赵瑜敏的口腔医学专业学习博客


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全瓷材料在全口重建中的应用

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔修复学
| 字数统计: 370 | 阅读时长 ≈ 1
西雅图读书会的免费在线课程,感谢讲解老师!治疗序列全瓷修复体需有一定厚度,对咬合空间有要求。瓷的厚度,氧化锆低于0.6MM就不够了。透明氧化锆需要1.2MM。粘接在釉质的贴面成功率高。下牙获得足够空间往往较困难,需抬高咬合。有时需配合正畸治疗抬高咬合需考虑的因素瓷系统的选择铸瓷,高强度氧化锆,透明氧 ...
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量化投资学习笔记19——回归分析:实操,泰坦尼克号乘客生还机会预测,线性回归方法。

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 1.5k | 阅读时长 ≈ 6
用kaggle上的泰坦尼克的数据来实操。https://www.kaggle.com/c/titanic/overview在主页上下载了数据。任务:使用泰坦尼克号乘客数据建立机器学习模型,来预测乘客在海难中是否生存。在实际海难中,2224位乘客中有1502位遇难了。似乎有的乘客比其它乘客更有机会获救 ...
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规范化牙周基础治疗

发表于 2020-03-07 | 分类于 牙周病学
| 字数统计: 1.3k | 阅读时长 ≈ 4
这是中华口腔医学会的课程,得是会员才能看。总论:规范化的牙周病基础治疗诊断明确,治疗以检查为依u据,治疗到位而不越位。治疗方法有效,有循证医学依据安全:规避风险,权衡利弊有长期疗效保持目标患者知情多种目标牙周病基础治疗的内容:①拔除治疗无望或影响修复的患牙②口腔卫生宣教③洁治,刮治,根面平整。④去除 ...
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牙周病病史、检查和探诊

发表于 2020-03-07 | 分类于 牙周病学
| 字数统计: 984 | 阅读时长 ≈ 3
主讲 刘晓峰老师所有的口腔治疗均应在健康牙周组织的基础上进行。先掌握理念,策略,流程,再学习具体技术。菌斑控制是核心。规范化牙周治疗是口腔其它治疗取得成功的基础。应该把牙周理念融入到所有口腔治疗和维护中。治疗牙周病必须克服的障碍:①医生坚持正确的理念和信心。②患者的依从性和健康教育(OHI,戒烟,全 ...
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口腔X片摄影

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔影像学
| 字数统计: 481 | 阅读时长 ≈ 1
常见的有根尖片,体层摄影,ct,造影。 根尖片,有分角线投照和平行投照两种。 放胶片时,前牙竖放,边缘超出切缘7MM,后牙横放,边缘超出牙合面10MM。 因胶片紧贴牙冠,无法与牙长轴平行,要求X线的中心线与胶片与牙长轴夹角的对角线垂直。 投照时的角度 X线中心线位置,需通过被摄牙牙根中部。 上1, ...
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与努力相比,聪明的学更重要。

发表于 2020-03-07 | 分类于 学习记录
| 字数统计: 826 | 阅读时长 ≈ 2
唐红柳20200217第一部分 全科思维,专科操作为何要全科?在中国比专科好,尤其开业,留住客户。建议入行3-5年以全科为主。门诊之间的竞争设备是很重要的一方面,要舍得投入。根管治疗是基础,要有时间、提前分析、信心、谨慎、耐心。不要一碰到疑难的就转诊,否则没进步。发现明显超越自己能力的,转诊。树脂充 ...
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量化投资学习笔记18——回归分析:变量的选择、多重共线性及回归分析的改进

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 1k | 阅读时长 ≈ 3
如果模型包含了所有影响因素,称为全模型。如果只包含部分影响因素,称为选模型。影响:①未选入的参数不全为0时,选模型的回归参数为有偏估计。②选模型的预测结果是有偏预测。③选模型的参数估计有较小的方差。④选模型的预测残差有较小的方差。⑤选模型预测的均方误差比全模型小。自变量选择的准则:①残差平方和SSE ...
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量化投资学习笔记17——回归分析:一些问题的处理

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 892 | 阅读时长 ≈ 3
数据违背基本假设的处理常见的问题:异方差,自相关,异常值。异方差指随机误差项的方差不是一个常数,而是随着自变量的取值变化而变化。带来的问题:①使用最小二乘法(OLE)求解参数时,参数的估计值虽然无偏,但不是最小方差线性无偏估计。②参数的显著性检验无效。③回归方程的应用效果不理想。产生原因:①模型缺少 ...
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前后牙树脂美学修复

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔内科
| 字数统计: 910 | 阅读时长 ≈ 3
20200216吴明桃①审美没有对错,尊重患者。②偶尔去治愈,有时去帮助,总是去安慰。③操作时别讨论前牙美学树脂修复的问题:颜色和形态颜色釉质透明度高,本质透明度低,不同部位颜色不同。一个病例没用橡皮障前用树脂比色,充填后有色彩,一天后色差消失。一万小时定律,除了时间以外,还要刻意练习。如何刻意练习 ...
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量化投资学习笔记16——回归分析:多元线性回归

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 786 | 阅读时长 ≈ 3
理论模型 y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε意义与一元线性回归相同。E(y) = E(β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε) =>y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp ...
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