三联吸入疗法对稳定期COPD患者心血管影响的研究进展

COPD是一种极具复杂性和异质性的疾病,并发症多,预后差,疾病负担重,以多种机制和CVD相互关联,其常用治疗药物可能会对心血管疾病产生潜在影响。对于出现并发症后症状控制不佳的COPD患者,临床评估后常采用三联吸入制剂长期治疗,临床医师在治疗该类患者的过程中难以权衡药物利弊。明确三联吸入制剂各组分对心血管的影响以及总体安全性可为临床使用提供参考。本文将从COPD三联吸入制剂各组分作用机制、现有各吸入制剂对COPD患者心血管的影响进行综述。     

膀胱癌根治性切除并回肠尿流改道住院患者营养风险筛查

目的 筛查膀胱癌根治性切除并回肠尿流改道患者营养风险发生情况，为临床营养支持治疗提供参考。方法 选取我院泌尿外科2020年1月至2021年6月住院的334例膀胱癌根治性切除并回肠尿流改道患者，采用欧洲肠外肠内营养学会推荐的营养风险筛查简表（NRS2002）进行营养风险筛查，根据2016年世界卫生组织泌尿系统及男性生殖器官肿瘤分类（WHO 2016）及膀胱尿路上皮癌恶性程度分级系法（WHO 2004）对病例进行分组整理，并按性别、年龄、膀胱癌病理分级、膀胱癌病理分型进行分组分析，比较各组营养风险发生情况。结果 334例患者均完成营养风险筛查，136例（40.7%）存在营养风险；不同性别患者营养风险差异无统计学意义（P=0.842）；年龄≥70岁患者较<70岁的患者存在营养风险的比例更高，并且年龄越大，存在营养风险的比例越高（P <0.001）；不同的膀胱癌病理分级患者营养风险发生情况差异无统计学意义（P=0.058）；不同的膀胱癌病理分型患者营养风险发生情况差异无统计学意义（P=0.218）。结论 膀胱癌根治性切除并回肠尿流改道患者住院患者存在较高的营养风险，年龄≥70岁患者较<70岁的患者存在营养风险的比例更高，并且年龄越大，存在营养风险的比例越高，临床应充分重视给予营养支持。     

长链非编码RNA在类风湿关节炎中的作用及中药有效成分干预研究进展

类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)是以持续性滑膜炎为主要特征的慢性、全身性自身免疫疾病,可造成肌腱、韧带和软骨的损伤,最终导致关节畸形和功能障碍,严重影响患者的生活质量,给社会经济造成巨大负担。RA全球发病率达0.5%~1%[1],但发病机制仍不明确。研究表明,50%RA发病与基因相关[2]。     

糖尿病视网膜病变的流行病学、病因学与发病机制研究现状北大核心

糖尿病视网膜病变(DR)是全球工作年龄人群视力丧失的主要原因,根据国际糖尿病地图研究预测,2045年中国糖尿病患者将达1.74亿,DR正在成为全球公共卫生问题。本文就DR的流行病学、病因学、发病机制作一阐述,从DR的流行病学推测疾病将来会波及的人群数量,提醒我们要高度重视本病的预防。从糖尿病的病程发展推测可能的病因学,从氧化应激等反应来研究DR的发病机制,以便开发可靠和有力的手段识别高风险患者,并在视力丧失发生之前进行有效干预。     

重症患者再喂养综合征危险因素的Meta分析

目的 分析重症患者营养支持期间发生再喂养综合征的危险因素，为早期识别及预防再喂养综合征提供参考。方法 检索中国知网、万方数据库、中华医学期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、维普网、PubMed、Embase、Cochrane Library、Elsevier关于重症患者再喂养综合征危险因素的文献，检索时间为各数据库建库至2021年12月，采用RevMan5.3进行Meta分析。结果 纳入13篇文献，包括2 519例患者，其中病例组793例，对照组1 726例；Meta分析合并效应值显示年龄(WMD=4.69)、APACHEⅡ评分(WMD=2.50)、BMI(WMD=-0.94)、白蛋白水平(OR=4.61)、前白蛋白水平(WMD=-53.46)、基线血镁水平(WMD=-0.05)、基线血钾水平(WMD=0.18)、基线血磷水平(WMD=-0.07)是重症患者发生再喂养综合征的危险因素(P<0.05,P<0.01)。结论 基于现有证据，重症患者再喂养综合征的危险因素包括年龄、APACHEⅡ评分、营养状况及电解质水平，医护人员需密切关注重症患者营养支持期间能量、蛋白质及电解...     

基于交叉对比神经网络的心音分类

目的:通过交叉对比神经网络（CCNN）实现心音信号的自动分类，从而对心血管疾病进行早期诊断。方法:实验基于PhysioNet/Cinc 2016心音数据库。训练集和测试集数据来自互斥的健康受试者/病理患者，并以4:1的比例进行划分，输入CCNN。CCNN利用深度卷积神经网络进行特征提取，结合基于信息的相似度度量理论（IBS），对特征向量间的相似性进行度量并分类。结果:实验结果得出灵敏度为0.834 6，特异性为0.962 3，最终大赛综合得分为0.898 5。结论:CCNN使用交叉对比的输入模式扩充数据量，引入信号间的对比信息，同时在神经网络的训练过程中应用统计学思想，使网络具备良好的泛化性，更加适应医学数据量较少的场景，在心音分类中取得较好的结果。