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1.
目的探讨血清总胆红素、尿酸及超敏C反应蛋白水平对冠心病患者诊疗的临床价值。方法选取2019年2—12月本院收治的120例冠心病患者为研究对象,按疾病类型分为稳定型心绞痛(SA)组(n=38)、不稳定性心绞痛(UA)组(n=45)和急性心肌梗死(AMI)组(n=37),另选取同期健康体检者85名作为对照组,检测血清总胆红素、尿酸和超敏C反应蛋白水平,比较3组与对照组各指标水平差异。结果与对照组比较,冠心病组血清总胆红素水平显著降低,而尿酸和超敏C反应蛋白水平显著提升。UA组、SA组和AMI组血清总胆红素、尿酸和超敏C反应蛋白水平比较差异均有统计学意义(P<0.05),且随着患者病情的加重和发展,血清总胆红素水平下降,尿酸和超敏C反应蛋白水平升高。结论血清总胆红素、尿酸及超敏C反应蛋白水平,与UA、SA和AMI的发展密切相关,可作为冠心病进展的风险观察指标。  相似文献   
2.
3.
4.
特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)是一种慢性进行性发展的致死性疾病,其特征是纤维化组织在肺实质内异常积聚,该病的患病率和病死率逐年增加,预后极差[1]。研究表明,血清中的血清涎液化糖链抗原-6(Krebsvonden Lungen-6,KL6)和基质金属蛋白酶-7 ( Matrix metalloproteinase 7, MMP7)是评估IPF进展的重要标记物[2、3]。肺部超声近年来也被广泛的用于肺纤维化的研究。然而,目前对于肺部超声评分与KL6及MMP7水平的相关性研究较少。先前我们团队经临床实践证实改良肺部超声评分法可用于评估肺间质疾病的严重程度[4、5],但不甚清楚此改良法是否可反映肺纤维化的严重程度。本文旨在研究改良肺部超声评分法与肺纤维化程度及其血清KL6及MMP7相关性,为临床评估肺纤维化提供参考。  相似文献   
5.
摘要 目的 〖JP2〗探讨预防与非预防使用抗菌药物的Ⅰ类切口手术患者感染病原菌的分布及耐药性差异。方法 采集2012年1月—2020年12月Ⅰ类切口感染病例,回顾性分析预防与非预防使用抗菌药物感染病原菌分布及其耐药性差异。结果 Ⅰ类切口预防使用抗菌药物感染革兰阳性菌以肠球菌属细菌为主,革兰阴性菌以非发酵菌较多,且真菌感染较多;非预防使用抗菌药物感染革兰阳性菌以葡萄球菌属细菌较多,革兰阴性菌以肠杆菌科细菌为主。耐药性结果显示,Ⅰ类切口预防与非预防使用抗菌药物感染肠杆菌科细菌对头孢唑林、阿莫西林/克拉维酸、阿米卡星的耐药率分别为91.84%和65.85%、55.10%和37.40%、28.57%和13.82%;铜绿假单胞菌对阿米卡星、亚胺培南、哌拉西林的耐药率分别为23.68 %和5.00%、15.79%和0.00%、31.58%和12.50%;鲍曼不动杆菌对头孢曲松、头孢噻肟、庆大霉素的耐药率分别为100.00%和47.06%、90.91%和52.94%、81.82%和41.18 %;葡萄球菌属细菌对苯唑西林、阿奇霉素、环丙沙星的耐药率分别为71.11%和41.33%、71.11%和42.67%、31.11%和14.67%。结论 Ⅰ类切口预防与非预防使用抗菌药物感染病原菌分布存在差异,预防使用抗菌药物感染病原菌的耐药率较高。  相似文献   
6.
7.
目的 利用膳食平衡指数(diet balance index, DBI)评价浙江省40岁及以上人群的膳食质量,并分析其与认知功能的关系。方法 借助2018年中国健康与营养调查项目中的问卷调查和连续3天24小时膳食回顾法以及家庭调味品称重法收集浙江省40岁及以上人群的膳食数据,计算得到食物和能量摄入量,并应用膳食平衡指数法分析膳食质量和简易精神状态评价量表评估调查对象认知功能,利用多因素Logistic回归分析膳食质量与认知功能受损的相关性。结果 640名研究对象中有14.2%存在认知功能受损;单因素分析显示认知受损者谷类(P=0.001)和其中米类及其制品(P<0.001)以及蛋类(P=0.008)摄入量高于认知正常者,而豆类摄入量(P=0.025)低于认知正常者;认知受损者DBI评分中谷类(P=0.006)和正端分(P=0.028)高于认知正常者;多因素Logistic回归显示中度以上摄入过量与认知受损风险呈正相关(OR=2.486, 95%CI 1.130~5.470,P=0.024)。结论 膳食摄入过量可能会增加浙江省中老年人认知功能受损的风险。  相似文献   
8.
目的:探讨基于乳腺X线摄影的影像组学在乳腺肿块和钙化良恶性鉴别中的应用价值,并将结果与有经验的放射科医生相对比。方法:回顾性收集本院PACS系统中2014年5月1日-2020年3月1日诊断性乳腺X线图像,根据纳入和排除标准筛选出边界清晰的乳腺肿块性病变患者188例(316幅X线图像)和钙化性病变患者215例(364幅X线图像),训练集与测试集比例分别为222:94和256:108,良恶性病变比例约1:1。先采用深度学习的自动分割模型获取肿块和钙化区域ROI,再利用影像组学技术建立良恶性分类模型,计算模型预测病灶良恶性的曲线下面积(AUC),准确性(ACC),敏感度(SEN)和特异度(SPE),并且与有经验的放射科医师对比。结果:乳腺肿块影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.84、0.80、0.89、0.73,乳腺钙化影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.88、0.85、0.87、0.84,放射科医生鉴别乳腺肿块良恶性的ACC、SPE、SEN分别为0.80、0.88、0.76,放射科医生鉴别乳腺钙化良恶性ACC、SPE、SEN分别为0....  相似文献   
9.
10.
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