅如此，他们还要分析一些历史数据，平均每天处理数据超过1万亿次。
AdMaster CTO洪倍介绍，在采用SAP HANA之前主要采用自己通过开源软件自主开发而形成的弹性规划数据处理方式。尽管该方式已经达到了全球范围内数据分析和处理的领先水平，但由于采用的算法比较复杂，随着数据量的不断增加，数据处理效率开始不尽如人意。
差别处理 善用巧劲
2012年中旬，SAP广发英雄帖以寻求合适的初创企业加入针对SAP内存计算数据平台HANA的SAP初创企业激励计划。AdMaster通过PE基金公司报名加入。
AdMaster的相关人员参加了当年7月在北京举办的SAP中国同略会，初步了解了SAP HANA能对公司业务起到的作用。后来，洪倍在上海花了两个月时间和SAP的研发团队一起工作，以论证HANA对广告大数据处理的价值，其中包括数据去重和在关键指标计算方面带来的大幅度时间节约。在经过SAP对AdMaster技术实力和竞争优势的整体评估后，AdMaster和SAP双方达成一致认可，确定AdMaster正式加入SAP初创企业激励计划。
“我们从SAP内部了解到SAP本身的很多产品都已经向HANA迁移，而且SAP已经有客户向HANA做了迁移。如果SAP自己推的东西自己都不敢用的话，我们是不可能用的。”洪倍指出，SAP自身产品向HANA迁移的举动增强了精硕科技对HANA的信任。
“在选用SAP HANA之前我们做了综合的考虑，要看HANA是否适合我们的应用场景。尽管HANA有很好的口碑，但是它也不是万能的，因为每个软件都有与之相适应的应用场景。”洪倍介绍，他们将数据分为温数据、热数据和冷数据。热数据是指读取频繁的数据，温数据次之，冷数据则主要用于存档。等到数据从温变到冷归档后，他们就用高性价比的存储产品去存储它，而不再需要HANA做什么。
“我们现在的架构采用的业务处理模式是需要快速处理的业务采用HANA来处理，一些常规的报表都用自己的平台来实现。另外，一些非结构化数据的处理我们也会放在HANA上。”洪倍说，“实时热数据的处理用HANA来完成，这也是在用一个巧劲。”
从两三小时到五分钟
闫曌告诉记者，AdMaster的业务正在高速增长，每年都以两三倍的复合增长率在增长，“这里面有一部分是HANA贡献的”。洪倍介绍，AdMaster 90%的产品是通过SaaS模式交付给客户的，客户最终获取的是实时数据，而不会关心后台采用了哪个数据库。“HANA已经融入到我们的产品中，所有用了我们产品的客户都间接享受到了HANA的价值。”闫曌补充说。
洪倍介绍， HANA的应用已经改变了AdMaster的工作方式。他举例说，以往客户的广告是否已经上线，他们要在两三小时后，甚至隔天才能知道。如果广告没有正常上线或者出现其他问题，很难追究责任，这让他们非常头疼。而现在通过AdMaster旗下的TrackMaster产品，从广告上线到看到数据只要5分钟，5分钟之后每秒都可以看到。“国内没有哪一家广告数据监测公司可以做到这一点。他们一般都要两个小时。”也就是说，如果早上9点应该上线的广告在9点5分还没有上线，广告客户就可以追究媒体的责任，并商讨广告补偿措施。这样，AdMaster就能有效帮助客户保证广告上线时间、缩短数据反馈时间，并提高响应纠错能力。
SAP HANA也改变了AdMaster的内部数据处理模式。“过去一个数据模型如果做错了，可能要花上4个小时才能再做一个。现在1个小时就可以迭代出几百个模型，我们可以从中选择哪个是最好的。”洪倍说，HANA大幅度提高了公司内部的工作效率。
闫曌则认为，SAP HANA应用给AdMaster带来的最实在的变化是，以前他们在市场上与客户谈到与竞争对手相比的优势时，通常会讲到他们的数据展现能力和数据展现速度高于竞争对手好几倍，而现在他们将数据处理速度从小时级变成秒级后，竞争优势就更加凸显了。
闫曌还指出，加入SAP初创企业激励计划还给了AdMaster很多难得的曝光机会。SAP经常邀请他们参加一些高规格的会议，而SAP的客户和AdMaster的客户具有较大的重合度，很多财富500强的企业既用SAP的产品，也用AdMaster的产品和服务，这对于致力于打造行业第一品牌形象的AdMaster来说非常有帮助。
素锦结局范文4
关键词： 数据仓库; 星形模式; 维度; 万能数据库查询分析器; OLAP
中图分类号：TP392 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2015）07-39-03
Guangdong highway settlement business analysis system based on star schema in data warehousing
Ma Genfeng1， Zhao Ming2
（1. Guangdong Unitoll Services incorporated， Guangzhou， Guangdong 510620， China; 2. Tianjin University of Technology and Education）
Abstract： Data warehouse is characterized by its subject-oriented， integrated， non-renewable， time-changing， and better support for decision analysis processing of enterprise or organization. It organizes the data in accordance with different degree of synthesis （i.e. granularity）， to meet the needs of different analysis. The star schema is a well-known concept of data warehouse based on relational database， due to the design idea of the star schema can meet the demands for data analysis of the different observation angle （dimension）， so it is widely used. This paper mainly introduces the star schema of data warehousing used in Guangdong highway settlement business analysis system.
Key words： data warehousing; star schema; dimensionality; DB query analyzer; OLAP
0 引言
数据仓库技术用以处理面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合。它通过将数据按照不同的综合程度（即粒度）来组织，以满足不同分析的需要[5]。
星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念，由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角（维）度分析数据的需求，加上数据仓库通常用来回答综合性的问题，所以在基于关系数据库的数据仓库设计中广泛地使用了星形模式，如电信运营商中普遍进行的话务量总体分析[1]。
本文主要围绕“广东省高速公路一张网资金结算情况分析系统”中如何使用数据仓库技术来实现“资金结算情况的分析”这个主题进行探讨。
1 系统中的数据仓库设计
1.1 广东联合电子结算中心操作型环境DB2数据库服务器下的数据组织情况
在广东联合电子结算中心，“异常流水”、“流水拆分”、“流水上传”等关系模式有以下。
⑴ 粤通卡精确拆分结果明细表
tb_cardaccuratesplitresult（流水号，工班，出口路段…，收入路段）
⑵ 现金精确拆分结果明细表
tb_cashaccuratesplitresult（流水号，工班，出口路段…，收入路段）
⑶ 流水非精确拆分记录表
tb_inaccuratesplitrecord（流水号，工班，出口路段…，收入路段）
⑷ 拆分流水异常记录表
tb_outlistspliterrorgb（流水号，工班，出口路段，…，错误类型代码）
⑸ 拆分流水异常记录历史表
tb_outlistspliterrorgb_his（流水号，工班，出口路段，…，错误类型代码）
⑹ 流水异常记录表
tb_outlisterrorgb（流水号，工班，出口路段，…，错误类型代码）
⑺ 流水异常记录历史表
tb_outlisterrorgb_his（流水号，工班，出口路段，…，错误类型代码）
⑻ 出口流水表
tb_outlistgb（流水号，工班，出口路段，…，上传时间）
1.2 数据仓库设计[1]
设计步骤简化为三步：
⑴ 概念模型设计;
⑵ 逻辑模型设计;
⑶ 数据仓库生成。
1.2.1 概念模型设计中的界定系统边界
在广东联合电子服务股份有限公司，管理者最迫切需要的分析目标主要有：
⑴ 各高速公路路段公司若干工班的流水上传、流水拆分;
⑵ 各个高速公路路段公司上传的异常流水（包含异常及拆分异常）及其修改的情况。
要进行以上分析，所需数据应包括：
⑴ 分析各条高速公路路段公司在一段周期内的流水上传数量、拆分数量、拆分流水比例;异常流水数量、异常流水修改的数量、修改比例;
⑵ 分析各条高速公路对应的软件开发商上传的异常流水（包含异常流水及拆分异常流水）数量、上传的异常（包含异常及拆分异常）流水修改的数量，以及修改的比例;
⑶ 每个工班全省上传的异常流水数量的总体分析;
⑷ 全省所有高速公路收费系统的软件开发商，产生的各种类型的异常流水数量的分析;
⑸ 全省所有高速公路上传的各种类型的异常流水的分析。
1.2.2 逻辑模型设计
因为细节级数据太大，数据仓库又建立在本人的PC机MS SQL SERVER服务器上，加之迫于分析任务提交时间的压力，故本数据仓库中不再涉及细节级数据表的设计、数据挖掘[6]。
本文只设计了以下几个综合级的关系模式，ok_xiugai对应于已经成功修改的异常流水信息;no_xiugai对应于还没有进行修改的异常流水信息;upload_split对应于各条高速公路流水上传及拆分的数量; 而kaifa代表维表“开发商”，tb_road代表维表全省的各条高速公路[2]。
关系模式定义：
ok_xiugai （LISTNO， UPLOADTIME， OUTROADNO，
SQUADDATE， ERRCODE， ERRMSG…）
no_xiugai （LISTNO， UPLOADTIME， OUTROADNO，
SQUADDATE， ERRCODE， ERRMSG…）
upload_split（路段编码，路段名称，工班，上传流水数量，拆分流水数量…）
kaifa （roadno， kaifa_name）
tb_road（areano，roadno，roadname，…）
1.2.3 数据仓库数据生成
数据仓库中数据的生成包括：操作型环境数据的挖掘和数据仓库中数据的生成两部分。如图1和图2这里所要做的工作是接口编程，实现将操作型环境OLTP下的数据装载进入数据仓库的OLAP环境中。
[生产机数据库] [数据仓库][拆分流水异常记录表＼&＼&][流水异常记录表＼&＼&][数据挖掘] [no_xiugai＼&ListNo
UPLOADTIME
OUTROADNO
SQUADDATE
ERRCODE
ERRMSG＼&]
图1 数据挖掘（生成未修改的流水信息）
设集合A为拆分流水异常记录表，B为流水异常记录表，C为OLAP操作环境中的no_xiugai ，则
C=， 其中、
以下给出生成修改正确的流水信息算法。
设集合A为拆分流水异常记录表，B为流水异常记录表，C为拆分流水异常记录历史表，D为流水异常记录历史表，E为OLAP操作环境中的ok_xiugai，则
E=∪， 其中、、、
[生产机数据库] [数据仓库][奥通卡精确拆分结果明细表＼&＼&][现金精确拆分结果明细表＼&＼&][数据挖掘] [uplond_split＼&路段编码
…＼&][流水非精确拆分记录表＼&＼&][出口流水表＼&＼&]
图2 数据挖掘（生成流水上传与拆分的信息）
设集合A为粤通卡精确拆分结果明细表，B为现金拆分结果明细表，C为流水非精确拆分记录表，D为出口流水表，E为OLAP操作环境中的upolad_split，则
E=（）×，其中、、、
2 数据仓库的数据导出与展现
2.1 万能数据库查询分析器
万能数据库查询分析器，中文版本《DB查询分析器》、英文版本《DB Query Analyzer》。它具有强大的功能、友好的操作界面、良好的操作性、跨越各种数据库平台乃至于EXCEL和文本文件[3]。
可以通过它查询ODBC数据源（包括世面上所有的数据库、TXT/CSV文件、EXCEL文件）的数据。可以同时执行多条DML语句乃至存贮过程，结果会以已设定的表格、文本框、文件来返回。当从数据库导出千万条数据时，其效率与DBMS没有什么区别[4]。
《万能数据库查询分析器》中文版本《DB 查询分析器》在中关村的在线下载量超过10万次，位居整个数据库类排行榜中第10位，所以在实际工作中，本人用《DB查询分析器》作为客户端，实现将数据仓库中的数据展现与导出。
2.2 本系统中的两个分析目标的星形模式
设集合A、B、C、D为OLAP环境下的ok_xiugai、no_xiugai、tb_road、upload_split，E为分析模型“异常流水及修改情况、流水上传与拆分”，则
E=（）××
设集合A、B、C、D为OLAP环境下的ok_xiugai、no_xiugai、tb_road、kaifa，E为分析模型“高速公路公司、各条高速公路开发商的异常流水及修改情况”，则
E=（）××
具体如图3和图4。
roadname＼&] [路段代码] [kaifa＼&roadno
kaifa_name＼&]
图4 星型模式下的“高速公路公司、各条高速
公路开发商的异常流水及修改情况”分析
2.3 数据样例示意
数据样例示意如图5、图6所示。
3 结束语
数据仓库技术对于回答及解决一些综合性的面向主题的问题，具有强大的优势。而对于使用数据仓库来回答综合性问题的场合，星形连接模式可以满足决策者从不同的维来观察数据的需求。笔者在《广东省高速公路一张网资金结算情况分析系统》的研究与开发过程中，采用了数据仓库的设计理念进行数据仓库的各级模型设计，并通过数据挖掘来生成数据仓库中的数据，最后使用万能数据库查询分析器来进行数据展现，这也是本人在实际工作中对数据仓库技术的又一次运用。近一年来，该系统每周在经过数据挖掘、仓库数据生成和数据展现后，为企业管理者提供了较为清晰地分析结果。文中的不足之处，还请有关专家批评指正。
图5 数据展现
图6 点击“DB查询分析器”的工具栏按钮，即可导出数据
参考文献：
[1] 马根峰.基于关系数据库的数据仓库星形模式下维使用原则的研究[J].
计算机工程与设计，2005.1.
[2] 马根峰.广东电信公话200专用话机话务动态分析系统的构建[J].电
信科学，2003.11.
[3] 新产品&工具点评.特别推荐：“万能数据库查询分析器”[J].程
序员，2007.2.
[4] 马根峰.《DB查询分析器》批量执行DML语句并返回更详细的信息[J].
电脑编程技巧与维护，2011.24.
[5] 王珊.数据仓库技术与联机分析处理[M].科学出版社，1998.
素锦结局范文5
关键词：妊娠期糖尿病；临床分析；治疗方法
【中图分类号】R587.1 【文献标识码】A 【文章编号】1672-8602（2015）05-0179-02
妊娠期糖尿病是女性在妊娠期才发现或出现的糖尿病?近几年，在环境?饮食结构等多种因素的作用下，该病的发病率逐渐上升，在临床分娩时经常导致胎儿畸形或巨型胎儿等不良结局，对产妇与胎儿的安全造成了极大威胁[1]?我院回顾性分析了妊娠期糖尿病产妇与正常产妇的临床资料，总结了治疗方法，现进行如下报道?
1 资料与方法
1.1 临床资料
选取2013年8月～2014年8月之间我院收治的妊娠期糖尿病患者50例，将其设为观察组，所有产妇既往均无糖尿病或其他慢性疾病史，年龄21～39岁，平均（27.1±2.5）岁；经产妇7例，初产妇43例；多胎妊娠2例，单胎妊娠48例?另外选取同时期于我院分娩的正常妊娠孕妇50例，将其设为对照组，年龄21～38岁，平均（26.3±2.2）岁；经产妇9例，初产妇41例；均为单胎妊娠?年龄?文化程度等一般资料在两组患者之间无显著差异，P>0.05，可以进行对比?
1.2 诊断方法
产妇妊娠时间为24～28周之间时进行筛查，进食早餐1h后服用葡萄糖50g，之间检测血糖值，如果得到的值大于7.8mmol/L，说明糖筛查异常，应实施口服耐糖量试验?诊断标准：空腹血糖不低于5.8mmol/L，且血糖浓度（无论任何时间）不低于11.1 mmol/L，或2次空腹血糖均不低于5.8mmol/L；口服耐糖量试验中至少有2项结果大于正常值?
1.3 治疗方法
①病情监测?监测产妇的血糖，测三餐后2h与空腹血糖，如有必要需要测三餐前与0点血糖，确保血糖值正常?对孕妇的心率?血压进行定期监测，密切观察宫缩与胎心情况；②饮食疗法?以患者的体重为依据，确定应摄入的热量，以一定的比例对碳水化合物?脂肪和蛋白质的含量进行调节；④应用胰岛素?若进行1～2周的饮食治疗仍无法良好控制血糖，需给予胰岛素，根据产妇的身体状况以小剂量开始给药，适当调整剂量，对尿酮加以监测；③运动疗法?鼓励孕妇适当锻炼身体，促进肌肉和脂肪组织吸收葡萄糖，时组织对胰岛素更加敏感，促进糖在细胞中的新陈代谢，使血压降低?
1.4 观察指标
观察两组产妇发生并发症的情况，与胎儿的分娩结局[2]?
1.5 统计学处理
本次研究中对数据进行分析与处理时采用的统计学软件为SPSS18.0，组间计数资料的比较采用x2进行检验，计量资料的比较采用t进行检验?如果P
2 结果
2.1 两组产妇发生并发症的情况对比
对照组产妇的胎膜早破?羊水过多?妊娠高血压综合征?早产发生率均低于观察组，P
2.2 两组胎儿与新生儿的分娩结局对比
对照组的新生儿低血糖?新生儿窒息?巨大儿?胎儿宫内窘迫发生率均低于观察组，P
3 讨论
近几年，妊娠期糖尿病患者逐渐增多，极大危害了产妇与胎儿的生命健康?产妇一旦发病，会增加毛细血管管壁处的基底膜厚度，导致管腔变细和变窄，容易造成供血不足，从而引起肾脏的尿蛋白渗透性增加，可能会导致产妇血压增高，引起妊娠高血压综合征，情况严重时还会导致流产?本次研究结果显示，对照组产妇的胎膜早破?羊水过多?妊娠高血压综合征?早产发生率以及新生儿低血糖?新生儿窒息?巨大儿?胎儿宫内窘迫发生率均低于观察组，P
综上所述，妊娠期糖尿病很可能严重危害产妇胎儿的生命健康，必须加强产检，给予饮食?运动?血糖控制等多方面的治疗，降低并发症发生率，保障母婴安全?
参考文献
[1] 林叶飞，曾蓉蓉，金松. 糖化血红蛋白早期预测妊娠期糖尿病的临床效果和应用价值[J]. 中国妇幼保健，2013，35（10）：1567-1570.
素锦结局范文6
[关键词]妊娠期糖尿病；孕期；体重指数控制；临床意义
[中图分类号] R714.256 [文献标识码] A [文章编号] 1674-4721（2017）04（a）-0090-03
Department of Gynecology and Obstetrics，the First People′s Hospital of Xiushui County in Jiangxi Province，Jiangxi Province，Xiushui 518036，China
[Abstract]Objective To study the clinical significance of body mass index （BMI） in gestational diabetes mellitus （DM）.Methods 62 cases of gestational diabetes patients in our hospital from July 2015 to July 2016 for regular antenatal examination and hospital delivery were randomly selected，according to the BMI index of different pregnancy all the patients were divided into low body weight group （10 cases） and normal group （24 cases），overweight group （15 cases） and obesity group （13 cases）.In addition，according to the BMI index increase of all patients before pregnancy to pregnancy，the patients were divided into group A （n=19），group B （n=22） and group C （n=11）.The incidence of pregnancy complications and the incidence of adverse pregnancy outcomes were observed and analyzed，and the clinical significance of gestational diabetes mellitus during pregnancy was also discussed.Results Pregnancy complications in patients with normal weight group was 12.50%，the incidence of adverse pregnancy outcomes was 4.17%，significantly lower than the low body weight 50.00%，30.00% and 40.00%，33.34% overweight and obesity were 61.54% and 53.85%.The complication rate of group B was 16.00%，and the incidence of adverse pregnancy outcomes was 4.00%，which was significantly lower than that of group A （45.46%，36.36%），and group C （53.33%，46.67%），the differences were statistically significant （P
[Key words]Gestational diabetes mellitus；Pregnancy；Body mass index control；Clinical significance
妊娠期糖尿病（gestational diabetes mellitus，GDM）属于孕产妇在妊娠前集体糖代谢正常，但妊娠期间出现糖尿病的一种女性妊娠期特有的疾病。相关统计表明：目前我国妊娠期糖尿病的发病率为1%～5%，而糖尿病孕妇中妊娠期糖尿病80%以上，并且近年来人们生活习惯、生活行为的不断改变也使得该疾病的发生率明显提升[1]。从疾病危害方面上说，由于孕产妇持续的高血糖状态会直接导致围产期母婴不良结局的出现，而孕产妇妊娠期间体重指数（BMI）的异常变化情况则会在一定程度上提高妊娠期并发症与不良妊娠结局的发生概率[2]。鉴此情况，本文就“新标准下妊娠期糖尿病孕期BMI控制的临床意义”这一课题展开临床研究分析，具体情况报道如下。
1资料与方法
1.1一般资料
从2015年7月～2016年7月于我院进行定期产检并住院分娩的妊娠期糖尿病患者中随机抽选出62例作为本研究分析对象，患者年龄20～40岁，平均（26.45±1.23）岁，且所有入选对象均符合口服葡萄糖耐量试验（OGTT）的相关诊断新标准。同时，对于孕前已经患有糖尿病、高血压以及肝炎等疾病的患者均予以排除。按照患者的妊娠前BMI的不同，将所有患者分成低体重组（BMI0.05），具有可比性。
1.2研究方法
1.2.1妊娠期糖尿病诊断方法 在孕产妇孕周为24～28周时对其实施OGTT，即于清晨空腹状态给予孕产妇口服300 ml内含75 g葡萄糖的溶液，并采用葡萄糖氧化酶法分别测定孕产妇空腹状态、口服葡萄糖后1 h、口服葡萄糖后2 h三个阶段的血浆葡萄糖水平，当孕产妇这三个阶段的血糖值分别超过5.1、10.0、8.5 mmol/L时，则可判定孕产妇患有妊娠期糖尿病。
1.2.2 BMI值与BMI值增幅测定 咨询所有入选患者孕前体重，并根据其具体的体重、身高情况进行BMI的计算。另外，再根据患者的分娩前体重、身高情况计算其妊娠期间相应的BMI增长幅度，其中，BMI计算方法为：BMI=体重（kg）/身高2（m2）[3]。
1.3观察指标
分别统计所有入选患者的妊娠期并发症（如感染、妊娠期高血压、胎膜早破以及羊水污染等）以及不良妊娠结局（如剖宫产、巨大儿、早a等）的发生情况。
1.4统计学方法
采用SPSS 18.0统计学软件进行数据分析，计量资料数据用均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验；计数资料用率表示，组间比较采用χ2检验，以P
2结果
2.1患者妊娠前BMI值对妊娠情况的影响
低体重组、超重组以及肥胖组患者的妊娠期并发症发生率、不良妊娠结局发生率明显高于正常组，差异均有统计学意义（P
2.2患者BMI值增幅对妊娠情况的影响
B组患者的妊娠期并发症发生率、不良妊娠结局发生率明显低于A组与C组，差异有统计学意义（P
3讨论
妊娠期高血糖属于女性妊娠期特有的疾病，并且该疾病的出现可能会导致胎儿生长受限、胎死宫内、新生儿先天畸形以及新生儿窒息等严重并发症，严重危害母婴健康。从临床病理学角度上说，孕产妇在妊娠期间体重增长过快极易引起分泌脂联素、瘦素等，于增加人体组织胰岛素抵抗作用的白色脂肪组织数量大幅度增加方面存在显著促进作用，在此情况下妊娠期孕产妇则容易因机体糖耐量受损而出现妊娠期糖尿病。其中，患者自身的肥胖因素属于妊娠期高血压疾病的重要危险因素，Bardenheier等[4]研究表明，妊娠期糖尿病患者孕前BMI越大，期妊娠期间的胎膜早破、感染以及妊娠期高血压等妊娠期并发症的发生概率将明显提升。而在邓童宁等[5]的研究中指出，妊娠期BMI增长幅度较大的妊娠期高血压患者的并发症与不良妊娠结局发生率明显高于BMI增幅处于正常状态的患者。对于妊娠期糖尿病患者而言，当其机体脂肪组织堆积过多时，其软产道会变得狭窄，此时，相对性头盆不称现象也会随之出现。同时，患者的脂肪过厚情况也会使得肌肉的力量明显下降，不仅会严重影响患者分娩时的产程进展，还会显著提升剖宫产率[6]。由此可见，孕产妇在妊娠期间应尽可能保持平稳、正常的BMI增长幅度（增幅一般为3～6 kg/m2），从而达到有效降低妊娠期间并发生与不良妊娠结局发生率的目的。
自2011年12月我国原卫生部颁布妊娠期糖尿病行业标准以来，新标准的应用降低了葡萄糖耐量试验对应值的相关标准，在此情况下许多在旧标准中未被确诊为妊娠期糖尿病的患者于新标准实施过程中均被纳入了妊娠期糖尿病的管理范畴。这一现象的出现，无疑使得广大临床医学工作者的关注点进一步转移、聚焦至妊娠期糖尿病患者妊娠期并发症与不良妊娠结局的出现概率控制工作中[7]。结合上文所述，妊娠期糖尿病患医疗人员应注意提醒早孕产妇注意合理控制自身的BMI，并且指导其采用相关措施以促者的孕前BMI与孕期BMI增长幅度的相关情况会影响患者的妊娠结局。所以，临床进妊娠期间BMI增长情况的正常变化，如适当的运动锻炼、增加体脂消耗以及均衡营养等[8-15]。
本研究结果显示，体重正常组患者的妊娠期并发症与不良妊娠结局发生率明显低于低体重组、超重组以及肥胖组。B组患者的妊娠期并发症与不良妊娠结局发生率明显低于A组和C组。
综上所述，妊娠期糖尿病患者的孕前BMI、孕期BMI增长幅度两项因素与妊娠期并发症、不良妊娠结局之间存在相关性，其BMI、孕期BMI增长幅度越大，则妊娠期并发症、不良妊娠结局的发生概率越高。因此，医疗人员应提醒孕产妇合理降低BMI，并在妊娠期间适量控制孕期BMI的增长幅度（4～6 kg/m2），从而有效降低妊娠期高血压、胎膜早破、剖宫产、巨大儿、早产等妊娠期并发症与不良妊娠结局的发生概率。
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