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目的回顾四川省疾病预防控制中心"十一五""十二五""十三五"期间因公出国(境)任务现状,为强化新时期疾病预防控制国际交流与合作提供依据和建议。方法通过Excel 2013软件录入2006—2020年的因公出国(境)档案资料并建立数据库,从任务类型、业务领域、出访国家(地区)、经费来源等方面进行描述性分析。结果2016—2020年("十三五")四川省疾控中心因公出国(境)共223人次,2011—2015年("十二五")较2006—2010年("十一五")下降14.29%,2016—2020年较2011—2015年下降51.19%,实地考察出访人次2016—2020年较2006—2010年下降80%,任务占比下降约52.18%;业务领域方面,传染性疾病防治领域出访129人次(57.85%),非传染性慢性疾病防治14人次(6.28%)、卫生检验10人次(4.48%)、免疫规划8人次(3.59%);出访高收入国家(地区)人次"十三五"时期较"十一五"时期下降76.47%,占比下降43.76%,对外援助增加7人次。结论2006—2020年四川省疾控中心因公出国(境)出访人次总体呈下降趋势,实地考察任务下降幅度最大;出访任务集中于传染性疾病防治领域,在业务领域分布上存在较为明显的比例失衡现象;出访高收入国家(地区)人次(占比)下降,对外援助大幅增加。 相似文献
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目的 分析术前SCC、CYFRA21-1与肺鳞癌临床病理特征、预后之间的关系。方法 收集2017年3月~2018年4月在云南省肿瘤医院确诊的肺鳞癌患者100例为观察组,确诊为肺良性肿瘤患者90名为肺良性肿瘤组、以及正常人群90名为健康人群组。通过电化学发光法对SCC、CYFRA21-1两种指标进行检测。检测SCC、CYFRA21-1含量,分析在肺鳞癌中表达的临床意义。结果 SCC、CYFRA21-1在肺鳞癌中比在肺良性肿瘤、健康人群中含量要高,差异有统计学意义(P<0.001),并且敏感性均高于其他两组;男性患者的SCC、CYFRA21-1含量高于女性患者,差异具有统计学意义(P<0.05);SCC、CYFRA21-1含量在年龄≥60岁的含量高于<60岁患者,差异无统计学意义(P>0.05);有吸烟史患者的SCC含量高于无吸烟史患者,差异无统计学意义(P>0.05)。CYFRA21-1在吸烟史患者中高表达,差异有统计学意义(P<0.05);SCC、CYFRA21-1在有淋巴结转移、远处转移、肿瘤直径≥5 cm、病理分期为晚期时高表达,差异具有统计学意义(P<0.05);SCC、CYFRA21-1阳性患者OS、PFS比阴性患者短;SCC、CYFRA21-1两者之间呈正相关,相关系数(r)为0.630。结论 SCC、CYFRA21-1在肺鳞癌中表达上调;SCC、CYFRA21-1与性别之间存在某种内在联系;SCC、CYFRA21-1与肺鳞癌的TNM分期呈正相关;SCC、CYFRA21-1阳性患者OS、PFS比阴性患者短;SCC、CYFRA21-1两者之间呈正相关,相关系数(r)为0.630。 相似文献
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目的:探究脑脊液(CSF)变化对脑出血电阻抗断层扫描(EIT)成像表征影响的基本规律,为成像方法改进奠定实验基础。方法:采用基于COMOSL软件建立含有脑脊液层和脑出血目标的三维颅脑有限元仿真模型,利用阻尼最小二乘算法重建CSF整体减少和局部减少情况下的EIT图像,以重建图像感兴趣区域(ROI)的平均阻抗值作为重建结果分析的主要参考指标。结果:当CSF整体体积减少时,EIT图像中存在阻抗升高的目标,易造成对出血目标成像的误判,当其体积减少2 ml以上时,EIT图像难以真实地反映出血目标的位置和变化信息;CSF体积的变化与EIT重建值之间具有高度相关性。在CSF体积局部减少的情况下,EIT图像能够反映出血目标的位置信息,但其重建值表达为阻抗升高。结论:脑脊液变化对脑出血电阻抗成像表征的影响研究证实,CSF体积变化是导致出血性病变在EIT图像中表现为阻抗升高的重要影响因素,可为后续脑出血EIT成像算法改进提供数据支撑。 相似文献
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肥厚型心肌病(HCM)是一种常见的遗传性心脏病,是青少年及年轻运动员心源性猝死的最主要原因之一,其分子遗传学基础为基因突变。TNNC1是HCM的重要致病基因之一,目前仅发现其少量非同义单核苷酸多态性(nsSNPs)位点与HCM发病相关,但该基因其他nsSNPs数量较多,结合临床进行实验遗传检测其基因型与表型的关系,工作量巨大,尚不可行。因此,采用生物信息学方法,从dbSNP数据库中筛选出TNNC1基因全部的nsSNPs,联合4款(Mutation Taster、PolyPhen-2、PhD-SNP和MutPred)专业软件,进行有害性分级筛选和致病关联预测,最后进行突变蛋白三维结构建模及可视化分析。结果显示,首次从TNNC1基因102个nsSNPs位点中预测出疾病相关的18个(G159D、S69R、P52R、D149G、D3V、G140E、N51K、D151V、M47R、G110C、A23D、G140R、K158N、C35Y、R147C、L48P、F74C和V44G)高风险nsSNPs。基于生物信息学方法,以TNNC1基因的nsSNPs为示范,分析其nsSNPs与疾病表型的关系,这为其他遗传疾病致病基因nsSNPs的关联分析打下理论研究基础,具有重要的参考价值。 相似文献