320层容积CT无心率(律)控制的冠状动脉血管成像在冠心病高危人群中的初步应用

目的 探讨在无心率(律)控制条件下,320层容积CT冠状动脉血管成像(VCTA)诊断冠心病高危人群冠状动脉狭窄的准确性.方法 对30例有冠心病高危因素的患者,以冠状动脉导管造影(ICA)为金标准,评价VCTA诊断冠状动脉节段狭窄率≥50%的敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)及Youden指数;同时采用卡方检验分析心率快慢及钙化程度对2种检查方法诊断一致率的影响.结果 30例患者平均心率(73.7±15.4)次/min(bpm),420个可分析节段的平均Agatston钙化积分中位数为45.6分(OR=181).心率＜70和≥70 bpm分别显示242和169段,诊断一致率差异无统计学意义(P＞0.05);Agatston钙化积分≥100分的图像质量和诊断一致率低于Agatston钙化积分＜100分的节段,但VCTA与ICA结果仍具有良好吻合性(P＞0.05).结论 在无心率(律)控制情况下,VCTA对冠心病高危人群的冠状动脉狭窄诊断具有很高的准确性.     

DSA Innova CT重组与320排CTA成像评价筛前动脉的初步探讨

目的:初步探讨DSA Innova CT重组与320排CTA对识别筛前动脉的走行及其与邻近结构关系的价值,为FESS准确识别筛前动脉提供参考。方法:回顾性分析32例临床怀疑脑血管疾病患者影像资料,所有病例均先后行选择性颈内动脉血管造影术(DSA)及320排CTA成像,利用原始数据重组出筛前动脉,并分别测量筛前动脉与额隐窝后壁、前颅底的距离,对两种方法筛前动脉显示率及测量结果进行统计学比较。在CTA三维VR图像上测量筛前动脉与Dacryon点的距离。结果:两种方法筛前动脉显示率无统计学差别,两种方法测量筛前动脉与额隐窝后壁、前颅底的距离无显著差异。结论:DSA Innova CT重组与320排CTA均可以识别筛前动脉的走行,320排CTA基本可以代替有创性DSA检查对筛前动脉进行术前评价。     

甘肃酒泉地区人群HLA-A、B、DRB1等位基因多态性研究

目的研究中国造血干细胞捐献者资料库甘肃分库汉族捐献者HLA-A、B、DRB1等位基因频率分布特征。方法采用反向特异性寡核苷酸探针杂交法(PCR-SSO)基因分型技术,对甘肃酒泉地区215份健康无血缘关系的汉族人群的人类白细胞抗原(HLA-A、-B、-DRB1)等位基因进行基因分型。结果在受检人群中共检出54种HLA特异性基因,A*02(32.47%)、A*11(20.62%)、A*24(14.95%)、B*15(15.72%)、B*40(13.4%)、DRB1*09(16.49%)、DRB1*12(15.46%)、DRB1*04(11.86%)和DRB1*15(10.57%)为本地区汉族人群的优势基因,其中A位点检出以往国内报道较少的A*74等位基因。结论甘肃酒泉汉族人群HLA-A、B、DRB1等位基因的分布特征接近北方汉族人群,与中国汉族人总体分布特征相似。未发现群体特有的基因,但具有其自身分布特征。这为不同地区、不同人群有可能在中国造血干细胞库甘肃地区汉族捐献者中寻找到HLA相合的供者提供了依据。     

超声心动图诊断无冠窦瘤破入右心房1例

患者男,22岁.活动后胸闷、心悸、气促,加重伴下肢水肿2个月来院.体查:胸骨右缘第3肋间可闻及收缩期及舒张期连续性吹风样杂音,心相对浊音界扩大,心率86次/min,血压110/67 mm Hg(1mm Hg=0.133 kPa).     

缩窄性心包炎超声特征的logistic回归分析

【摘要】目的：利用logistic回归分析探讨超声诊断缩窄性心包炎（CP）的特征性指标。方法：回顾性分析116例疑似CP患者的常规二维、脉冲多普勒超声（PW）以及组织多普勒成像技术（TDI）超声心动图声像特征。根据手术、心导管检测或心内膜活检结果，CP组78例（其病因结核60例，占77%，特发或手术后8例，占10%，不明原因10例，占13%），非CP组38例。根据CP组与非CP组间比较结果，我们将心包增厚、室间隔抖动征、心室变形、吸气后二尖瓣E峰峰值流速变化率（△Emv）>25%、二尖瓣环隔侧舒张期组织位移速度（隔e''）>8cm/s以及隔e''>二尖瓣环外侧舒张期组织位移速度（侧e''）纳入多因素logistic回归分析，确定超声特征诊断CP的独立影响因子并构建联合诊断模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价各项超声特征及联合诊断模型对CP的诊断效能。结果：多因素logistic回归分析结果显示室间隔抖动征（X1）、隔e''＞8cm/s（X2）和吸气后△Emv＞25%（X3）为CP的独立影响因素（P均<0.05）；建立的预测CP的联合诊断模型为Logit（P）=-3.166+2.758X1+2.832X2+2.255X3。此模型预测CP的符合率为89.8%，AUC为0.931。结论：利用多因素logistic回归分析建立超声特征联合诊断模型有利于提高对CP的诊断效能。