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目的探究糖化血红蛋白在糖尿病(DM)诊断中的应用价值。方法选取该院收治的36例糖尿病(DM)患者作为观察组,时间区间为2019年10月—2020年10月,实施糖化血红蛋白展开筛查和诊断,同时选择36名无糖尿病的健康者为对照组,分析并发症发生率、血糖指标、生活质量、心理状态评分等情况。结果观察组的空腹血糖、糖化血红蛋白和餐后2 h血糖的指标均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组经糖化血红蛋白展开筛查和诊断后,发现其各项生活质量评分均高于筛查诊断前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论针对糖尿病(DM)患者,采用糖化血红蛋白展开筛查和诊断,可有效反映患者血糖改变情况,进一步提升临床上患者疾病诊断准确性,改善其不良负性心理情绪,提供可靠的参考资料,同时显著改善患者的生活质量,安全有效,具有临床应用价值。  相似文献   
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ObjectiveTo evaluate differences in postoperative pain control and opioids requirement in thoracic surgical patients following implementation of an Enhanced Recovery after Thoracic Surgery protocol with a comprehensive postoperative pain management strategy.Material and MethodsA retrospective analysis of a prospectively maintained database of patients undergoing pulmonary resections by robotic thoracoscopy or thoracotomy from January 1, 2017, to January 31, 2019, was conducted. Multimodal pain management strategy (opioid-sparing analgesics, infiltration of liposomal bupivacaine to intercostal spaces and surgical sites, and elimination of thoracic epidural analgesia use in thoracotomy patients) was implemented as part of Enhanced Recovery after Thoracic Surgery on February 1, 2018. Outcome metrics including patient-reported pain levels, in-hospital and postdischarge opioids use, postoperative complications, and length of stay were compared before and after protocol implementation.ResultsIn total, 310 robotic thoracoscopy and 62 thoracotomy patients met the inclusion criteria. This pain management strategy was associated with significant reduction of postoperative pain in both groups with an overall reduction of postoperative opioids requirement. Median in-hospital opioids use (morphine milligram equivalent per day) was reduced from 30 to 18.36 (P = .009) for the robotic thoracoscopy group and slightly increased from 15.48 to 21.0 (P = .27) in the thoracotomy group. More importantly, median postdischarge opioids prescribed (total morphine milligram equivalent) was significantly reduced from 480.0 to 150.0 (P < .001) and 887.5 to 150.0 (P < .001) for the thoracoscopy and thoracotomy groups, respectively. Similar short-term perioperative outcomes were observed in both groups before and following protocol implementation.ConclusionsImplementation of Enhanced Recovery after Thoracic Surgery allows safe elimination of epidural use, better pain control, and less postoperative opioids use, especially a drastic reduction of postdischarge opioid need, without adversely affecting outcomes.  相似文献   
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目的:基于原发肿瘤及淋巴结CT特征建立评分模型预测食管鳞癌患者喉返神经旁淋巴结(RLN-LN)转移风险。方法:回顾性收集2014年1月至2019年12月于北京大学肿瘤医院行食管癌根治术并清扫RLN-LN的92例食管鳞癌患者。根据术后淋巴结病理结果分为RLN-LN转移组(n=37)和非转移组(n=55)。评估术前CT图像,记录食管癌患者年龄、性别、分化程度、肿瘤位置、肿瘤大小(肿瘤长度、肿瘤厚度、厚度/长度)、RLN-LN大小(淋巴结短径、长径、短径/多平面重建(MPR)最长径]。采用多元logistic回归筛选独立预测因子并建立评分模型,采用ROC曲线评估评分模型及独立预测因子诊断RLN-LN转移的效能,采用Z检验比较曲线下面积(AUC)的差异。应用Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估模型拟合度。结果:肿瘤位置、肿瘤长度、RLN-LN短径、短径/MPR最长径是RLN-LN转移的独立预测因子,其诊断RLN-LN转移的AUC分别为0.586、0.705、0.831、0.777。基于以上4个CT特征建立评分模型,评分模型诊断RLN-LN转移的AUC为0.903(95%CI 0.846~0.959),优于各单一CT特征(Z=5.812,P<0.001;Z=2.161,P=0.030;Z=2.929,P=0.003;Z=4.052,P<0.001)。拟合优度Hosmer-Lemeshow检验结果显示P=0.555,校准曲线提示评分模型预测RLN-LN转移风险与实际转移风险之间具有良好的一致性。结论:基于CT图像的评分模型有助于食管鳞癌RLN-LN转移状态危险分层。  相似文献   
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目的 探讨盆筋膜的结构、范围及其与直肠固有筋膜的层次关系。方法 2020年12月至2021年3月对由广东药科大学生命与生物制药学院人体解剖与胚胎学系及中山大学中山医学院人体解剖学教研室提供的12具(男性5具、女性7具)骨盆标本进行大体观察,并对Denonvilliers筋膜进行组织学观察。结合2019年12月至2021年3月中山大学附属第三医院胃肠外科收治的20例直肠癌病人(男性10例、女性10例)的盆腔磁共振图像和手术视频进行解剖学印证。结果 12具骨盆大体标本显示,盆筋膜与Gerota筋膜相延续,部分纤维于S4水平构成直肠骶骨筋膜,向下与直肠固有筋膜融合终止于联合纵肌;部分纤维与后方骶前筋膜融合构成肛提肌上筋膜及肌间纤维。Denonvilliers筋膜在盆腔前外侧约2点、10点处与盆筋膜相延续构成完整筒状结构,包绕内层由直肠固有筋膜封套的直肠系膜;除“侧韧带”处有盆腔自主神经直肠支、淋巴管、直肠中动脉相连外,两层筋膜形成完整的双筒状结构,横断面呈同心圆状。除直肠支进入直肠固有筋膜外,盆腔自主神经主要分支均位于盆筋膜内层及Denonvilliers筋膜以外,沿直肠固有筋膜轮廓游离能够避免损伤盆腔自主神经。在7具女性骨盆标本中均能见到菲薄的Denonvilliers筋膜结构。直肠癌病人的横断面磁共振图像能够看到直肠固有筋膜与外侧盆筋膜、Denonvilliers筋膜的轮廓和间隙,手术视频资料也可见到完整盆壁筋膜和Denonvilliers筋膜的轮廓。结论 直肠癌手术中,在盆筋膜、Denonvilliers筋膜与直肠固有筋膜两层结构的间隙进行分离,并保持两层筋膜的完整性,对于保证肿瘤根治性和保护排尿及性功能至关重要。  相似文献   
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BackgroundCompared with invasive fractional flow reserve (FFR), coronary CT angiography (cCTA) is limited in detecting hemodynamically relevant lesions. cCTA-based FFR (CT-FFR) is an approach to overcome this insufficiency by use of computational fluid dynamics. Applying recent innovations in computer science, a machine learning (ML) method for CT-FFR derivation was introduced and showed improved diagnostic performance compared to cCTA alone. We sought to investigate the influence of stenosis location in the coronary artery system on the performance of ML-CT-FFR in a large, multicenter cohort.MethodsThree hundred and thirty patients (75.2% male, median age 63 years) with 502 coronary artery stenoses were included in this substudy of the MACHINE (Machine Learning Based CT Angiography Derived FFR: A Multi-Center Registry) registry. Correlation of ML-CT-FFR with the invasive reference standard FFR was assessed and pooled diagnostic performance of ML-CT-FFR and cCTA was determined separately for the following stenosis locations: RCA, LAD, LCX, proximal, middle, and distal vessel segments.ResultsML-CT-FFR correlated well with invasive FFR across the different stenosis locations. Per-lesion analysis revealed improved diagnostic accuracy of ML-CT-FFR compared with conventional cCTA for stenoses in the RCA (71.8% [95% confidence interval, 63.0%–79.5%] vs. 54.8% [45.7%–63.8%]), LAD (79.3 [73.9–84.0] vs. 59.6 [53.5–65.6]), LCX (84.1 [76.0–90.3] vs. 63.7 [54.1–72.6]), proximal (81.5 [74.6–87.1] vs. 63.8 [55.9–71.2]), middle (81.2 [75.7–85.9] vs. 59.4 [53.0–65.6]) and distal stenosis location (67.4 [57.0–76.6] vs. 51.6 [41.1–62.0]).ConclusionIn a multicenter cohort with high disease prevalence, ML-CT-FFR offered improved diagnostic performance over cCTA for detecting hemodynamically relevant stenoses regardless of their location.  相似文献   
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