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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.
魏思萌 《中国当代儿科杂志》2022,24(3):332-338
围生期是子代大脑及中枢神经发育的关键时期,此期内发生的不同事件都会对子代大脑的发育进程有着深远影响。糖皮质激素、抗生素、硫酸镁、咖啡因、肺表面活性物质及亚低温治疗等是围生期的常见治疗药物及手段,与新生儿的神经发育预后有着密切关系。该文总结近年围生期治疗对新生儿神经发育影响的最新研究进展,为临床决策提供参考。 相似文献
6.
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
7.
8.
《Clinical microbiology and infection》2022,28(7):952-954
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
9.
10.
目的:探讨Teach-Back健康教育模式对学龄期手足口病(HFMD)患儿家属疾病认知水平及防护行为的影响。方法:2018年7月—2020年11月选取我院学龄期113名HFMD患儿家属为研究对象,按照随机数字表法分为对照组56例与观察组57例,对照组给予常规健康教育干预,观察组给予Teach-Back健康教育模式干预,观察两组患儿家属疾病认知水平、行为干预遵从率、患儿症状改善状况。结果:干预后,观察组患儿家属发病原因、传播途径、隔离治疗、并发症预防认知评分高于对照组(P<0.05);观察组患儿家属消毒隔离措施、饭前便后洗手、勤晒衣被、居家开窗通风遵从率高于对照组(P<0.05);观察组患儿发热、口腔溃疡、皮疹、食欲减退改善时间短于对照组(P<0.05)。结论:对学龄期HFMD患儿家属开展Teach-Back健康教育模式,可明显提高家属对疾病认知水平,提高行为干预遵从率,促进患儿恢复。 相似文献