HIV/AIDS合并颈部淋巴结结核患者的临床表现和超声图像特征探讨

目的探讨HIV/AIDS合并颈部淋巴结结核患者的临床表现和超声图像特征，为临床初步诊断提供影像学依据。方法选取浙江中医药大学附属杭州市西溪医院2015年10月至2020年6月HIV/AIDS合并颈部淋巴结结核患者56例（研究组）和确诊为HIV/AIDS的非结核患者60例（对照组），采集两组患者的基本资料、临床表现、超声检查表现以及相关实验室检查结果并进行比较。结果研究组患者中发热、盗汗、乏力和体重减轻的发生率均高于对照组（均P＜0.05），但咳嗽发生率比较差异无统计学意义（P＞0.05）。研究组CD4+T细胞＜50个/滋l的患者占37.5%，与对照组的16.7%相比差异有统计学意义（P＜0.05）。超声检查结果显示，两组淋巴结直径≥3cm、淋巴结内部存在血流信号患者占比的差异均无统计学意义（均P＞0.05）；存在淋巴结融合现象患者占比分别为48.2%、26.7%，差异有统计学意义（P＜0.05）。研究组中存在钙化征和窦道征者占比分别为16.1%和8.9%，而对照组中存在钙化征患者占比3.3%，无患者存在窦道征，两组比较差异均有统计学意义（均P＜0.05）。结论HIV/AIDS合并颈部淋巴结结核患者的超声检查图像具有一定的特征表现，结合临床表现和实验室检查，可对HIV/AIDS合并颈部淋巴结结核患者的早期初步诊断提供依据。     

乙脑后遗症治验

刘××,男,7岁。患儿于1971年8月患乙型脑炎,经地区人民医院抢救脱险,但留有严重之后遗症达四年之久,经多方医治无效。至1976年6月。邀余就诊,诊见患儿痴呆不语,口流涎沫,面肌时时抽搐,时而齘齿,双上肢呈僵直性挛缩,双下肢因拘急而行走不稳。     

健康教育在老年骨质疏松性髋部骨折护理中的效果及护理策略

目的探讨健康教育在老年骨质疏松性髋部骨折护理中的效果及护理策略。方法回顾分析该院2017年8月至2018年4月接收的老年骨质疏松性髋部骨折患者86例为研究对象,抽签法分为观察组(健康教育)与对照组(常规护理)各43例。比较两组患者的遵医行为、生活质量、观察指标、护理效果与再次骨折率。结果教育前两组患者的髋关节功能与疼痛阈值比较差异均无统计学意义(均P>0.05);教育后观察组髋关节功能较对照组高,疼痛阈值较对照组低;生理职能、躯体领域、情感职能与活力评分均较对照组高;疾病认知度、饮食、补钙与运动锻炼分值较对照组高;观察组的护理有效率(97.67%)高于对照组(86.04%),观察组疾病未复发,对照组复发率9.30%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对老年骨质疏松性髋部骨折患者采用健康教育能缓解疼痛且促进髋关节功能恢复,提高生活质量与遵医行为,提高护理效果避免疾病复发。     

瞬时弹性成像技术联合血清学标志物评估慢性 乙型肝炎早期肝纤维化的应用研究

目的 探讨瞬时弹性成像（transient elastography，TE）技术联合血清学标志物评估慢性乙型肝炎（chronic hepatitis B，CHB）患者早期肝纤维化的临床应用价值。方法 回顾性分析2020年1月至2022年11月浙江中医药大学附属杭州西溪医院收治的176例CHB患者的临床资料，将纳入患者分为训练组（n=123）和测试组（n=53），基于训练组数据通过最小绝对收缩和选择算子算法对临床特征进行筛选，使用多因素Logistic回归构建早期肝纤维化模型。使用测试组数据及受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC曲线）评估模型的性能，最终使用校准曲线和决策曲线分别评估模型的稳定性和临床效能。结果 预测模型基于肝脏硬度、脂肪衰减指数、红细胞和谷草转氨酶构建，模型在训练组和测试组中的曲线下面积分别为0.824和0.819，敏感度分别为82.1%和80.6%，特异性分别为71.8%和68.8%。校准曲线在训练组和测试组中显示出良好的校准性能，无论在训练组还是测试组，决策曲线均显示模型良好的临床效能。结论 TE技术联合血清学标志物的混合模型可为识别CHB患者早期肝纤维化提供一种潜在的新方法，有助于临床监测和治疗。     

肝脏超声弹性成像技术预测2型糖尿病的应用研究

目的 探讨肝脏超声弹性成像技术使用机器学习构建模型用于识别2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）患者的应用价值。方法 回顾性分析2017年4月至2021年8月于杭州西溪医院行超声弹性成像的161例疑似T2DM患者的临床资料，将纳入研究对象按7∶3比例随机分为训练组（n=111）和验证组（n=50）。使用多因素Logistic回归在训练组筛选独立预测因子，基于这些独立预测因子使用机器学习方法构建预测模型，同时使用验证组数据和受试者操作特征曲线评估模型的准确性和可靠性。结果 使用随机森林算法构建的预测模型在训练组和验证组中识别T2DM患者的诊断性能分别为90.4%和89.8%，敏感度为81.1%和84.1%，特异性为89.2%和84.9%。在模型截断值为0.464时，其具有良好的临床分类效能。结论 超声弹性成像技术使用随机森林构建的预测模型可识别T2DM。