排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 10 毫秒
1
1.
胡建雄 刘涛 肖建鹏 何冠豪 容祖华 殷李华 万东华 曾韦霖 龚德鑫 郭凌川 朱志华 曾丽连 康敏 宋铁 钟豪杰 何剑峰 孙立梅 李艳 马文军 《中华流行病学杂志》2020,41(5):657-661
目的 评估广东省各市新型冠状病毒的疫情输入风险,并进行短期风险预警。方法 获取截至2020年2月25日广东省21个地级市和其他各省报告病例数及百度迁徙指数,计算广东省各城市的累计疫情输入风险指数,对输入风险指数与病例报告数进行相关性分析以确定滞后时间,最后根据风险指数划分疫情输入风险等级。结果 广东省累计报告确诊病例1 347例,90.0%的病例聚集在珠三角地区。广东省平均每天的疫情输入风险指数为44.03。在各市的输入风险来源中,湛江市的最大风险来自海南省,其他市均来自湖北省,广东省的相邻省份也有较大影响。广东省滞后4 d的疫情输入风险指数与每日新增病报告例数的相关性最高(r=0.73)。各市累计4 d的风险预警显示,未来4 d东莞、深圳、中山、广州、佛山和惠州市具有高输入风险,累计输入风险指数分别为38.85、21.59、11.67、11.25、6.19和5.92,最高风险仍来源于湖北省。结论 广东省外来人口较多的城市具有较高的疫情输入风险,湖北省和广东省的邻近省份是输入疫情的主要省份。 相似文献
2.
目的 研究间歇性断食对老年前期肥胖大鼠代谢和肠道菌群的影响.方法 雌性Wistar大鼠经42周高脂高糖饲料饲养造模,根据体质量选取模型鼠进行间歇性断食干预.干预方法为每2周断食72 h,总干预时间18周.干预后进行口服葡萄糖耐量试验、血脂4项检测.收集粪便,通过Illumina高通量测序检测16S rRNA基因V4可变区,运用QIIME及LEfSe分析肠道菌群.结果 间歇性断食组体质量相对于模型对照组显著下降(P<0.01);高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇均显著下降(P<0.05);空腹血糖显著上升(P<0.01);葡萄糖耐量测试曲线下面积显著高于模型对照组,糖耐量减退(P<0.05);HE染色显示间歇性断食轻度减少肝脏脂肪变性.肠道菌群结果显示,断食组肠道菌群得到显著改善,具体表现为YS2、RF32、Helicobacteraceae(螺杆菌科)增加,Lactobacillus(乳杆菌属)、Roseburia(罗氏菌属)、Erysipelotrichaceae(韦荣球菌科)、Ralstonia(青枯菌属)、Bradyrhizobiaceae(慢生根瘤菌科)和RF39减少.Spearman相关性分析发现Bradyrhizobiaceae与总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇呈正相关;大鼠体质量与RF39呈负相关.结论 间歇性断食能改善肠道菌群,降低老年前期肥胖大鼠体质量和血脂水平,但对糖代谢有不良影响. 相似文献
3.
随着全球气候变化,气温升高及极端气象事件的强度及频率增加严重着威胁人类的生命和健康。本文根据近年国内外的研究进展,综述了气象因素和极端气象事件对人群死亡和发病的影响,并对气象因素健康影响的未来研究提出建议,为相关学者开展研究提供参考。 相似文献
4.
5.
6.
目的 比较广州、温州市两个城市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的流行模式,并评估两个城市疫情的防控效果。方法 获取截至2020年2月29日广州和温州市COVID-19确诊病例的个案数据,绘制两个城市疫情的流行曲线,收集不同时间的防控措施,计算在两个城市的实时再生数。结果 广州和温州市分别纳入确诊病例346例和465例,两个城市病例均集中在30~59岁(广州市:54.9%;温州市:70.3%)。流行曲线显示广州和温州市的每日发病数分别在1月27日与1月26日到达峰值,随后出现下降趋势。两个城市的发病高峰均出现在湖北省输入病例的抵达高峰后,且温州市的湖北省输入病例的抵达高峰早于广州市。广州市一直以输入病例为主,温州市从前期的以输入病例为主转变为后期以本地病例为主。虽然两个城市流行模式存在差异,在采取了有力的防控措施后,两个城市均取得了较好的防控效果。结论 COVID-19输入疫情可导致两种不同的流行模式,但采取强有力的防控措施,均能有效控制疫情蔓延。 相似文献
7.
目的 构建肠道寄生虫卵的粪检显微图像数据集,建立一个深度学习模型,为肠道寄生虫疾病辅助诊断提供技术支撑。方法 利用显微镜和数码相机采集12种肠道寄生虫虫卵显微图像,经预处理后对虫卵的类别和位置进行标注,形成粪检显微图像数据集。以掩膜区域卷积神经网络深度学习模型作为框架,对标定框回归、分类、掩膜进行训练,并评估其性能。结果 构建的图像数据集共6 299张图片,涵盖了10 944个虫卵图像。经测试建立的深度学习模型总体识别准确率为90.20%,12种虫卵的准确率为58.65%(曼氏迭宫绦虫卵)~100.00%(蛲虫卵)。结论 构建肠道寄生虫卵的显微图像数据集和利用卷积神经网络建立肠道寄生虫卵显微图像的识别模型可为寄生虫相关疾病的辅助诊断提供技术支撑。 相似文献
1