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《陕西医学杂志》2015,(10):1386-1388
目的:观察131I治疗前后Graves病合并Graves眼病患者血清TNF-α、HA浓度、CAS评分的变化。方法:病例组:随访观察96例Graves病(GD)合并Graves眼病(GO)患者131I治疗前后血清TNF-α、HA浓度,CAS评分的变化。正常对照组:随机检测26例常规健康查体人员的血清TNG-α、HA浓度。结果:131I治疗后GD合并GO患者血清TNF-α、HA浓度明显减低、CAS评分减低,差异有统计学意义(P<0.01);但CAS评分与HA浓度不呈直线相关(P>0.05)。结论:血清TNF-α、HA浓度及CAS评分能够作为GD合并GO患者眼部病变的活动性评价指标,对疾病的治疗有积极的指导意义。 相似文献
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2017年12月至2018年12月,在天津医科大学总医院健康管理中心定期健康体检的3 509名研究对象中,曾罹患肿瘤、罹患慢病和健康对照三组分别有399、1 555、1 555名。年龄为(55.87±11.98)岁,男性占31.38%。慢病组MS患病率(42.44%)高于曾罹患肿瘤组(34.59%)和健康对照组(18.65%)( P<0.001)。与健康对照组相比,曾罹患肿瘤组和慢病组MS患病风险 OR(95% CI)值分别为2.13(1.61~2.83)和2.85(2.23~3.66);曾罹患乳腺癌和甲状腺癌MS患病风险 OR(95% CI)值分别为3.56(2.04~6.21)和2.77(1.46~5.25)。 相似文献
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目的 探讨剂量组学在预测肺癌根治性放疗患者放射性肺炎发生中的应用潜能。方法 回顾性收集行根治性放疗的314例肺癌患者的临床资料、放疗剂量文件、定位及随访CT图像,根据临床资料及影像学随访资料对放射性肺炎进行分级,提取全肺的剂量组学特征,构建机器学习模型。应用1000次自助抽样法(bootstrap)的最小绝对值收敛和选择算子嵌套逻辑回归(LASSO‐LR)及1000次bootstrap的赤池信息量准则(AIC)向后法筛选与放射性肺炎相关的剂量组学特征,随机按照7∶3划分为训练集及验证集,应用逻辑回归建立预测模型,并应用ROC曲线及校正曲线评价模型的性能。结果 共提取120个剂量组学特征,经LASSO‐LR降维筛选得到12个特征进入“特征池”,再经过AIC向后法筛选,最终筛选出6个剂量组学特征进行模型构建,训练集AUC为0.77(95%CI为0.65~0.87),独立验证集AUC为0.72(95%CI为0.64~0.81)。结论 利用剂量组学建立的预测模型具有预测放射性肺炎发生的潜力,但仍需继续纳入多中心数据及前瞻性数据进一步挖掘剂量组学的应用潜能。 相似文献
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肿瘤免疫治疗是通过修复及增强机体免疫系统功能,以控制、杀伤肿瘤细胞,从而使肿瘤特异性死亡,但易引起过度免疫应答导致免疫紊乱。中医药通过扶正(调和营卫、补肾健脾、益气养阴)及祛邪(清热解毒、活血化瘀、消痰散结)来提高人体免疫,抗肿瘤,且毒副作用小。 相似文献
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