监督抽验
监督抽验的相关文献在2003年到2022年内共计146篇,主要集中在药学、经济计划与管理、预防医学、卫生学
等领域,其中期刊论文146篇、专利文献8333篇;相关期刊56种,包括中国医疗器械信息、医疗装备、中国医疗器械杂志等;
监督抽验的相关文献由241位作者贡献,包括苏芳、黄力、赖文红等。
监督抽验
-研究学者
- 苏芳
- 黄力
- 赖文红
- 刘海英
- 王伟宁
- 丁苏苏
- 凌真
- 王威
- 王文荣
- 王芳
- 王荭晖
- 冉晓静
- 刘宝春
- 周欣
- 姚晶晶
- 尹萌
- 徐贵福
- 戴文婧
- 承晨
- 朱庆丽
- 朱晓雯
- 李佐法
- 李宝林
- 杨宁
- 梁毅恒
- 毛正银
- 王健
- 王波
- 罗庆祥
- 肖燕萍
- 胡昌勤
- 蔡玲玲
- 许文锋
- 邹丹
- 郭健
- 阮荣炎
- 陈聪
- 雷虹
- 韩聪
- 顾立素
- 马德宁
- 黄宇哲
- 丁艳霞
- 万敏
- 于华生
- 于婷
- 于洋
- 伍小勇
- 何国华
- 何慧
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黄宇哲;
吴静标
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摘要:
体外诊断试剂作为医疗器械的重要组成部分,是预防和诊断、保障人民健康的重要手段。监督抽验是确保体外诊断试剂产品合格的关键监管手段。总结近年生化类检测试剂盒监督抽验遇到的问题,分析这些问题产生的原因,并提出相应的建议,希望为监督抽验提供建设性建议。
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张博;
万敏;
张翔;
熊巍;
李文丽;
陈聪
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摘要:
计数抽样检验是医疗器械质量控制的常用手段之一,在生产和监管过程中得到了广泛应用。GB/T 2828系列标准给出了不同类型的计数抽样检验程序。介绍了GB/T 2828系列标准,以及在不同情景下计数抽样检验方案的设计与检索。同时,还对如何平衡准确性和经济性给出了建议,对于医疗器械生产企业和监管部门的使用具有指导作用。
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阮艺静;
鲁方圆;
谢峻;
韩晓东;
吴勇;
姜泽慧
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摘要:
目的 通过评价马鞍山地区阿莫西林胶囊质量现状,保障人民用药安全.方法 采用法定检验方法对样品进行全项检测,统计分析检验结果.结果 法定检验结果显示44批样品全部符合规定,合格率100%.结论 阿莫西林胶囊的产品质量符合现行标准要求,市场质量可控.
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王馨;
郑景峰;
陈松旺;
徐燕慧;
陈芳;
于华生
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摘要:
目的 为加强医疗器械的质量监管提供参考.方法 通过整理2016~2018年福建省医疗器械省级监督抽验情况,分析医疗器械抽验产品的整体质量状况以及不合格品种情况.结果 3年监督抽验的不合格率分别为4.3%,5.9%,2.2%,不合格率没有成规律递增或递减.结论 医疗器械的监督抽检能够提示质量风险点,是有效的监管手段,对提高医疗器械整体质量有促进作用.
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摘要:
北京市医疗器械检验所(以下简称“北京市器检所”,英文简称“BIMT”)是经相关部门认可授权的综合性医疗器械检验机构。目前,北京市器检所经相关部门授权的检验项目达1280项,范围涵盖医疗器械电气安全、电磁安全、生物安全性评价、医用电气性能评价、医用材料性能评价、体外诊断系统检测等各专业领域,承担着全国和北京地区医疗器械产品监督抽验检验、注册检验、进出口商品检验、委托检验等检验任务,承检能力基本全面覆盖医疗器械全领域。
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刘红;
张静雅;
胡贝;
黄伟;
刘杰;
柳艳云;
孙春艳;
易旋
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摘要:
按照《化妆品卫生规范》(2007年版)、《化妆品安全技术规范》(2015年版)等检验标准,对2015—2018年间湖北省内销售的478批面膜分别进行了汞、41种糖皮质激素、氟轻松和微生物等项目检验,并对检测结果进行统计分析.结果发现,4类检验项目中,汞的合格率为100%,41种糖皮质激素的合格率为96.4%,氟轻松的合格率为99.7%,微生物的合格率为97.1%.综上表明2015—2018年间湖北省面膜类化妆品抽验不合格率<5%,仍应加强监管.
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杨莉
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摘要:
目的 分析盐酸西替利嗪片的质量.方法 依据内蒙古自治区监督抽验计划要求,按法定检验方法,对检验结果进行统计分析.结果 按法定检验方法检验24批次检品,23批检品合格,合格率为95.8%,1批不合格检品的不合格项目为溶出度.结论 盐酸西替利嗪片质量整体质量一般,体现在溶出度差异大,含量均匀度A+2.2S值偏大,生产企业生产工艺需要改进,个别检验项目检验方法需要进一步完善.
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王宸
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摘要:
为进一步加强青海省医疗器械质量监督工作,更加全面、准确、科学地评价我省医疗器械使用的质量状况,掌握使用环节中的安全风险,以保证全省人民群众 用械安全有效。此次省抽共计 4 个品种,160 批次的抽检任务。通过整理并分析 2017 年医疗器械监督抽验情况,最终起到规范医疗机构有效管理医疗器械质量的目的。 同时从技术的角度出发,探究预测本省医疗器械使用环节的质量情况,为省局监管决策提供技术支撑。
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- 四川启睿克科技有限公司
- 公开公告日期:2022-05-13
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摘要:
本发明公开了一种基于自监督和有监督联合训练的半监督文本分类方法及系统,包括以下步骤:采集任务相关数据集,所述数据集包括标注数据集T和未标注数据集U;对所述数据集进行数据增强处理,将处理后得到的增强视图用于扩充原始数据集,得到新样本数据集,所述新样本数据集包括标注数据集T'和未标注数据集U';构建文本语义特征提取网络模型,基于文本语义特征提取网络模型获取文本语义特征向量;在所述文本语义特征提取网络模型上构建分类层,得到分类模型;从所述新样本数据集中重复采样得到batch数据组,每个batch数据组内均包含标注数据和未标注数据;采用所述batch数据组在分类模型上进行分类和对比学习的联合训练,更新模型参数。
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