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1.
目的探讨小儿急性喉炎中预见性护理模式的临床应用。方法抽取80例小儿急性喉炎患儿,抽取时间为2017年1月-2018年1月,按照入院顺序分为2组,每组40例。观察组实施预见性护理模式,对照组实施常规护理,对比护理效果。结果观察组治疗总有效率高于对照组(92.50%VS 75.00%,P<0.05);观察组干预后睡眠抵触(1.53±0.52)分、睡眠潜伏期(1.35±0.12)分、睡眠持续状况(1.08±0.32)分、睡眠焦虑(0.94±0.12)分、夜醒次数(0.94±0.12)分等,均低于对照组(P<0.05);观察组体征消失时间(6.25±1.25)d及临床症状缓解时间(4.45±1.05)d均短于对照组(P<0.05)。结论小儿急性喉炎中预见性护理模式的临床应用效果显著,可加快患儿康复,提升睡眠质量,提高治疗效果。 相似文献
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5.
心脑血管疾病是当代威胁人类生命的主要疾病之一,该类病人既有一般健康人的心理特点,又有心理状态的改变,所以在药物治疗的同时,必须进行有效的心理护理。本文采用症状自评量表(SCL-90)统一调查问卷,评定1周时间的两组174人的心理问题,结果表明总症状分,抑郁、焦虑分P<0.001,躯体化,强迫人际关系敏感分P<0.01,敌对,精神病性分P<0.05,恐怖、偏执分P>0.05。针对以上症状,分别对1周以内发病的脑血管病人进行心理护理,通过对病人在心理上安慰,支持,劝解,保证,疏导和环境调查等方面达到治疗疾病目的。 相似文献
6.
血清中高浓度的低密度脂蛋白是冠心病的主要危险因子,而氧化型低密度脂蛋白(OX—LDL)比其天然形式的致动脉粥样硬化作用更强。Toll样受体4(TLR4)与动脉粥样硬化的发生发展密切相关,在粥样斑块组织特别是在脂质丰富、巨噬细胞浸润的部位显著表达和活化。TLR4启动的胞内信号转导最终能激活核因子kappa B(NF—κB),诱导单核/巨噬细胞产生免疫炎性细胞因子、共刺激分子以及黏附分子等。[第一段] 相似文献
7.
8.
目的 探讨天冬氨酸转移酶与血小板比值指数(aspartate transaminase to platelet ratio index,APRI)联合血小板计数短期变化率预测脓毒症相关肝损伤(sepsis-related liver injury,SRLI)发生的临床价值。方法 回顾性选择2018年8月~2021年1月徐州医科大学附属医院重症医学科(intensive care unit,ICU)收治的脓毒症患者。收集患者的临床资料,根据入住ICU28天内是否发生肝损伤分为SRLI组和脓毒症非肝损伤组,比较两组患者各指标的差异。采用多因素Logistic回归分析筛选发生SRLI的危险因素;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估APRI联合血小板计数短期变化率对SRLI发生的预测效能。结果 共入组222例脓毒症患者,其中SRLI组102例,脓毒症非肝损伤组120例;SRLI组男性患者更多、体重指数更大,急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ及序贯器官衰竭评分更高,ICU住院时长、机械通气时间更长,行气管切开术的患者更多,28天病死率更高;SRLI组患者在天冬氨酸氨基转移酶、谷氨酸氨基转移酶、谷氨酰转移酶、直接胆红素、总胆红素、乳酸水平上明显高于脓毒症非肝损伤组,SRLI组患者血小板计数较脓毒症非肝损伤组更低(P均<0.05),SRLI组患者的APRI及血小板计数短期变化率较脓毒症非肝损伤组患者更大(P<0.001);多因素Logistic回归分析显示,谷氨酸氨基转移酶、总胆红素、APRI、血小板计数短期变化率为预测SRLI发生的独立危险因素。ROC曲线结果显示,APRI预测SRLI发生的ROC曲线下面积(AUC)为0.841(95% CI:0.788~0.894),血小板计数短期变化率的AUC为0.787(95% CI:0.728~0.847);而 APRI联合血小板计数短期变化率预测SRLI发生的AUC为0.905,当取最佳截断值0.44时,敏感度为82.4%,特异性为88.2%,优于单一指标对SRLI的诊断预测价值。结论APRI及血小板计数短期变化率可很好的预测SRLI的发生,当两者联合时,对SRLI发生的预测价值更高。 相似文献
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目的:探索药物的结构特征参数在预测药物与辅料相互作用中的规律。方法:采用两室渗透模型测定不同性质的21种药物的透膜速度,考察辅料对药物渗透的阻滞作用。通过计算药物的分子大小、电荷和形状相关的特征参数,考察药物特征参数与辅料相互作用的相关性。结果:根据12 h时9种辅料对21个药物渗透速度的影响,得到辅料对药物的阻滞率,将药物分为5类。第1类药物的阻滞率小于-25%,辅料表现出加速渗透作用;第2类药物对辅料不敏感,此类药物除非极性可及表面积(ASA_P)与偶极矩(dipole)参数外都与其他药物存在显著差异(Z=-0.704、-0.503,P=0.534、0.669);第3类药物对表面活性剂敏感,此类药物的重原子数量(a_heavy)、分子范德华体积(vol)、正电荷可及表面积(ASA+)参数的差异显著(Z=-1.965、-2.211、
-2.111,P=0.047、0.024、0.035);第4类对表面活性剂和崩解剂敏感,此类药物参数的差异不显著;第5类药物对多类辅料敏感,此类药物的负电荷可及表面积(ASA-)、ASA_P 、dipole 等参数的差异显著(Z=-2.836、-2.611、-2.462,P=0.003、0.007、0.012)。结论:分子大小、极性、形状指标能够较好预测药物与辅料相互作用关系。 相似文献