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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.
徐素琴  向邱 《全科护理》2022,20(1):73-76
目的:探讨项目管理在降低呼吸重症监护室(RICU)环境物品表面多重耐药菌检出率中的应用效果。方法:采用目的抽样方法,选取医院呼吸与危重症医学科RICU 17张编制床位、32处高频接触环境物品表面及42名工作人员为观察对象。2019年1月—2019年3月实施RICU常规管理,2019年4月—2019年6月实施项目管理。比较项目管理前后RICU各类别工作人员手卫生依从率、RICU环境物品表面清洁合格率及多重耐药菌检出率。结果:在项目管理后RICU各类别工作人员手卫生依从率均高于项目管理前(P<0.05);项目管理后RICU环境物品表面清洁合格率较项目管理前升高(P<0.05);项目管理后多重耐药菌(MDRO)病人床单位及病区办公区域环境物体表面的耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)和耐碳青霉烯鲍曼不动杆菌(CRAB)检出率均较项目管理前降低(P<0.05)。结论:项目管理可有效提高RICU各类别工作人员手卫生依从性及环境物品表面清洁合格率,降低RICU环境物品表面多重耐药菌检出率。  相似文献   
4.
乙型肝炎病毒感染为一种全球范围内疾病,HBV感染导致的肝硬化、肝衰竭与原发性肝细胞癌,严重威胁着人们生命健康。乙肝病毒DNA定量检测为乙型肝炎表面抗原最直接的病毒复制指标,临床可将其作为监测评估乙肝病毒的一个重要指标依据,但受实验室要求严格限制,不能快速检测,影响临床疾病诊断。随着临床研究深入,临床研究发现HBsAg水平可用于监控、预测抗病毒治疗效果。本文通过探究分析HBsAg定量水平与HBV DNA相关性,指导临床诊断乙肝病毒,并为后期临床治疗工作开展提供指导意见。  相似文献   
5.
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   
6.
7.
目的:探索不同功率的水冷激光对于不同种植体表面的影响。方法:收集临床上因种植体周围炎而拔除的不同表面种植体,分别用2、3、4 W 3种不同参数的水冷激光处理,通过扫描电镜(SEM)进行观察比较。结果:SLA?非亲水表面和INICELL?表面3~4 W的激光处理既能很好的去污又不会造成表面损伤;Tiunite?表面和国产MDIC种植体微弧氧化表面在2 W时去污效果欠佳,而3 W与4 W去污效果相当,4 W时会导致表面损伤。结论:随着功率的增大,水冷激光去污效果逐渐加强。不同激光参数对于不同种植体表面的影响不同,其中氧化类表面更易崩解,而喷砂酸蚀表面耐受激光的能力更强。  相似文献   
8.
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   
9.
10.
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   
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