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  1981年   1篇
  1957年   1篇
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1.
目的 基于核酸试纸条技术,建立一种快速检测蜡样芽胞杆菌entFM毒素基因的方法。 方法 煮沸法提取蜡样芽胞杆菌DNA,以蜡样芽胞杆菌entFM毒素基因作为靶基因,采用NCBI primer-BLAST 5.0软件设计特异性引物并通过克隆转化鉴定PCR产物,建立并组装核酸试纸条,评价核酸试纸条的特异性、灵敏度和稳定性。 结果 蜡样芽胞杆菌DNA浓度为300 mg?L-1,纯度约为1.60。PCR产物阳性条带经切胶回收、克隆转化和测序比对,与GenBank数据库中已登记的entFM相似性为100%。在pH值7.0条件下,每100 μL 胶体金溶液加入3.3 μg链霉亲和素浓度标记,质控线浓度为1.8 g?L-1,检测线浓度为1 g?L-1时,硝酸纤维素膜上质控线与检测线均可与PCR产物反应出现清晰的红色条带。按照最适条件组装成核酸试纸条,PCR产物6 μL,样品展开液100 μL,检测10 min后可观察结果。核酸试纸条特异性与电泳结果一致,仅蜡样芽胞杆菌为阳性结果,与金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞杆菌、大肠埃希菌和沙门氏菌皆无交叉反应,为阴性结果;灵敏度检测,核酸试纸条DNA质量浓度同时降至10-3 mg?L-1仍可准确检测,普通PCR电泳结果显示DNA质量浓度同时降至10-1 mg?L-1出现目的条带,核酸试纸条比普通PCR灵敏度提高100倍;稳定性检测,核酸试纸条在第6、9和12个月进行检测稳定性一致。 结论 建立的核酸试纸条检测蜡样芽胞杆菌entFM毒素基因灵敏度高、特异性强且具有良好稳定性,适用于快速鉴别蜡样芽胞杆菌entFM毒素基因。  相似文献   
2.
目的研究免疫学检验联合检测诊断类风湿关节炎(RA)的临床价值。方法40例进行体检的健康人员作为参照组,同期40例类风湿关节炎患者作为研究组。两组受检者均接受免疫学检验联合检测,分析检验结果。比较两组类风湿因子(RF)、抗环瓜氨酸多肽抗体(抗CCP)、抗角蛋白抗体(AKA)阳性检出率,免疫球蛋白G(IgG)、补体C3、补体C4水平。结果研究组的RF、抗CCP、AKA阳性检出率分别为85.00%、62.50%、85.00%,均高于参照组的2.50%、5.00%、0,差异具有统计学意义(P<0.05)。研究组的IgG为(15.64±4.71)g/L、补体C3为(0.68±0.25)g/L、补体C4为(0.14±0.05)g/L,参照组的IgG为(10.47±3.08)g/L、补体C3为(1.23±0.31)g/L、补体C4为(0.29±0.17)g/L。研究组的IgG高于参照组,补体C3、补体C4低于参照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论采用免疫学检验联合检测诊断类风湿关节炎的准确率较高,临床可以将其作为类风湿关节炎诊断的有效方案,为患者的疾病治疗提供参考。  相似文献   
3.
《中华医学杂志》2022,(7):463-467
2020年年初, 新型冠状病毒肺炎疫情暴发。4.26万名医务人员和9千余名公共卫生人员驰援湖北武汉, 加强重症救治、轻症收治隔离、社区拉网筛查, 用3个月时间取得了武汉保卫战的胜利。常态化疫情防控阶段, 实施以核酸检测为主的扩大预防, 完善平急结合的公共卫生体系, "歼灭"了相继发生在多地的聚集性疫情, 用2~3个潜伏期控制住了疫情的传播。在"动态清零"新阶段, 强调抓早、抓小、抓基础的精准防控, 严把重点部位防控, 抓住"黄金24 h", 在约1个潜伏期时间控制住疫情传播。中国始终采取积极的防控策略, 其自信和定力源于坚持中国共产党的绝对领导, 源于医疗卫生事业的鲜明本质, 源于健康社会治理的显著优势。  相似文献   
4.
目的 探讨糖尿病并发新型冠状病毒肺炎( corona virus disease 2019,COVID 19)患者的临床常规实验室指标变化及其临床意义。方法 收集 2020年 1月 21日~ 3月 2日在河南省南阳市中心医院感染性疾病科就诊的 COVID 19患者,分为糖尿病(diabetes mellitus,DM)组和非糖尿病(non-diabetes mellitus,NDM)组,采用 Mann-Whitney U检验和 Kruskal-Wallis H检验比较组间常规检测指标的差异,并用 Logistic回归对重症患者进行危险因素分析。结果 ①共有 NDM组 36例,DM组 17例,DM组的年龄显著高于 NDM组(59.12±10.92 岁 vs 45.03±16.73岁),差异具有统计学意义( t=3.31,P=0.001);②与 NDM组相比, DM组的中性粒细胞计数 [(5.85±3.29 )×109/L],纤维蛋白原浓度(4.71±1.37 g/L),D-二聚体 [0.63(0.22,2.81) mg/L ] ,C反应蛋白 [18.30(12.81,54.10)mg/L]和白细胞介素 -4(2.55± 0.49pg/ml)水平显著高于 NDM组 [(3.41±1.93)×109/L,3.54±0.82 g/L,0.22(0.16,0.39) mg/L,8.05(1.59,16.45)mg/L,(2.01±0.63pg/ml)],差异均有统计学意义( t=2.45~ 3.40,均 P < 0.05),而淋巴细胞计数显著低于 NDM组 [(0.83±0.45)×109/L vs(1.32±0.50)×109/L],差异有统计学意义( t=-3.42,P=0.001);③随着血糖水平的升高, COVID-19患者的淋巴细胞计数逐渐降低 [(1.50±0.41)×109/L,(1.19±0.55 )×109/L,(0.78±0.33)×109/L],差异有统计学意义( F=13.93,P=0.001),而纤维蛋白原浓度( 3.24±0.54 g/L,3.90±0.98 g/L,4.63±1.53 g/L)、 D-二聚体 [0.16(0.12,0.42)mg/L, 0.27(0.16, 0.44)mg/L,0.63(0.22,2.81)mg/L ]和 C反应蛋白 [5.10(1.58, 10.84)mg/L,9.40(2.80,28.40)mg/L,27.93(12.81,64.39)mg/L]水平逐渐升高,差异有统计学意义( F=9.30~ 13.32,均 P< 0.05);④ DM组患重症(包括重型和危重型) COVID-19的比例显著高于 NDM组(58.80% vs 16.67%),差异有统计学意义( χ2=0.43,P=0.002),且住院时间显著长于 NDM患者(15.18±5.43天 vs 10.39±5.82天),差异有统计学意义( t=2.87,P=0.004)。调整性别和年龄后发现,淋巴细胞计数(风险比 [HR]=0.023,P=0.011)、糖尿病( HR=5.33, P=0.026)是 COVID-19患者罹患重症的独立危险因素。结论 糖尿病并发 COVID-19患者处于高凝状态,炎症反应更显著,糖尿病是 COVID-19患者罹患重症的独立危险因素。  相似文献   
5.
新知     
《康复》2022,(1)
新型无创检测,可实现患者长期血脂管理中国科学院生物医学光学研究团队与中国科学技术大学第一附属医院合作幵发的无创检测系统,可以通过对皮肤胆固醇的无创检测,实现对心血管疾病患者的血脂管理。近日,相关研究成果分别发表在《生命医学工程在线》和《健康与疾病中的脂质》期刊上。  相似文献   
6.
  目的  探讨胰腺CT密度和最大截面积联合中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)检测在重症胰腺炎预后的评估价值。  方法  选取2020年6月~2022年1月我院收治的46例重症胰腺炎患者作为观察组,另选同期40例健康体测者作为对照组,对所有研究对象进行CT检查,结合Image J计算胰腺CT密度和最大截面积,检测NLR,利用ROC曲线分析三者联合对重症胰腺炎预后评估的价值。  结果  观察组患者胰腺CT密度小于对照组(P < 0.05),最大截面积大于对照组(P < 0.05);观察组患者NLR高于对照组(P < 0.05),BISAP评分较高;CT密度和最大截面积评估重症胰腺炎预后的曲线下面积为0.786,敏感度为80.31%,特异性为80.84%;NLR评估重症胰腺炎预后的曲线下面积为0.775,敏感度为62.51%,特异性为56.27%;CT密度及最大截面积联合NLR评估重症胰腺炎预后的曲线下面积为0.884,敏感度为87.51%,特异性为82.15%。  结论  利用胰腺CT密度和最大截面积联合NLR检测对重症胰腺炎预后进行评估具有一定的临床应用价值。   相似文献   
7.
目的 探讨医院信息系统中增加住院陪护管理功能的应用效果。方法 基于互联网医院、智慧医院等信息系统,开发信息化住院陪护管理功能,包括流行病学史调查、免费核酸申请、电子陪护证办理、体温监测登记及上报和统计查询。该功能与医院智慧护理链接后全院应用。比较功能应用前和应用后的遵医嘱一患一陪达标率、有效陪护证达标率、体温监测并登记日上报达标率和陪护证使用追溯率,评价护士和管理者疫情防控管理的人均耗时以及对该管理功能的满意度。结果 应用信息化陪护管理功能后,一患一陪达标率、有效陪护证达标率、体温监测并登记日上报达标率和陪护证使用追溯率显著高于应用前(均P<0.05);护士陪护管理人均耗时从(554.13±30.77)s降至(311.67±21.54)s(P<0.05);护士和管理者对该信息化陪护管理功能的满意度显著提高(均P<0.05)。结论 信息化住院陪护管理功能的应用有效提升了疫情期间陪护的管理质量和管理效率,提高了一线护士和管理者的满意度。  相似文献   
8.
9.
提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96%。结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。  相似文献   
10.
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