甲泼尼龙联合异丙托溴胺治疗重症哮喘患者的临床疗效

目的探讨甲泼尼龙联合异丙托溴胺治疗重症哮喘患者的临床疗效。方法选取2017年12月至2019年12月本院收治的98例重症哮喘患者,按照随机数字表法分为对照组(n=45)与观察组(n=53)。对照组采用甲泼尼龙治疗,观察组在对照组基础上联合异丙托溴胺治疗,比较两组临床疗效、肺功能改善情况及不良反应发生情况。结果治疗后,观察组治疗总有效率高于对照组(P<0.05)。两组第1秒用力呼气容积(FEV₄)、用力肺活量(FVC)、FEV₄/FVC均升高,且观察组高于对照组(P<0.05)。两组不良反应发生率比较差异无统计学意义。结论甲泼尼龙联合异丙托溴胺治疗重症哮喘具有较高的应用价值,可显著改善临床症状及肺功能,且安全性较高。     

国外动物智能军事应用情报研究

目的：阐述动物智能在军事学的应用及意义。方法：以学术论文、新闻、报纸、智库报告等作为信息源，综合研究国外动物智能军事应用实例及内在关联，描述动物智能在未来战场应用场景。结果：动物智能军事应用主要是动物特殊能力的军事应用和动物智能的仿生武器应用。结论：动物部队、仿生作战部队和动物战术是未来战争不可忽视的重要组成部分，动物智能的隐匿、灵活、多变等特点正逐渐被广泛应用于战场。     

红外光谱数据融合对栽培滇重楼产地鉴别*

目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样，不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异，多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息，建立一个高效而准确的产地鉴别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地（保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪）共366份栽培滇重楼根茎为实验材料，采集其傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱（ATR-FTMIR）数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集，基于4种特征变量提取方法（CARS、VIP、SPA、SO-Covsel）结合2种数据融合策略（低级数据融合和中级数据融合），建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型的稳定性，模型训练集和预测集准确率（ACC）评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异，在中级数据融合中，基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合，低级数据融合模型得到了最为满意的结果，其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型，能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。     

妊娠糖尿病患者血清、脐血及胎盘组织中 Visfatin和 Chemerin的表达与胰岛素抵抗发生机制的研究

目的　探讨妊娠糖尿病（ gestational diabetes mellitus，GDM）患者血清、脐血及胎盘组织中的内脏脂肪组织（Visfatin）、脂肪因子趋化素（ Chemerin）的表达变化及与患者发生胰岛素抵抗的关系。方法　选取阜阳市人民医院 2018年 12月～ 2020年 4月妊娠分娩的 GDM孕妇 100例作为 GDM组、糖耐量正常孕妇 100例作为 NGT组。统计分析两组的一般资料、血糖指标、血脂指标，检测两组研究对象血清、脐血、胎盘组织中的 Visfatin，Chemerin表达水平，分析 Visfatin，Chemerin表达与胰岛素抵抗指数（ HOMA-IR）的相关性；通过重组慢病毒载体构建 Visfatin， Chemerin过表达的 3T3-L1脂肪细胞，分析 Visfatin，Chemerin过表达对 3T3-L1脂肪细胞增殖、葡萄糖消耗量、 Akt及 pAkt蛋白表达的影响。结果　GDM 组的 FPG(5.84±0.52mmol/L)，Fins(18.96±3.75μU/ml)，HbA1c(6.42%±0.89%)， HOMA-IR(2.48±0.66)，TC(5.22±0.57mmol/L)和 TG(2.41±0.43mmol/L)测定值均高于 NGT组 (4.61±0.40mmol/L，     

子痫前期孕妇血清 SOCS3，PP-13，GATA-3水平变化及其预测价值研究

目的　探讨血清细胞因子信号转导负调控因子 -3（SOCS-3）、胎盘蛋白 -13(PP-13)、GATA结合蛋白 3(GATA-     

空腹血糖与TG/HDL-C 对非糖尿病患者并发COVID-19 的预测价值研究

目的　探究空腹血糖与三酰甘油/ 高密度脂蛋白胆固醇(triglyceride/high density lipoprotein cholesterol, TG/HDL-C) 比值在对糖尿病患者并发新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19) 的预测价值。方法　连续收集2021 年12 月～ 2022 年1 月西安市第四医院收治的非糖尿病并发COVID-19 患者39 例，通过倾向性评分匹配同期西安交通大学第二附属医院健康体检者34 例( 健康对照组)，比较两组间临床特征与实验室检验指标，Logistic 回归及受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC) 曲线分析空腹血糖与TG/HDL-C 对非糖尿病患者并发COVID-19 的预测价值。结果　COVID-19 患者均为轻型(30 例) 或普通型(9 例)，整体症状较轻，中位年龄29.0 (20.0, 49.0) 岁，男性24 例(61.5%)，临床预后较好。COVID-19 患者入院时空腹血糖(4.30±0.47 mmol/L) 与HDL-C[1.07(0.86, 1.30) mmol/L]较健康对照组[5.15±0.70 mmol/L, 2.24(1.77, 3.05) mmol/L] 显著降低，差异具有统计学意义(t=6.277, P ＜ 0.001；Z =-6.026,P＜0.001)，而低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol, LDL-C) [2.40(1.81, 2.91) mmol/L] 与TG/HDL-C [0.91(0.54, 1.52)] 较健康对照组[1.11 (0.99, 1.30) mmol/L, 0.54 (0.33, 0.90)] 显著升高，差异具有统计学意义(Z=-6.271, -2.801,均P ＜ 0.005)。Logistic 回归分析显示入院时空腹血糖可能是非糖尿病患者感染COVID-19 的独立保护因素(OR :0.020,95% CI: 0.003 ～ 0.150)，TG/HDL-C 升高可能是COVID-19 发病的独立危险因素(OR :4.802, 95% CI: 1.249 ～ 18.460)。ROC 曲线结果显示，空腹血糖与TG/HDL-C 能较好地预测COVID-19 发病风险，曲线下面积(area under curve, AUC) 分别为0.871 和0.708，二者联合诊断的AUC 为0.895。结论　空腹血糖降低与TG/HDL-C 升高可能是非糖尿病人群并发COVID-19 的危险因素，对COVID-19 发病具有较好的预测价值。