Cpk d инструкция: Согласователь работы кондиционеров срк дм – Срк дм инструкция-Согласователь работы кондиционеров Рисунок 1 Блок СРК D/ DM – Блоги

[Страница 90/197] — Инструкция: Калькулятор CITIZEN SR-260N

SR-260N_French_090324.doc         SIZE: 135x75mm    /   SCALE 2:1   /   2009/3/26

F12 

Conversion des unités angulaires 

La calculatrice vous permet de convertir une unité angulaire 
en degré (DEG), radian (RAD) et en grade (GRAD). 
La relation entre les trois unités angulaires est :   
  

180º =πrad = 200 grad 

1) Pour changer les réglages par défaut en d’autres réglages, 

appuyer sur la touche [ DRG ] jusqu’à ce que l’unité angulaire 
que vous voulez apparaisse à l’écran. 

2) Après avoir entré un angle, appuyer sur [ 2ndF ] [ DRG ] 

plusieurs fois, jusqu’à ce qu’il soit affiché dans la valeur 
angulaire voulue. 

 DEG      

90 

      9 0.

 RAD      

[ 2ndF ] [ DRG ] 

1. 5 7

 GRAD     

90 º(deg) 
= ? (rad) 
= ? (grad) 

[ 2ndF ] [ DRG ] 

1 0 0. 0 0

Fonctions de trigonométrie / de trigonométrie inversé 

Quand vous utilisez ces touches, soyez sur que la calculatrice est 
réglé sur l’unité angulaire que vous voulez utiliser. 

 DEG      

3 sin 85 º = ? 

3 [ x ] 85 [ sin ] [ = ] 

   2. 9 9

 RAD      

cos ( 

4

π

 rad) 

= ? 

[DRG] [ 2ndF ] [π] [ 

÷

 ] 4   

[ = ] [ cos ] 

   0. 7 1

 GRAD     

tan 150grad = ?

[DRG] 150 [ tan ] 

  – 1. 0 0

 DEG      

sin 

–1

 0.5 = ? 

deg 

[DRG] 0.5 [ 2ndF ] [ sin 

–1

 ] 

  3 0. 0 0

 RAD      

cos 

–1

( 

2

1

 ) 

= ? rad 

[DRG] 2 [  √  ] [ 2ndF ] 
[ 1/x ] [ 2ndF ] [ cos 

– 1

 ] 

   0. 7 9

 GRAD     

tan 

–1

 1 = ? grad [DRG] 1 [ 2ndF ] [ tan 

–1

 ] 

  5 0. 0 0

Fonctions hyperbolique / hyperbolique inversé 

 DEG      

cosh2.5+sinh2.5 
= 

1.5 [ HYP ] [ cos ] [ + ]   
1.5 [ HYP ] [ sin ] [ = ] 

   4. 4 8

 DEG        

sinh 

–1

 7 = 

7 [ HYP ] [ 2ndF ] [ sin 

–1

 ] 

   2. 6 4

 DEG        

tanh 1 = 

1 [ HYP ] [ tan ] 

   0. 7 6

Электрическая сковорода CPK-D 3.6QT с несколькими сковородами — TIGER CORPORATION USA

Стандартное отклонение | Что нужно знать для получения сертификата «Шесть сигм».

Стандартное отклонение используется для измерения степени отклонения в процессе. Это один из наиболее распространенных показателей изменчивости набора данных или совокупности.

Есть 2 типа уравнений: выборка и совокупность.

В чем разница между совокупностью и выборкой.

Население относится ко ВСЕМ из набора, а образец является подмножеством. Чаще всего у нас есть выборка, и мы пытаемся вывести что-то обо всей группе. Однако, если мы хотим узнать правду о подмножестве всего населения, используйте уравнение населения.

Использовать население, когда:

1. У вас есть все население.
2. У вас есть выборка из более крупной совокупности, но вас интересует только эта выборка и вы не хотите обобщать свои выводы на совокупность.

Использовать выборку, когда (чаще всего):

1. Если все, что у вас есть, это выборка, но вы хотите сделать заявление о стандартном отклонении генеральной совокупности, из которого взята выборка, вам необходимо использовать SD выборки.

Помните: Невозможно иметь отрицательное стандартное отклонение.

Как измерить стандартное отклонение для образца (ов)

Стандартное отклонение для образца (ов)

1. Вычислить среднее значение набора данных (x-bar)
2. Вычтите среднее значение из каждого значения в данных set
3. Возведите в квадрат разности, найденные на шаге 2.
4. Сложите квадраты разностей, найденных на шаге 3.
5. Разделите сумму из шага 4 на (n — 1) для выборочных данных
6. (Примечание. дисперсия данных).
7. Извлеките квадратный корень из результата шага 5, чтобы получить SD

Пример для образца (ов)

• Чипов на печенье в партии
• Глубина реки

Пример стандартного отклонения для образца (s)

Как измерить стандартное отклонение для совокупности (σ)

Стандартное отклонение для совокупности (σ)

1. Вычислить среднее значение набора данных (μ)
2. Вычтите среднее значение из каждого значения в набор данных
3. Возведите в квадрат различия, найденные на шаге 2.
4. Сложите квадраты разностей, найденные на шаге 3.
5. Разделите сумму, полученную на шаге 4, на N (для данных о населении).
   1. (Примечание: на данный момент у вас есть дисперсия данных).
6. Извлеките квадратный корень из результата шага 5, чтобы получить SD

Пример стандартного отклонения для населения (σ)

SD для населения (σ)

Пример вопроса:

Nana’s Bakery хочет для оптимизации консистенции тортов.2.

Стандартное отклонение = Sqrt (дисперсия)

Равномерное распределение

Равномерное распределение — это непрерывное распределение вероятностей. Он описывает состояние, при котором все возможные результаты случайного эксперимента равновероятны. Для равномерного распределения функция плотности вероятности f (x) постоянна для возможных значений x.

Формула для среднего и стандартного отклонения равномерного распределения

Функция плотности вероятности

Площадь между p и q

Площадь справа от x

Площадь слева от x

Пример: Количество мобильных телефонов, проданных Бета-магазины равномерно распределяются от 6 до 20 в день.Затем найдите

• Среднее значение
• Стандартное отклонение
• Вероятность того, что ежедневные продажи упадут между 10 и 12
• Вероятность того, что в бета-магазинах будет продано не менее 16

Пусть X будет количеством мобильных телефонов, ежедневно продаваемых бета-магазинами, X следует равномерному распределению в (6,20). Таким образом, функция плотности вероятности равна

Полезные видеоролики

Видео об отклонениях

Нормальная кривая

Равномерное распределение

Авторы

• Тед Хессинг

  Первоначально создал Sixcom, чтобы помочь мне подготовиться к экзаменам на черный пояс. Со временем я расширил сайт, чтобы помочь десяткам тысяч кандидатов на пояс Шесть Сигм подготовиться к экзаменам на Зеленый пояс и Черный пояс. Перейдите сюда, чтобы узнать, как сдать экзамен «Шесть сигм» в первый раз!

  Просмотреть все сообщения

• Ramana PV

  Просмотреть все сообщения

Возможности процесса (Cp, Cpk) и производительность процесса (Pp, Ppk)

В методологии качества «Шесть сигм» эффективность процесса сообщается организации как уровень сигмы.Чем выше уровень сигмы, тем лучше выполняется процесс.

Другой способ сообщить о возможностях и производительности процесса — это статистические измерения C _p , C _pk , P _p и P _pk . В этой статье будут представлены определения, интерпретации и расчеты для C _pk и P _pk с использованием цитат на форуме.Спасибо всем, кто помогал в создании этой прекрасной ссылки.

Перейти к следующим разделам:

Определения
C _p = Возможности процесса. Простой и понятный индикатор возможностей процесса.
C _pk = Индекс возможностей процесса. Регулировка C _p для эффекта нецентрированного распределения.
P _p = Производительность процесса.Простой и понятный индикатор производительности процесса.
P _pk = Индекс производительности процесса. Регулировка P _p на эффект нецентрированного распределения.

Интерпретация C _p , C _pk
“ C _pk — это индекс (простое число), который измеряет, насколько процесс приближается к пределам спецификации относительно естественного вариативность процесса.Чем больше индекс, тем меньше вероятность того, что какой-либо предмет выйдет за пределы спецификации ». Нил Полхемус

«Если вы охотитесь по нашим мишеням из лука, дротиков или ружья, попробуйте эту аналогию. Если ваши выстрелы падают в одну и ту же точку, образуя хорошую группу, это высокий C _p , и когда прицел настроен так, что эта плотная группа выстрелов попадает в яблочко, теперь у вас высокий C _pk ». Томми

“ C _pk измеряет, насколько вы близки к своей цели и насколько вы соответствуете средней производительности.Человек может выступать с минимальным отклонением, но он может отклоняться от своей цели в сторону одного из пределов спецификации, что указывает на более низкий C _pk , тогда как C _p будет высоким. С другой стороны, человек может в среднем точно достичь цели, но разброс в производительности велик (но все же ниже диапазона допуска (т.е. интервала спецификации). В этом случае также будет C _pk ниже, но C _p будет высоким. C _pk будет выше только тогда, когда вы достигнете цели последовательно с минимальными отклонениями ». Аджит

«У вас должен быть C _pk 1,33 [4 сигма] или выше, чтобы удовлетворить большинство клиентов». Джо Перито

«Рассмотрим машину и гараж. Гараж определяет пределы спецификации; автомобиль определяет результат процесса. Если автомобиль лишь немного меньше гаража, вам лучше припарковать его прямо в центре гаража (центр спецификации), если вы хотите, чтобы вся машина была в гараже.Если машина шире гаража, неважно, по центру ли она; это не подойдет. Если машина намного меньше гаража (процесс шести сигм), не имеет значения, припаркуете ли вы ее ровно посередине; он подойдет, и у вас будет достаточно места с обеих сторон. Если у вас есть контролируемый процесс с небольшими вариациями, вы сможете легко припарковать машину в гараже и, таким образом, удовлетворить требования клиентов. C _pk показывает взаимосвязь между размером автомобиля, размером гаража и тем, как далеко от середины гаража вы припарковали автомобиль.” Бен

«Само значение можно представить как величину, на которую процесс (автомобиль) может расшириться, прежде чем достигнет ближайшего предела спецификации (края ворот гаража).
C _pk = 1/2 означает, что вы хрустнули ближайший край двери (ой!)
C _pk = 1 означает, что вы просто касаетесь ближайшего края
C _pk = 2 означает, что ваша ширина может увеличиться в 2 раза до касания.
C _pk = 3 означает, что ваша ширина может увеличиться в 3 раза до касания » Ларри Сейбел

Interpreting Pp, Ppk
«Индекс производительности процесса в основном пытается проверить, соответствует ли образец, созданный вами из процесса, требованиям CTQ клиента.Он отличается от «Возможности процесса» тем, что «Производительность процесса» применяется только к определенной партии материала. Образцы из партии могут быть достаточно большими, чтобы отражать вариации в партии. Производительность процесса используется только тогда, когда невозможно оценить управление процессом. Примером этого является короткий предпроизводственный цикл. Производительность процесса обычно использует в своих расчетах сигму образца; Возможности процесса используют значение сигмы процесса, определенное с помощью контрольных диаграмм Moving Range, Range или Sigma.” Praneet

Различия между C _pk и P _pk
« C _pk на короткий срок, P _pk на долгий срок». Сандип Сингх

“ P _pk дает порядковый номер (например, 1,33) для варианта процесса. C _pk указывает отклонение от пределов вашей спецификации. Если вы просто хотите знать, насколько вариативен процесс, вам подойдет измерение P _pk .Если вы хотите знать, как это изменение повлияет на способность вашего процесса удовлетворять требования клиентов (CTQ), вам следует использовать C _pk ». Майкл Уэйли

«Можно утверждать, что использование P _pk и C _pk (с достаточным размером выборки) является гораздо более достоверной оценкой долгосрочной и краткосрочной способности процессов, поскольку сдвиг на 1,5 сигмы имеет неустойчивый статистическая основа ». Эоин

“ C _pk сообщает вам, что процесс МОЖЕТ делать в будущем, при условии, что он остается в состоянии статистического контроля. P _pk расскажет, как этот процесс выполнялся в прошлом. Вы не можете использовать его для предсказания будущего, как с C _pk , потому что процесс не находится в состоянии контроля. Значения для C _pk и P _pk сходятся почти к одному и тому же значению, когда процесс находится под статистическим контролем. это потому, что сигма и стандартное отклонение выборки будут идентичны (по крайней мере, как можно отличить с помощью F-теста).Когда выйдет из-под контроля, значения будут заметно отличаться, возможно, с очень большим отрывом ». Джим Парнелла

“ C _p и C _pk предназначены для вычисления индекса по подгруппе ваших данных (различные смены, машины, операторы и т. Д.), А P _p и P _pk предназначены для всего процесса (без разделения на подгруппы). Для P _pk и C _pk «k» означает «централизующий фактор» — это предполагает, что индекс учитывает тот факт, что ваши данные могут быть не центрированы (и, следовательно, ваш индекс должен быть меньше).Более реалистично использовать P _p и P _pk , чем C _p или C _pk , поскольку изменение процесса не может быть уменьшено с помощью несоответствующей подгруппы. Тем не менее, C _p и C _pk могут быть очень полезны, чтобы узнать, соответствует ли процесс в лучших условиях техническим характеристикам или нет. для существующего процесса.” Шанталь

“ C _p всегда должно быть больше 2,0 для хорошего процесса, который находится под статистическим контролем. Для хорошего процесса под статистическим контролем C _pk должно быть больше 1,5 ». Ранганадха Кумар

«Что касается P _pk / C _pk , они означают одно или другое, и вы обнаружите, что люди путают определения, и вы найдете книги, определяющие их наоборот, и наоборот.Вам нужно будет спросить, какое определение использует человек, с которым вы разговариваете ». Джо Перито

«Я только что закончил встречу с продавцом, и мы хорошо обсудили C _pk по сравнению с P _pk . Между нами определения точно поменялись местами. Результатом стало стандартизация определений и дальнейшее продвижение вперед. Мое предложение другим заключается в том, чтобы у каждой компании была процедура или документ (у нас их нет), в котором есть определения C _pk и P _pk .Это дает каждому стандарт, на который можно ссылаться, КОГДА мы забываем или запутались ». Джон Адамо

«Сообщество« Шесть сигм »стандартизировало определения C _p , C _pk , P _p и P _pk из руководства AIAG SPC на странице 80. Вы можете получить руководство примерно за 7 долларов «. Гэри

Расчет C _pk и P _pk
“ P _p = (USL — LSL) / 6 * Std.dev
C _pl = (Среднее — LSL) /3*Std.dev
C _pu = (USL — Среднее) /3*Std.dev
C _pk = Min ( C _pl , C _pu ) ” Ranganadha Kumar

“ C _pk вычисляется с использованием оценки стандартного отклонения, рассчитанного с использованием R-bar / d2. P _pk использует обычную форму стандартного отклонения, то есть корень из дисперсии или квадратный корень из суммы квадратов, деленной на n — 1 .Оценка стандартного отклонения R-bar / D2 имеет сглаживающий эффект, а статистика C _pk менее чувствительна к точкам, которые дальше от среднего значения, чем P _pk ». Эоин

“ C _pk вычисляется с использованием RBar / d2 или SBar / c4 для сигмы в знаменателе вашего уравнения. Этот расчет для Sigma ТРЕБУЕТ, чтобы процесс находился в состоянии статистического контроля. Если вы не контролируете, ваш расчет сигмы (и, следовательно, Cpk) бесполезен — он действителен только тогда, когда вы контролируете.” Джим Парнелла

«У вас может быть« хороший » C _pk , но все еще есть данные за пределами спецификации, и процесс должен быть под контролем, прежде чем оценивать C _pk ». Мэтт

Пицца с курицей и барбекю CPK’s

Когда я учился в колледже, «Калифорния Пицца Китчен» была апогеем для меня и моих друзей.В то время я был вегетарианцем и любил их восхитительно тонкие и творчески украшенные пиццы больше, чем саму жизнь. CPK был одним из моих любимых вещей.

За годы, прошедшие с тех пор, как я покинул Калифорнию, я время от времени создавал подделки некоторых сортов пиццы CPK, которые я помню, так как CPK нет в радиусе не менее 500 миль от ранчо, а может быть, даже дальше. Сегодня я хочу поделиться своим рендерингом их очень популярной пиццы BBQ Chicken Pizza, которую любил Джефф, мой (платонический) сосед по комнате из Тайваня.

Ааа, Джефф.Я любил этого парня.

Длинная история. В другое время.

А сегодня наслаждайтесь этой пиццей! И измените его, как хотите — я думаю, что в CPK использовался немного другой сыр, чем моя обычная моцарелла, и я добавил кусочки свежего халапеньо и однажды кусочки свежего ананаса. Просто используйте базовый рецепт как отправную точку и получайте удовольствие!

Вот что вам нужно для корочки для пиццы.

Здесь все просто, мои дорогие!

Чтобы сделать корочку, сбрызните дрожжи теплой водой и дайте постоять несколько минут.

Затем посолить муку.

И перемешайте в миксере несколько секунд.

Затем, при минимальной мощности миксера, сбрызните оливковым маслом.

Перемешайте, пока оливковое масло не превратится в муку.

Затем влейте теплую воду / дрожжевую смесь.

Смешайте все вместе, пока все тесто не превратится в липкую массу.

Затем просто накройте миску полиэтиленовой пленкой и отложите на 1-2 часа. Или, если вы хотите приготовить его накануне, или даже за два дня до , просто оставьте его на время в холодильнике.

Когда вы будете готовы приготовить пиццу, вот что вам понадобится.

Для начала разогрейте духовку до 375 градусов, затем бросьте куриные грудки в жаростойкую форму…

Тогда возьмите свой любимый соус барбекю или маринад.

Полить курицу…

Переверните курицу и хорошо покройте ее с обеих сторон. Курицу тоже посолить с двух сторон.

Бросьте курицу в духовку примерно на 25 минут. Соус барбекю станет красивым, коричневым, дымным и красивым.

* Ярлык *. Вы также можете просто купить курицу-гриль, затем измельчить ее и полить соусом барбекю, если не хотите готовить курицу самостоятельно. Это гибко!

Достаньте курицу из духовки. Налейте еще немного соуса для барбекю, если от этого юбка взлетит вверх.

Просто отложите курицу в сторону, пока готовите остальные ингредиенты.

Разрежьте красный лук пополам от корня до кончика, затем вытащите центральную сердцевину, чтобы получить чистые ломтики в форме полумесяца.

Затем нарежьте свежую моцареллу очень тонкими ломтиками.

Тонкая, потому что корочка тонкая. И вы не хотите, чтобы все стало мрачно.

Нарезать курицу барбекю тонкими аккуратными ломтиками…

Затем разрежьте кубики в другом направлении.

Наконец, налейте немного оливкового масла на большую противень, затем смажьте им всю сковороду.

Возьмите ПОЛОВИНУ теста для пиццы (по рецепту получается две корочки) и выдавите тесто вниз, чтобы сформировать красивый, плотный, вытянутый шар.

Понятия не имею, зачем я это делаю, за исключением того, что я видел это в 2004 году в эпизоде ​​«Ресторан» с Рокко Диспирито. Его хороший друг из Италии Антоннио приезжает в Нью-Йорк и показывает Тони, шеф-повару того времени, как готовить пиццу.Он всегда начинает с того, что сжимает тесто в маленький плотный комочек… «как зад женщины», — говорит он по-итальянски.

Это было лучшее реалити-шоу, известное человечеству.

Я хочу, чтобы они вернули его.

Хотя, я не уверен, что Рокко и Джеффри были бы слишком заинтересованы в совместной работе.

Но если бы они это сделали, я бы смотрел.

(Если вы не смотрели «Ресторан» и не понимаете, о чем я говорю, прошу прощения.)

При желании пиццу можно раскатать скалкой, но иногда ее так же легко перебросить и растянуть.

Поверьте, я не знаю, что делаю. И вам не обязательно знать, что вы делаете! Просто потяните и потянитесь, пока не почувствуете, что это правильно.

И когда корочка станет красивой и тонкой, выложите ее на промасленную сковороду.

Сбрызните тесто небольшим количеством оливкового масла и размажьте его грязными пальцами.

Затем очень слегка посыпьте корку солью.Только немного.

ДАЛЕЕ: Обычно я намазываю очень крошечный легкий слой соуса барбекю на корку, рассматривая его как соус для пиццы. Но я сливы забыл.

Представьте: четверо детей. Четыре собаки. Коровы во дворе.

Достаточно сказать.

Теперь положите на корку тонкий слой сыра моцарелла.

Вот… Я могу испечь это прямо сейчас и быть совершенно счастливой в жизни.

Но думаю, я продолжу идти. Добавьте половину нарезанной кубиками курицы барбекю и столько красного лука, сколько сможете.

Я загорелся красным луком; в следующий раз добавлю еще много.

Поскольку я не намазывал соусом корочку, я пошел дальше и немного брызнул сверху собранную пиццу.

Мммм.Привет, любимый.

И… ПРИВЕТ, любовник!

Снимаем с поддона…

Вкусно!

Zee crust eez goot!

Но мы еще не закончили.

Нарезать много хрустящей свежей кинзы.

И посыпать им пиццу перед подачей на стол. Это придает ему неожиданный вкус. Любить это!

Мммм… иди туда, где есть аромат.

Приходите в BBQ Chicken Pizza Country.

Наслаждайтесь!

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты.Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

Тест на изоферменты CPK

Определение

Тест на изоферменты креатинфосфокиназы (CPK) измеряет различные формы CPK в крови. КФК — это фермент, обнаруженный в основном в сердце, головном мозге и скелетных мышцах.

Альтернативные названия

Креатинфосфокиназа — изоферменты; Креатинкиназа — изоферменты; СК — изоферменты; Сердечный приступ — КФК; Crush — CPK

Как проводится тест

Требуется образец крови.Это может быть взято из вены. Этот тест называется венепункцией.

Если вы находитесь в больнице, этот тест можно повторить через 2 или 3 дня. Значительное повышение или снижение общего количества изоферментов КФК или КФК может помочь вашему врачу диагностировать определенные состояния.

Как подготовиться к тесту

В большинстве случаев специальная подготовка не требуется.

Сообщите своему врачу обо всех лекарствах, которые вы принимаете. Некоторые препараты могут повлиять на результаты анализов. К лекарствам, которые могут повысить показатели КФК, относятся следующие:

• Алкоголь
• Амфотерицин B
• Некоторые анестетики
• Кокаин
• Фибратные препараты
• Статины
• Стероиды, такие как дексаметазон

Как будет выглядеть тест

Вы можете почувствовать легкую боль, когда игла вводится для забора крови. Некоторые люди ощущают только покалывание или покалывание. После этого может возникнуть некоторая пульсация.

Почему проводится тест

Этот тест проводится, если тест CPK показывает, что ваш общий уровень CPK повышен. Тестирование изоферментов КФК может помочь найти точный источник поврежденной ткани.

CPK состоит из трех немного разных веществ:

• CPK-1 (также называемый CPK-BB) находится в основном в головном мозге и легких
• CPK-2 (также называемый CPK-MB) находится в основном в сердце
• CPK-3 (также называемый CPK-MM) обнаруживается в основном в скелетных мышцах

Что означают аномальные результаты

Уровни CPK-1 выше нормы:

Поскольку CPK-1 находится в основном в головном мозге и легкие, повреждение любой из этих областей может повысить уровень КФК-1.Повышенный уровень КФК-1 может быть вызван:

• Раком головного мозга
• Повреждением головного мозга (из-за любого типа травмы, включая инсульт или кровотечение в головной мозг)
• Электросудорожная терапия
• Инфаркт легкого
• Судорога

Уровни CPK-2 выше нормы:

Уровни CPK-2 повышаются через 3–6 часов после сердечного приступа. Если не происходит дальнейшего повреждения сердечной мышцы, уровень достигает пика через 12–24 часа и возвращается к норме через 12–48 часов после гибели ткани.

Повышение уровня КФК-2 также может быть связано с:

• Электротравмами
• Дефибрилляцией сердца (целенаправленное электрошокирование сердца медицинским персоналом)
• Травма сердца (например, в результате автомобильной аварии)
• Воспаление сердечная мышца, обычно вызванная вирусом (миокардит)
• Операция на открытом сердце

Уровни КФК-3 выше нормы чаще всего являются признаком мышечного повреждения или мышечного стресса. Причины могут быть:

• Размозжение
• Мышечное повреждение из-за лекарств или длительного неподвижности (рабдомиолиз)
• Мышечная дистрофия
• Миозит (воспаление скелетных мышц)
• Получение большого количества внутримышечных инъекций
и тестирование мышечной функции (электромиография)
• Недавние судороги
• Недавняя операция
• Физические нагрузки

Соображения

Факторы, которые могут повлиять на результаты тестов, включают катетеризацию сердца, внутримышечные инъекции, недавнюю операцию, а также энергичные и продолжительные упражнения или иммобилизацию.

Точность тестирования изоферментов в конкретных условиях составляет около 90%.

Ссылки

Anderson JL. Острый инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST и осложнения инфаркта миокарда. В: Goldman L, Schafer AI, ред. Гольдман-Сесил Медицина . 25-е ​​изд. Филадельфия, Пенсильвания: Эльзевьер Сондерс; 2016: глава 73.

Marshall WJ, Day A, Lapsley M. Белки и ферменты плазмы. В: Marshall WJ, Day A, Lapsley M, eds. Клиническая химия . 8-е изд.Филадельфия, Пенсильвания: Эльзевьер; 2017: глава 16.

Нагараджу К., Глэду Х.С., Лундберг И.Е. Воспалительные заболевания мышц и другие миопатии. В: Файрстейн Г.С., Бадд Р.С., Габриэль С.Е., Макиннес И.Б., О’Делл-младший, ред. Учебник ревматологии Келли и Файрстайна . 10-е изд. Филадельфия, Пенсильвания: Эльзевьер Сондерс; 2017: глава 85.

Селцен Д. Мышечные заболевания. В: Goldman L, Schafer AI, ред. Гольдман-Сесил Медицина . 25-е ​​изд. Филадельфия, Пенсильвания: Эльзевьер Сондерс; 2016: глава 421.

Тяжелый рабдомиолиз, вызванный кветиапином и миртазапином у французского военнослужащего

Отчеты о случаях

Принадлежности Расширять

Принадлежности

• ¹ Отделение психиатрии, Hopital d’Instruction des Armees Begin, Сен-Манде, Франция.
• ² Департамент медицины, Hopital d’Instruction des Armees Begin, Saint Mande, Иль-де-Франс, Франция.
• ³ Кафедра биологии, Госпиталь инструкций по оружию Бегин, Сен-Манд, Иль-де-Франс, Франция.

Элемент в буфере обмена

Отчеты о случаях

Эмерик Сагин и др.Армейский медицинский корпус JR. 2018 май.

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Принадлежности

• ¹ Отделение психиатрии, Hopital d’Instruction des Armees Begin, Сен-Манде, Франция.
• ² Департамент медицины, Hopital d’Instruction des Armees Begin, Saint Mande, Иль-де-Франс, Франция.
• ³ Кафедра биологии, Госпиталь инструкций по оружию Бегин, Сен-Манд, Иль-де-Франс, Франция.

Элемент в буфере обмена

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Рабдомиолиз является потенциальным осложнением употребления психотропных препаратов и потенциально может привести к опасным для жизни осложнениям, таким как острая почечная недостаточность.Мы описываем случай 40-летнего военнослужащего, страдающего посттравматическим стрессовым расстройством, который был госпитализирован для адаптации его лечения. Был введен миртазапин и увеличено количество кветиапина. Через два дня у пациента развился тяжелый синдром рабдомиолиза. Введение миртазапина было приостановлено и начата внутривенная гидратация. Вскоре после этого уровень креатинкиназы снизился, что позволило без осложнений повторно ввести миртазапин. По нашему мнению, ингибирование серотонинергических рецепторов 5-гидрокситриптамина 2a (связанное с миртазапином и кветиапином), связанное с тренировкой мышц, было ответственным за индукцию рабдомиолиза.Это необходимо иметь в виду при корректировке психотропных препаратов, особенно в спортивной популяции, такой как военнослужащие.

Ключевые слова: армия; миртазапин; ptsd; кветиапин; рабдомиолиз; спорт.

© Автор (ы) статьи (или их работодатель (ы), если иное не указано в тексте статьи) 2018.Все права защищены. Запрещается коммерческое использование, если иное прямо не оговорено.

Заявление о конфликте интересов

Конкурирующие интересы: не заявлены.

Похожие статьи

• [Рабдомиолиз, индуцированный антипсихотиками].

  Ратнам К., Сагин Э., Кеу С., Плантамура Дж., Меннессиер С., Лютте Б., Делакур Х.Ратнам С. и др. Анн Биол Клин (Париж). 1 июня 2018 г .; 76 (3): 329-335. DOI: 10.1684 / abc.2018.1351. Анн Биол Клин (Париж). 2018. PMID: 29862972 Французский язык.

• Случай тромбоэмболии легких и рабдомиолиза на фоне терапии миртазапином и рисперидоном.

  Цинк М., Кнопф Ю., Аргириу С., Кувильский А. Цинк М. и др. J Clin Psychiatry. 2006 Май; 67 (5): 835.DOI: 10.4088 / jcp.v67n0521a. J Clin Psychiatry. 2006 г. PMID: 16841636 Рефератов нет.

• Возможный рабдомиолиз, вызванный миртазапином.

  Khandat AB, Nurnberger JI Jr, Shekhar A. Khandat AB, et al. Энн Фармакотер. 2004 июль-август; 38 (7-8): 1321. DOI: 10.1345 / aph.1D487. Epub 2004 8 июня. Энн Фармакотер. 2004 г. PMID: 15187213 Рефератов нет.

• [Рабдомиолиз у подростков с биполярным расстройством. Анализ сопутствующих факторов.

  Рестрепо Д., Монтойя П., Хиральдо Л., Гавирия Г., Мехиа К. Рестрепо Д. и др. Преподобный Коломб Псикиатр. 2015 июль-сентябрь; 44 (3): 183-8. DOI: 10.1016 / j.rcp.2015.02.005. Epub 2015 23 апреля. Преподобный Коломб Псикиатр. 2015 г. PMID: 26578419 Обзор. Испанский язык.

• Серотониновый синдром, вызванный комбинированным применением миртазапина и оланзапина, осложненный рабдомиолизом, острой почечной недостаточностью и острым отеком легких — отчет о случае.

  Wu CS, Tong SH, Ong CT, Sung SF. Wu CS, et al. Acta Neurol Тайвань. 2015 декабрь; 24 (4): 117-21. Acta Neurol Тайвань. 2015 г. PMID: 27333965 Обзор.

Процитировано

• Оланзапин-ассоциированный рабдомиолиз: отчет о болезни.

  Скрябин В.Ю., Застрожин М, Сычев Д.А. Скрябин В.Ю., и др. Cureus. 2021, 8 января; 13 (1): e12568. DOI: 10.7759 / cureus.12568. Cureus. 2021 г. PMID: 33564555 Бесплатная статья PMC.

• Возможный рабдомиолиз, вызванный физической нагрузкой, связанный с тербинафином.

  Буй П.В., Гафни-Паппас Г. Bui PV, et al. Отчеты Oxf Med. 2019 31 мая; 2019 (5): omz036.DOI: 10,1093 / omcr / omz036. eCollection 2019 Май. Отчеты Oxf Med. 2019. PMID: 31198572 Бесплатная статья PMC.

Условия MeSH

• Антидепрессивные средства, трициклические / побочные эффекты *
• Антипсихотические средства / побочные эффекты *
• Миансерин / побочные эффекты
• Миансерин / аналоги и производные *
• Кветиапин фумарат / побочные эффекты *
• Рабдомиолиз / химически индуцированный *
• Стрессовые расстройства, посттравматическая / медикаментозная терапия

Вещества

• Антидепрессивные средства, трициклические

LinkOut — дополнительные ресурсы

• Источники полных текстов

• Источники другой литературы

• Медицинские

цитировать

Формат: AMA APA ГНД NLM

Как измерить возможности и производительность процесса

Введение

Источник: https: // www.semitracks.com/newsletters/october/2014- октябрь -newsletter.php

Приведенный выше пример показывает возможности гаража, сам пример объясняет, каковы возможности процесса. Если процесс распространяется как автомобиль B, возможности гаража будут низкими, однако, если процесс будет сужен, как C или D, мы сможем увидеть, что процесс способен работать в соответствии с ожиданиями клиента.

Возможности процесса — это мера того, насколько процесс выполняется в отношении желаемого результата.Возможность определяется как голос клиента по голосу процесса.

Process Capability состоит из двух частей, а именно: процесса и его возможностей, что по существу означает, насколько процесс способен удовлетворить клиента или достаточно ли он способен. Если говорить о процессе, то на него часто влияют многие другие факторы и шумы.

Следовательно, процесс не будет каждый раз давать одни и те же результаты, он будет отклоняться от своей цели. Отклонение от цели может поставить под вопрос возможности процесса; следовательно, чтобы проверить возможности процесса, нам необходимо выполнить тест возможностей процесса.

Что такое возможности процесса?

Возможности процесса — это измерение возможностей процесса, выполняемого при наличии некоторых факторов шума и входов процесса, влияющих на процесс, из-за которых выходные данные процесса могут не соответствовать целевой линии и могут отклоняться от цели.

Здесь цель означает цель процесса, заданную заказчиком. Клиенты указывают цель с некоторыми ограничениями спецификации, например, USL (верхний предел спецификации) и LSL (нижний предел спецификации), это границы цели, которые клиенты уже принимают во внимание.Но очевидно, что попасть в точную цель практически невозможно, и поэтому заказчики дают USL и LSL.

Если все наши точки данных лежат между этими заданными пределами спецификации, мы можем сказать, что наш процесс способен, однако, если точки данных выходят за пределы спецификации, указанные клиентами, это означает, что процесс не способен предоставить данные в соответствии с потребностями клиентов. требование.

Например, если пицца должна быть доставлена ​​покупателю за 30 минут, то превышение 30-минутного лимита времени может рассматриваться как сбой, или есть возможность доставить пиццу бесплатно.Здесь мы видим, что у нас есть только одно ограничение спецификации — USL.

Следовательно, мы можем сказать, что пределы спецификации могут быть как с верхней, так и с нижней стороны или только с одной стороны, верхней или нижней.

Ключевые моменты, которые следует помнить при оценке возможностей процесса

Обсуждая возможности процесса, мы должны гарантировать, что данные должны быть нормальными и под контролем. Если данные ненормальны и не контролируются, бесполезно проверять возможности процесса.

• Возможности процесса обеспечивают долгосрочную производительность, если они выходят за пределы статистических границ.

• Он проверяет возможности процесса, а также способности людей, машин, измерений и методов.

• Возможности процесса

  могут иметь оба боковых предела, в обрабатывающей промышленности для любого измерения будут верхний и нижний пределы спецификации. В других отраслях может быть только один лимит: максимальный или минимальный. Например, доставка товара должна иметь только максимальный лимит, тогда как сдача экзамена имеет критерий минимум 60%.

Подробнее: 5 лучших инструментов, используемых для улучшения процессов

Возможность дискретных / атрибутных данных

Дискретные данные будут либо дефектными, например, пройден или не пройден, нет или пройден или; Биномиальные данные 0 или 1.

С другой стороны, дискретные данные могут иметь дефекты, например царапины и количество ошибок в одной единице материала или данных. Это называется пуассоновским.

Возможности этих данных могут быть рассчитаны на основе биномиального распределения или распределения Пуассона с использованием Minitab или других программных пакетов, данные также могут быть преобразованы в непрерывную форму, а затем может использоваться обычный метод оценки возможностей процесса.

Графическое представление количественной оценки возможностей процесса

Источник: http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=020170&logNo=10141089343

На приведенном выше рисунке мы можем видеть, что, когда данные процесса имеют более широкий разброс, это отражает плохие возможности, тогда как более узкий разброс отклонений показывает хорошие возможности. Поскольку он находится в пределах спецификации, остается больше места для совершения ошибок, тогда как в показателе плохих возможностей мы можем видеть вариации процесса, превышающие пределы спецификации.

Кроме того, на этом рисунке мы можем различить ЛОС и ЛОС. VOC предоставляется клиентом, тогда как VOP — это обработанный голос, он по своей сути исходит из данных и создает верхний контрольный предел и нижний контрольный предел.

Хотя VOC дает верхний предел спецификации и нижний предел спецификации, он может быть только односторонним, однако контрольные пределы должны иметь обе стороны.

Вы также можете прочитать: DMAIC — Методология улучшения процесса «Шесть сигм»

Показатели возможностей процесса (индексы)

Формула возможностей процесса (Cp, Cpk):

Cp и Cpk используются для краткосрочного процесса или в пределах 6 σ.

Cp = (USL-LSL) / 6σ (внутри) и Cpk = min (Cpu, Cpl),

ЦП = (USL-Среднее) / 3σ (в пределах)

Cpl = (Среднее-Cpl) / 3σ (в пределах)

В Cpk k означает отклонение от цели.

K = (центр процесса — среднее значение процесса) / 50% от USL-LSL, а если говорить о центре процесса;

Центр обработки = (USL + LSL) / 2, а среднее значение процесса — это среднее или среднее значение точек данных процесса.

Хотя мы говорим о внутреннем σ, оно отражает Rbar / d2 или Sbar / C4.

Rbar / d2 используются для данных, если мы видим среднее значение диапазонов подгрупп и когда у нас размер подгруппы меньше 10; тогда как Sbar / C4 используется для точек данных, когда у нас размер подгруппы ≥ 10, где D2 и C4 — предопределенные константы контрольных диаграмм в соответствии с размером подгруппы, который мы взяли. 2 / (n-1)), здесь xbar относится к среднему значению процесса, отдельные точки данных обозначаются x, где n указывает размер выборки, а их степень свободы отражает как n-1.

Pp и Ppk обеспечивают общий обзор возможностей процесса или долгосрочные возможности процесса. Он показывает точную производительность процесса на текущий момент.

Разница между Cp и Cpk

Cp и Cpk оба дают возможность процесса, в то время как Cp говорит о разбросе данных и ширине диапазона данных, Cpk говорит о точках данных, близких к среднему.

Хотя оба дают возможности процесса, Cpk дает более точные возможности процесса. Поскольку он видит точку данных со средним значением, в отличие от Cp, который предоставляет точки данных между USL и LSL.

Есть вероятность, что точки данных лежат между пределами спецификации, но далеко от цели. Следовательно, процесс будет более эффективным, если расстояние между точками и целью будет меньше. Что мы могли видеть по значению Cpk.

Подробнее: Непрерывное совершенствование процесса и его возрастающая важность

Разница между Cpk и Ppk:

Cpk говорит только о вариациях по общей причине или краткосрочном процессе внутри подгрупп.Ppk, с другой стороны, вычисляет все общие причины и особые причины, то есть длительный процессор, поэтому мы можем сказать общие подгруппы процессов.

Cpk говорит о потенциале возможностей процесса, тогда как Ppk предоставляет фактическое состояние возможностей процесса.

Разница между Cp, Cpk и Pp, PPk:

Источник: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=papawolf8&logNo=221107552489

В приведенной выше таблице приводится подробная информация о возможностях процесса.Cp и Cpk говорят только о краткосрочных процессах. Это только CCV, где Pp и Ppk говорят о долгосрочной производительности.

Cpk и Ppk учитывают центрирование и просмотр точек данных вокруг центра. Где Pp и Cp указывают разброс точек данных между верхним и нижним пределами спецификации.

Ключевые предположения о возможностях процесса

Cp и Pp не могут быть найдены для одностороннего процесса, когда у нас есть только один предел спецификации, как говорит сама формула, им нужны оба предела спецификации.Односторонний процесс можно измерить с помощью Cpk и Ppk.

Cpk или Ppk рассматривают лучшие варианты измерения возможностей процесса, поскольку они рассматривают центрирование и точки данных, совпадающие с их целью.

Pp и Cp, с другой стороны, обеспечивают разброс по точкам данных и не учитывают цель, поэтому есть вероятность, что, хотя точки данных лежат между пределами спецификации, мы все еще не можем гарантировать их отклонение от цели иметь в виду.

Cpk можно найти, если мы знаем Cp и можем вычислить значение k также i.е. Cpk = Cp (1-k), где K может быть любым значением от 0 до 1.

Я имею в виду, что по центру и нет сдвига в среднем, тогда значения Cp и Cpk будут одинаковыми.

Cp и Pp всегда будут больше, чем Cpk и Ppk соответственно.

Ссылки по теме: Что такое анализ возможностей?

Каковы этапы анализа возможностей?

Прежде всего, в Six Sigma мы должны знать, с какими типами данных мы имеем дело, поскольку существуют разные методы измерения двух типов данных: дискретные и непрерывные; аналогично возможности процесса измерения зависят от типов данных.

Для анализа возможностей необходимо выполнить следующие шаги:

• Проверьте тип данных, является ли он непрерывным или дискретным.

• Если это дискретные данные, примените анализ возможностей (биномиальный).

• Если это непрерывные данные, проверьте стабильность процесса.

• Стабильность процесса можно проверить с помощью контрольной карты I-MR.

• Если процесс нестабилен, мы не можем рассчитать возможности процесса, нам нужно исправить или настроить данные как стабильные.

• Если стабильно, то проверяем нормальность процесса.

• Если данные нормальные и стабильные, мы можем рассчитать возможность для нормальных данных.

• Если данные не нормальные, сначала необходимо привести данные в норму, если данные не могут быть нормализованы, используйте преобразование Бокса-Кокса.

• После восстановления нормальных данных рассчитайте производительность процесса.

Все вышеперечисленное можно сделать с помощью Capability Sixpack.

Связь между Cp / PP с Sigma:

Здесь мы видим, что Sigma в три раза больше, чем значение Cp / Pp. Если мы знаем возможности процесса, мы также можем найти сигму процесса, умножив ее в 3 раза.

Возможность обработки нестандартных данных

Для расчета возможностей процесса необходимо понимать формы данных процесса, нормальные они или ненормальные; если это ненормальные данные, мы должны видеть, что процесс находится под контролем или нет, если он не находится под контролем; тогда это невозможно предсказать с точки зрения возможностей процесса.

Если процесс вышел из-под контроля, мы должны найти основную причину и устранить проблему, прежде чем идти на дальнейшее тестирование.

Для нестандартных данных мы должны либо преобразовать данные в нормальные, либо попробовать вычисление особого случая для нестандартных данных.

Изучите: 7 вещей, которые вы должны знать о картировании потока создания ценности

Возможность обработки нестандартных дискретных данных

В дискретных данных необходимо, чтобы данные были в числовой форме.Например, количество ошибок в месяц или количество учащихся в классе; он должен быть в распределении Пуассона.

Затем мы вычисляем DPMO / PPM в соответствии с выбранными нами метриками, такими как использование дефектов DPMO и для дефектных PPM; Кроме того, мы должны использовать биномиальную диаграмму, то есть диаграмму P или распределение Пуассона, используя диаграмму u. Для расчета возможностей процесса для дискретных данных вычисляется уровень сигмы (Z).

Заключение

Как мы все знаем, любой процесс будет иметь отклонения из-за нескольких выходов или из-за некоторого шума в процессе.Если у нас разные входы, то выходы не будут одинаковыми или каждый раз точно попадать в цель. Для таких сценариев заказчики должны предоставить место для принятия вариаций. Следовательно, мы можем сказать, что у каждого процесса есть вариации.

В случае отклонения нам необходимо увидеть, насколько мы отклоняемся от нашей цели и насколько мы находимся в пределах установленных клиентами.

Таким образом, возможность процесса определяется как соотношение голоса клиента и голоса процесса:

Cp = (USL-LSL) / 6σ.

Долгосрочные возможности процесса не могут быть такими же, как краткосрочные.

Мы всегда должны сначала пытаться изменить ненормальные данные на нормальные и преобразовать дискретные данные в непрерывные данные, чтобы получить более точные данные.

Еще одно интересное чтение: Полное руководство по инструменту Lean Six Sigma: SIPOC