深圳市龙岗区大气污染物与医院呼吸系统疾病门诊量的广义相加模型分析

目的 探讨深圳市龙岗区主要大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀与PM_2.5)与医院呼吸系统疾病门诊量的关系。 方法 收集2013年1月1日－2015年12月31日深圳市龙岗区2家公立医院呼吸系统疾病逐日门诊量资料,深圳市龙岗区逐日大气污染物浓度及逐日气象资料分别来自深圳市环境监测站及气象局,运用时间序列分析广义相加模型对大气污染物日均浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应进行分析。 结果 深圳市龙岗区2013－2015年SO₂ 、NO₂ 、PM₁₀ 与PM_2.5浓度中位数分别为8.08、38.08、46.05 μg/m³及31.04 μg/m³。2家医院三年呼吸系统门诊总量为549 169人次,日门诊量中位数为499人次/d。广义相加模型分析结果表明,除NO₂对呼吸系统疾病门诊量影响差异无统计学意义外,其余三种污染物对呼吸系统疾病门诊量影响均存在滞后效应,污染物每升高10 μg/m³,滞后2 d时SO₂对门诊量影响最强(相对危险度RR为1.030 7,95%CI:1.015 7~1.045 9),滞后3 d时PM₁₀与PM_2.5浓度对呼吸系统疾病门诊量影响最强(PM₁₀:RR=1.005 4,95%CI:1.002 8~1.008 0,PM_2.5:RR=1.006 0, 95%CI:1.002 7~1.009 4)。 结论 深圳市龙岗区大气SO₂、PM₁₀与PM_2.5浓度对医院呼吸系统疾病门诊量影响存在滞后效应。     

基于层次分析法的红色毛癣菌感染豚鼠模型评价

目的建立红色毛癣菌感染豚鼠模型的评价指标体系,综合评价不同的造模方法,优选红色毛癣菌皮肤感染动物模型。方法通过文献调研和专家咨询确定模型评价指标,利用德尔菲法和层次分析法计算出各指标权重,建立红色毛癣菌感染豚鼠模型的综合评价指标体系,进一步以此体系综合评价多种红色毛癣菌皮肤感染动物模型,优选理想的动物模型。结果实验结果确认该评价体系良好;接受免疫抑制剂处理并重复接种红色毛癣菌的动物模型质量较佳,成功率更高。结论本研究采用层次分析法建立的评价指标体系清晰、简便,优选的红色毛癣菌皮肤感染动物模型适合推广用于抗真菌药的药效学评价。     

多种放射性肺损伤动物模型的建立和效应评价研究

放射性肺损伤是胸部肿瘤放疗后常见并发症,随着对放射性肺炎研究不断深入,如何为基础研究和药物干预寻求最佳的动物模型和效应评价已成为当前亟待解决的难题之一。通过检索近10年文献,对不同放射性肺损伤模型动物及放射部位的选择、照射剂量的确定、照射方法的比较和动物模型效应评价进行了对比研究,以期寻找建立放射性肺损伤动物模型的稳定方法和较为明确的效应机制,为防护和减缓放射性肺损伤的发生发展而进行的基础研究和药物研制提供可靠的方法。     

A~2DS~2评分与AIS-APS评分在预测卒中相关肺炎中的表现

目的:比较A~2DS~2评分和AIS-APS评分在预测急性缺血性卒中相关肺炎(SAP)方面的表现。方法:应用回顾性研究的方法纳入2015年8月至2018年7月期间,在云南省中医医院住院的201例急性缺血性卒中患者,用于评估风险评分模型的预测性能,包括A~2DS~2和AIS-APS。通过计算受试者工作特征曲线下的面积,评估每种风险模型在预测SAP方面的表现。结果:31例患者发生SAP,发生率为15.5%。在预测SAP时,A~2DS~2评分的曲线下面积为0.798,在截止值为7时,敏感度和特异性的总和最大化(敏感度=77.0%,特异性=84.3%);AIS-APS评分的曲线下面积为0.847,在截止值为11时,敏感度和特异性的总和最大化(敏感度=88.6%,特异性=73.8%)。AIS-APS评分的曲线下面积显著高于A~2DS~2评分(P=0.046)。结论:AIS-ASP模型是根据常规收集的数据预测SAP的有效工具,在与A~2DS~2模型比较中,显示出极佳的区分能力。     

基于LASSO方法的logistic回归模型在城市老年人群金属暴露与高尿酸血症相关性研究中的应用

目的评估城市老年居民尿金属元素水平与高尿酸血症的关联性。方法基于深圳市某社区医院2017年7月至11月参加免费健康体检≥60岁老年人群(n=2 494,男1 091人,女1 403人),实施1∶1病例对照研究,其中949例高尿酸血症者,按性别和年龄匹配949名无肾小球滤过率异常或肾病者作为对照。病例及对照组人群的健康问卷信息和体检数据完整,并采集点尿样。用电感耦合等离子体质谱仪检测尿中锌(Zn)、砷(As)、硒(Se)、锶(Sr)、镉(Cd)、铅(Pb)的水平。Least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)回归模型用于筛选出多种与高尿酸血症相关性较大的尿金属元素,并进一步用logistic回归筛选高尿酸血症的危险因素。结果男性高尿酸症患者尿Se、Sr和Cd的含量均低于对照人群,差异均有统计学意义(P0.05)。但未见女性高尿酸血症患者与对照组的尿金属元素浓度存在统计学差异(P0.05)。男性尿中六种金属元素中,仅Sr被纳入最优LASSO回归模型,进一步logistic回归分析发现尿Sr浓度在Q_3(10.06～129.43μg/L)或Q_4(129.43μg/L)组的男性发生高尿酸血症的风险均低于尿Sr浓度在Q_1组(36.13μg/L)的男性,OR分别为0.63(95%CI:0.42～0.94)和0.41(95%CI:0.27～0.63)。女性中未见尿金属元素与高尿酸血症存在统计学相关。结论暴露于一定水平的锶是老年男性高尿酸血症的保护因素。     

磁共振动态增强扫描Tofts模型对中央叶前列腺癌及前列腺增生鉴别诊断价值

目的探讨磁共振动态增强扫描(DCE-MRI)Tofts模型对中央叶前列腺癌及前列腺增生的鉴别诊断价值。方法选取自2016年2月至2018年3月于鄂东医疗集团黄石中心医院泌尿外科诊断为中央叶前列腺癌患者28例(中央叶前列腺癌组)与前列腺增生患者32例(前列腺增生组)为研究对象。采取DCE-MRI Tofts模型对两组进行分析,比较两组的血管外细胞外间歇体积百分比(V_e)、转运常数(K~(trans))、速率常数(K_(ep)),通过受试者工作特征(ROC)曲线探讨K~(trans)、K_(ep)、V_e判断中央前列腺癌与前列腺增生的价值。结果中央叶前列腺癌组K~(trans)、K_(ep)、V_e显著高于前列腺增生组,组间比较,差异有统计学意义(P<0.05);K~(trans)、K_(ep)诊断中央叶前列腺癌ROC曲线下面积分别为0.904、0.890,组间比较,差异无统计学意义(P>0.05);V_e值诊断中央叶前列腺癌ROC曲线下面积为0.628,与K~(trans)、K_(ep)曲线下面积比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 DCE-MRI Tofts模型可用于中央叶前列腺癌的鉴别诊断,K~(trans)、K_(ep)表达为重度诊断效能,V_e表达为较弱的诊断效能。     

生理性心肌肥厚实验动物模型和观察指标的研究进展

生理性心肌肥厚发生在生长发育、运动锻炼、妊娠怀孕的过程中,可通过游泳训练模型、跑步机运动模型、主动跑轮运动模型等设计动物实验,获取心脏称重、心脏超声、血流动力学、微观结构、胚胎基因表达等不同方面的心肌肥厚表现、心肌细胞形态、胚胎基因表达变化,了解其相对于病理性心肌肥厚的不同,文章对其研究进展进行综述。     

膳食环境因素对儿童青少年肥胖影响的多水平混合效应模型研究

目的分析2011年中国12省(自治区、直辖市)膳食环境因素对7～17岁中国儿童青少年肥胖的影响。方法利用2011年"中国健康与营养调查"的膳食环境和体格测量数据,本调查采用多阶段分层整群随机抽样方法、连续3天24小时回顾法膳食调查、个人-家庭-社区的问卷调查及身高和体重测量等体格检查方法。选择相关资料完整的1416名7～17岁儿童青少年作为研究对象(男性占50.71%;7～10岁年龄组占43.50%,11～14岁37.43%,15～17岁19.07%),结合2011年国家统计年鉴中的膳食环境数据,构建三水平(省-社区-个人)肥胖与否的二分类结局Logistic随机截距混合效应模型,分析膳食环境因素对儿童青少年肥胖的影响,确定其中危险因素的特性。结果鉴于对单独构建的"省-个体"和"社区-个体"二水平的空模型进行分层的随机效应检验时P值分别为P0.005和0.050P0.100的分析结果,本研究拟合了三水平(省-社区-个人)Logistic随机截距混合效应模型。该模型分析显示,在调整了各个水平其他指标的影响后,省国内生产总值(GDP)(OR=1.00006,P=0.001,95%CI 1.00003～1.00010)和省人均每日食用油消费量(OR=1.18317,P0.001,95%CI 1.10054～1.27200)与7～17岁肥胖呈正相关;以7～10岁年龄组为参照组,11～14岁和15～17岁两个分组与肥胖呈负相关(11～14岁组OR=0.59518,P=0.049,95%CI 0.35465～0.99885;15～17岁组OR=0.13225,P0.001,95%CI 0.04716～0.37084)。7～17岁儿童青少年肥胖二分类Logistics三水平随机截距预测模型的参数估计值为:截距(-2.23457,P0.001,95%CI-2.59581～-1.87334);省GDP系数(0.00003,P=0.007,95%CI 0.00001～0.00005);省人均食用油系数(0.10642,P0.001,95%CI 0.06365～0.14919);以7～10岁年龄组为参照组,11～14岁年龄组系数(-0.56777,P=0.007,95%CI-0.97837～-0.15717),15～17岁年龄组系数(-1.36679,P0.001,95%CI-2.02890～-0.70469)。结论除个体因素外,7～17岁儿童青少年肥胖还会受到省级水平膳食环境影响,其中省GDP和省人均每日食用油消费量影响较为显著;在个体方面,青春期前7～10岁年龄段是儿童青少年肥胖问题的高风险时期。