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1.
2.
目的:探讨颈动脉高分辨率MRI(HR-MRI)血管壁成像和超声对鉴别诊断脑卒中患者颈动脉狭窄原因的效果。方法:连续纳入2018年06月-2020年12月清远市人民医院神经内科诊断为脑卒中的患者31例,均行颈部辨血管壁HR-MRI检查、超声颈动脉以及数字减影血管造影术(DSA)检查。比较不同检查方式对颈动脉狭窄原因检出情况,并采用Kappa检验分析HR-MRI与DSA、超声与DSA诊断结果的一致性。结果:DSA、超声、HR-MRI对动脉硬化的检出率比较差异无统计学意义(P>0.05)。HR-MRI对动脉夹层的检出率高于超声,差异有统计学意义(P<0.05)。超声检查未见异常占比22.6%,DSA、HR-MRI检查未见异常均为0,差异有统计学意义(P<0.05)。Kappa检验分析显示,HR-MRI诊断颈动脉狭窄原因与DSA的一致性良好(Kappa值=0.669,P<0.05)。超声诊断颈动脉狭窄原因与DSA的一致性较差(Kappa值=0.221,P<0.05)。结论:高分辨率MRI血管壁成像技术对脑卒中患者颈动脉狭窄原因的鉴别诊断效果优于超声,可作为临床诊治补充检查首选方式。 相似文献
3.
4.
《Ophthalmology》2023,130(8):844-853
5.
6.
7.
《Health & place》2022
We carried out a longitudinal study on the associations between residential greenness and depression risk in urban areas in Finland. Residential greenness indicators were estimated within various buffer sizes around individuals' home locations (selected n = 14424) using time-series of normalized differential vegetation index (NDVI) and CORINE land cover data (CLC). We estimated individuals’ cumulative exposure to residential greenness over a 5-years and 14-years follow-up. We used doctor-diagnosed depression and Beck Depression Inventory for depression assessment. Our multi-logistic model showed an inverse association between residential greenness and depression, implying lowered depression risk for individuals with higher residential greenness. The association was particularly evident when using NDVI-based residential greenness (within a buffer of 100 m radius) and doctor-diagnosis depression data, adjusted with individual-level covariates. The odds ratio was 0.56 (95% CI 0.33 to 0.96) for the 5-years follow-up, and 0.54 (95% CI 0.30 to 0.98) for the 14-years follow-up. The associations between CLC-based total residential green space and depression varied across the different buffer sizes. In general, all the associations depended on the type of depression assessment, quality of greenness indicators, and the spatial scale of analysis. The associations also varied across the socio-demographic groups and neighborhood socioeconomic disadvantage level. 相似文献
8.
目的 以2017年某省食品安全监测大米中砷含量数据为例,探讨空间统计学方法在食品污染物分析中的应用价值。方法 采用空间点模式估计、核密度分析,全局以及局部自相关性分析等空间统计学方法,在县级空间尺度下,对某省大米中砷含量进行探索性空间数据分析。结果 空间点模式分布图显示,该省大米砷污染的空间分布比较分散,核密度分析结果显示污染热点区域主要在该省中东部地区。全局自相关Moran''s I指数值为0.11,有统计学意义,大米样品中砷污染呈现出低度空间聚集性。有1个"高-高"聚集区,2个典型的"低-低"聚集区。结论 空间统计学运用于食物污染物分布研究上,可以很好地可视化展示、识别污染分布规律、热点地区和聚集区,为基于问题的监测工作的开展提供技术支持。 相似文献
9.
目的 探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据。 方法 收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义线性模型(GWGLM)分析COVID-19确诊病例数及各影响因素间的空间异质性及其相关关系。 结果 对558例确诊病例的空间分布进行分析,广义线性模型(GLM)分析结果显示,人口密度、人均可支配收入、公共预算支出、湖北迁入规模占比和距武汉的空间距离均有统计学意义。人口越密集、人均可支配收入越高、公共预算支出越多,则确诊病例数越多;绝大多数县区的湖北迁入人口规模和距武汉的空间距离与确诊病例数呈负相关。GWGLM的R2为0.363,模型可解释COVID-19确诊病例数总变异的36.3%。 结论 GWGLM能够揭示COVID-19及其影响因素的空间异质性,有助于局域精准施策,应根据各因素的空间分布特征及其与确诊病例数的局域关系制定不同区域的分级防控措施。 相似文献
10.
《中国现代医生》2020,58(7):44-46+50+封三
目的 探讨超高分辨率眼前节OCT在结膜增生性疾病诊断中的应用效果。方法 选取2017年1月~2018年12月浙江大学附属第一医院及北仑分院眼科门诊收治的150例(150眼)结膜增生性疾病患者作为研究组。另选同期在我院进行体检的结膜正常者80例(80眼)作为对照组。统计分析超高分辨率眼前节OCT在睑裂斑,翼状胬肉及鳞状上皮瘤等结膜增生性疾病中临床诊断与病理诊断的符合率。观察分析睑裂斑,翼状胬肉及鳞状上皮瘤等结膜增生性疾病的特征性表现。结果 150例(150眼)结膜增生患者临床诊断为睑裂斑患者30例(30眼),翼状胬肉患者100例(100眼),以及眼表鳞状细胞瘤的患者20例(20眼)。与病理学诊断相比,UHR-OCT诊断睑裂斑诊断符合率为100.00%(30/30),翼状胬肉诊断符合率100.00%(98/98),眼表鳞状细胞瘤诊断符合率为90.91%(20/22),经统计学处理,差异无统计学意义(P0.05)。睑裂斑患者图像特征:生长在角巩膜缘处停止,且角膜上未见隆起,与前弹力层间未见高反射信号,与巩膜间未见明显分界。翼状胬肉患者图像特征:结膜上皮厚度轻度增厚,上皮层表现为中等程度的高反射,角膜上皮与前弹力层间表现为较高程度的高反射信号。OSSN患者图像特征:结膜上皮增厚,呈高反射,结膜正常上皮与异常上皮转变突然,无过渡区域,深部组织间上皮内可见瘤变。结论 超高分辨率眼前节OCT在结膜增生性疾病的诊断中具有较高的准确性,且影像特征明显,具有广阔的临床应用前景。 相似文献