目前，上肢運動的疲勞狀態監測，一般單純依賴表面肌電信號（sEMG）對疲勞進行識別和分類，導致結果不穩定，存在一定局限。為此，本文將sEMG信號識別與動作捕捉技術引入到疲勞狀態監測過程中，提出了一種融合改進的肌電疲勞閾值算法與生物力學分析的疲勞分析方法。本研究通過右上肢負載屈肘試驗，同步采集肱二頭肌sEMG信號與上肢動作捕捉數據，并同時運用柏格（Borg）疲勞度主觀自覺量表記錄受試者疲勞感受。然后，將融合改進的肌電疲勞閾值算法和生物力學分析的疲勞分析方法與平均功率頻率（MPF）、譜矩比（SMR）、模糊近似熵（fApEn）、Lempel-Ziv復雜度（LZC）四種單一評價指標疲勞評價方法的試驗結果進行對比。試驗結果表明，本文方法對總體疲勞狀態識別率結果達到98.6%，對輕松、過渡、疲勞三種狀態的識別率分別達到97%、100%、99%，較其他方法更有優勢。本文研究結果證明，本文方法在上肢運動過程中能夠有效預防過度訓練引起的二次損傷，對于疲勞監護具有重要意義。
目的了解南昌市社區就診居民對基本公共衛生服務的知曉和利用情況，為促進有效利用公共衛生服務提供依據。 方法采用分層抽樣法，隨機抽取南昌市5個行政區的20家社區衛生服務機構，對就診居民進行公共衛生服務的知曉與利用調查。采用EpiData 3.0軟件建立數據庫，SPSS 17.0軟件進行統計分析。 結果共調查500例就診居民，其對基本公共衛生服務的知曉率為77.6%，但不同轄區的知曉率差異較大（χ2=75.893，P=0.000），其中灣里區知曉率最高為91.0%，西湖區最低為47.0%。就診居民在社區衛生服務機構的建檔率為59.2%，不同轄區建檔率差異有統計學意義（χ2=110.493，P=0.000），灣里區最高為84.0%，青山湖區最低為40.0%。公共衛生服務對象對基本公共衛生服務總利用率達95.8%，且不同轄區總利用率差異無統計學意義（χ2=7.772，P=0.100），然而不同人群對基本公共衛生服務的利用率差異有統計學意義（P＜0.05）。 結論南昌市社區衛生服務機構就診居民對基本公共衛生服務的知曉率及建檔率不高，但利用率較高，5個轄區居民對基本公共衛生服務的利用情況也不一致。應針對不同轄區人群加強社區基本公共衛生服務知識的宣傳，促進不同轄區之間的共同發展，并提高各人群的基本公共衛生服務利用情況，進一步實現基本公共衛生服務均等化的目標。