血小板计数与血栓弹力图参数相关性分析

目的 探讨血小板计数（PLT）与血栓弹力图（TEG）参数的关系。方法 选取住院患者229例,所有患者均进行血常规检测,根据检测的PLT水平分为三组,分别为PLT降低组（PLT<100×10⁹/L,n=58）、PLT正常组（PLT为100×10⁹/L～200×10⁹/L,n=96）及PLT升高组（PLT>200×10⁹/L,n=75）。观察三组患者TEG检查参数结果,对比三组患者TEG检查结果,分析PLT与TEG的关系。结果 三组患者R水平对比差异无统计学意义（P>0.05）;PLT降低组PLT、MA、CI及Angle水平均低于PLT正常组,PLT正常组低于PLT升高组（P<0.05）;PLT降低组K水平高于PLT正常组,PLT正常组高于PLT升高组（P<0.05）。PLT计数与R、MA、CI及Angle水平呈明显正相关,与K水平呈明显负相关（P<0.05）。结论 血小板计数与血栓弹力图的参数有密切关系,当患者血栓弹力图发生变化时,提示血小板计数发生改变。MA相对于...     

单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值与急性ST段抬高型心肌梗死患者短期预后的相关性研究

目的探讨单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值(MHR)对急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者短期预后的预测价值。方法选取2012年1月~2017年6月于上海市徐汇区大华医院就诊并接受急诊经皮冠状动脉治疗的STEMI患者367例,根据患者住院期间是否发生主要不良心脏事件(MACE)将其分为MACE组(n=64)和非MACE组(n=303)。比较两组患者的临床资料,并根据血常规和生化检测结果计算MHR值。结果与非MACE组相比,MACE组患者的MHR水平显著升高[(1.07±0.42)×109 vs.(0.79±0.33)×109],差异具有统计学意义(P0.01)。随着MHR水平的升高,STEMI患者MACE发生率也逐渐增加(P0.01)。多因素Logistic回归分析表明,MHR是STEMI患者发生院内MACE的独立预测因素(OR=2.14,95%CI:1.27~3.62;P0.01)。ROC曲线分析提示,MHR预测院内MACE发生的最佳截点为0.89×109,其敏感性为70.3%,特异性为81.4%。结论 STEMI患者的MHR水平与其院内MACE的发生密切相关,检测MHR可能有助于STEMI早期风险的评估。     

糖化白蛋白和糖化血红蛋白、空腹血糖、餐后血糖的相关性分析

糖尿病正日益成为严重影响人类健康的全球性疾病。预计至2030年,全世界的糖尿病患者将逾3亿例[1]。有效的血糖监控可早期发现糖尿病,并减少患者并发症的发生、发展,具有重要意义。目前,临床主要通过测定时间点血糖和糖化血红蛋白(glycosylated hemoglobin A1c,HbA1c)来监测血糖水平,尤其是对于糖尿病患者,其往往通过自测快速手指毛细血管血糖来作为调整治疗的依据。时间点血糖反映的     

GA、HbA1c与早期肾损伤指标的相关性研究

目的:检测糖化白蛋白(GA)、糖化血红蛋白(HbA1c)及尿蛋白等早期肾损伤指标,探讨不同的糖代谢异常分组肾损害的存在,及有用的检测指标。方法:对43例对照组、48例GA值≥16%且HbA1c值<6.5%(A组)、145例HbA1c值≥6.5%(B组)受检者,检测GA、HbA1c、尿微量白蛋白(mALB)、胱抑素C(CysC)、尿N-乙酰-β-D-氨基葡萄糖苷酶(UNAG)、尿视黄醇结合蛋白(URBP)、尿γ-谷氨酰胺转移酶(UγGT)、血β2微球蛋白(β2-MG)、尿β2微球蛋白(Uβ2-MG)、血α1-微球蛋白(α1-MG)、尿α1-微球蛋白(Uα1-MG),对结果进行相关性分析。结果:A组的mALB、CysC、UNAG、URBP、β2-MG、Uα1-MG及B组的mALB、CysC、UNAG、URBP、Uβ2-MG、α1-MG、Uα1-MG分别高于对照组,有显著性差异;GA分别在A组、B组与mALB、URBP、Uβ2-MG、Uα1-MG等呈明显的相关性;当HbA1c≥6.5%时,与mALB、URBP、CysC、Uβ2-MG等多个项目相关性明显。结论:当GA已经高于正常、HbA1c尚低于6.5%时,多项早期肾脏损伤指标明显增高,提示此时期肾脏损伤存在的可能,多项指标联合检测可提高检出;mALB、URBP、Uα1-MG显示较高的敏感性。     

术前C-反应蛋白/清蛋白比值评估非小细胞肺癌预后的价值

目的探讨C-反应蛋白/清蛋白比值(CAR)对评估非小细胞肺癌(NSCLC))预后的临床价值。方法回顾性分析该院284例NSCLC手术患者的临床资料。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析CAR的截断值,按截断值分为高值组和低值组,比较两组临床资料;采用Kaplan-Meier分析两组NSCLC的总生存时间(OS);采用Cox比例风险模型分析影响NSCLC预后的危险因素。结果 ROC曲线分析显示,CAR=0.465为NSCLC患者的最佳截断点;CAR高值组和低值组患者的性别、体质量指数、病理分型、肿瘤分级、肿瘤分期差异均有统计学意义(P0.05);两组OS比较差异均有统计学意义(P0.05),高值组预后差;单因素Cox分析结果显示,与OS相关的因素有年龄、吸烟、肿瘤分级、肿瘤分期、格拉斯哥预后评分(GPS)、CAR、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)和血小板/淋巴细胞比值(PLR)(P0.05);多因素Cox分析结果显示,与OS相关的因素有吸烟、肿瘤分级、肿瘤分期、CAR、GPS评分、NLR。高水平CAR比低水平CAR增加了1.67倍的死亡风险(95%CI:1.19~2.36)。结论术前高水平CAR为NSCLC的预后独立危险因素,具有较大的临床指导意义。