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1.
[目的] 探讨《金匮要略·痉湿暍病脉证并治第二》“纳药鼻中”之“药”所指的具体方药。[方法] 从历代注家注疏入手,对不同观点进行源流上的梳理。同时,通过文字学考证,对“药”字在古汉语中的含义展开探讨。[结果] 对于“纳药鼻中”之“药”,历代注家观点大致可归纳为三类,即随文注解、认为“药”为具有某些特性的药物、认为“药”为瓜蒂散或其类方,其中认为“纳瓜蒂于鼻中”的观点流传较广。通过文字学考证,“药”在楚方言中有指代“白芷”之意,“纳药鼻中”即是“纳白芷于鼻中”,白芷治疗鼻病也为历代医家所习用。[结论] “纳瓜蒂于鼻中”与“纳白芷于鼻中”两种观点都具有一定证据支持,但从文献学角度和仲景书体例而言,“纳药鼻中”原意应为“纳白芷于鼻中”。  相似文献   
2.
[目的] 观察耳穴压豆疗法对老年慢性阻塞性肺疾病急性加重期(acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD)患者症状及肺功能的影响。[方法] 选取2018年11月至2020年10月入住浙江大学医学院附属第一医院老年医学科,符合纳入标准的AECOPD患者60例,使用随机数字表法分成观察组30例和对照组30例。对照组采用常规治疗,观察组采用常规治疗和耳穴压豆(王不留行籽)疗法。分别于治疗前和治疗1、2、3个月评价肺功能,干预后临床症状和COPD评估测试问卷(COPD assessment test,CAT)评分。[结果] 耳穴压豆治疗3个月后,观察组第1秒用力呼气量占预计值(forced expiratory volume in first second accounted for the predicted value,FEV1%)和第1秒用力呼气量/用力肺活量(forced expiratory volume in first second/forced vital capacity,FEV1/FVC%)高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。耳穴压豆治疗3个月后,观察组总有效率(81.8%)高于对照组(64.3%),但两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。耳穴治疗干预3个月后,观察组CAT评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。[结论] 耳穴压豆可显著改善AECOPD患者肺功能,且耳穴压豆疗法操作简便,易于掌握,具有临床推广价值。  相似文献   
3.
国医大师徐经世教授在60余年的临床实践中总结提出肝癌的病机为正虚为本,邪实为标;早期多表现为正虚邪实,木旺土虚;病延日久累及下元,则出现水不涵木的病理表现。正虚是该病的病机关键,治疗应遵循“扶正祛邪,分期论治”的治疗原则,病初应“调和中州,培土达木”为主,病至后期则累及下元,治疗则应“滋水涵木,濡养下元”;同时强调饮食生活起居和情志调护,做到精神内守,从而使邪去正安。  相似文献   
4.
5.
We propose a Deep learning-based weak label learning method for analyzing whole slide images (WSIs) of Hematoxylin and Eosin (H&E) stained tumor tissue not requiring pixel-level or tile-level annotations using Self-supervised pre-training and heterogeneity-aware deep Multiple Instance LEarning (DeepSMILE). We apply DeepSMILE to the task of Homologous recombination deficiency (HRD) and microsatellite instability (MSI) prediction. We utilize contrastive self-supervised learning to pre-train a feature extractor on histopathology tiles of cancer tissue. Additionally, we use variability-aware deep multiple instance learning to learn the tile feature aggregation function while modeling tumor heterogeneity. For MSI prediction in a tumor-annotated and color normalized subset of TCGA-CRC (n=360 patients), contrastive self-supervised learning improves the tile supervision baseline from 0.77 to 0.87 AUROC, on par with our proposed DeepSMILE method. On TCGA-BC (n=1041 patients) without any manual annotations, DeepSMILE improves HRD classification performance from 0.77 to 0.81 AUROC compared to tile supervision with either a self-supervised or ImageNet pre-trained feature extractor. Our proposed methods reach the baseline performance using only 40% of the labeled data on both datasets. These improvements suggest we can use standard self-supervised learning techniques combined with multiple instance learning in the histopathology domain to improve genomic label classification performance with fewer labeled data.  相似文献   
6.
7.
BackgroundIdentifying the MIC wild-type distribution and its delineation of species targeted for receiving antimicrobial agent breakpoints is an important first step for determining clinical breakpoints. Having the main responsibility in the European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST) for characterizing the wild-type distributions and setting epidemiological cut-off values (ECOFFs), we explain the why, the how, and frequent misconceptions of wild-type MIC distributions and ECOFFs.ObjectivesTo clarify how wild-type MIC distributions and ECOFFs for agents and important target organisms are defined and determined and why these are important tools in microbiology, as well as to point to common misunderstandings and inappropriate use.SourcesThe EUCAST database of >40 000 MIC distributions; publications addressing the definition of wild-type MIC distributions, and ECOFFs in bacteria and fungi; and the EUCAST Standard Operating Procedure 10 Documents published by the European Centre for Disease Control and the European Food Safety Agency.ContentThe rationale for defining wild-type distributions and ECOFFs is explained. Setting breakpoints that bisect wild-type MIC distributions leads to poor methodological reproducibility and poor correlation between clinical outcome and susceptibility testing results. The methods applied by EUCAST to select distributions for aggregation and website display are described, highlighting the importance of incorporating data from multiple sources and methods. The methods used by EUCAST to estimate ECOFFs are outlined. Finally, the common misunderstandings of these processes are addressed.ImplicationsThe international community needs to agree on the phenotypic definitions of wild-type distributions. Systematic methods for developing and applying ECOFFs are essential to the conduct of phenotypic antimicrobial susceptibility testing and interpretation, which will remain the dominant laboratory method for the foreseeable future.  相似文献   
8.
9.
目的探讨预后营养指数(PNI)、抗凝血酶Ⅲ(AT-Ⅲ)、中国重症乙型肝炎研究学组-慢加急性肝衰竭评分(COSSH-ACLFs)模型在乙型肝炎病毒(HBV)相关慢加急性肝衰竭(ACLF)患者病情严重程度及短期预后中的价值。 方法回顾性分析2016年1月至2021年9月在南通大学附属南通第三医院诊治的277例HBV相关ACLF患者的临床资料,根据90 d预后情况,将患者分为好转组(108例)和恶化组(169例)。根据患者入院后24 h内血常规、肝肾功能、凝血功能、肝性脑病分级、平均动脉压、血氧饱和度、吸入氧流量,结合患者年龄,计算出PNI、慢性肝衰竭-慢加急性肝衰竭评分、COSSH-ACLFs。采用Logistic回归分析及受试者工作特征(ROC)曲线评估PNI、AT-Ⅲ、COSSH-ACLFs预测HBV相关ACLF患者90 d短期预后的价值。 结果恶化组COSSH-ACLFs明显高于好转组(Z = 11.189,P<0.001),PNI、AT-Ⅲ水平均明显低于好转组(Z = 6.815、6.000,P均<0.001)。多因素回归分析结果提示PNI[比值比(OR)= 0.886,95%置信区间(CI)(0.815,0.963),P = 0.004]、AT-Ⅲ [OR = 0.925,95%CI(0.893,0.958),P<0.001]、COSSH-ACLFs[OR = 11.456,95%CI(5.700,23.023),P<0.001]为HBV相关ACLF患者90 d预后的独立影响因素。PNI、AT-Ⅲ、COSSH-ACLFs预测HBV相关ACLF患者短期预后的曲线下面积(AUC)分别为0.737、0.720、0.893;三者联合预测模型的预测效能最佳,AUC达到0.926。 结论PNI、AT-Ⅲ、COSSH-ACLFs对预测HBV相关ACLF患者的短期预后具有良好的价值,联合应用预测价值更优。  相似文献   
10.
目的 分析轻型/重型新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者的临床特征,探讨心肌型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)与COVID-19轻重症的相关性。方法 回顾性分析2022年6月前重庆大学附属三峡医院收治的超敏肌钙蛋白T(hs-cTnT)表达阴性的COVID-19患者40例,根据《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第八版)》诊断标准,将患者分为轻型和重型两组,比较两组外周血中H-FABP表达水平差异。结果 符合纳入标准的COVID-19患者共40例,其中轻型组20例,重型组20例,与轻型组相比,重型组年龄更大[(41.9±10.5) vs (58.2±16.3)岁],且合并糖尿病比例更高(P均<0.05)。通过比较两组血清H-FABP表达水平发现,重型组H-FABP水平明显高于轻型组[(3.97±1.80) vs (6.88±3.90) μg/L,P<0.05]。结论 在hs-cTnT表达阴性的COVID-19患者中,血清H-FABP表达水平与COVID-19疾病严重程度相关,H-FABP可能作为一个更加敏感且独立的心肌损伤因子用于COVID-19疾病分型。  相似文献   
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