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目的 探讨紫杉醇药物涂层球囊(P-DCB)成形术治疗症状性椎动脉开口狭窄的安全性和有效性。方法 回顾性分析2017 年12月至2019年6月经P-DCB成形术治疗的43例症状性椎动脉开口处狭窄的临床资料。结果 所有病人均完成介入治疗,成功率为100%。术后即刻狭窄率[(12.03±2.15)%]较术前[(86.32±10.26)%]明显降低(P<0.05)。围手术期发生动脉夹层1例,无其他并发症。随访12~16个月,平均13.5个月;症状改善43例,无变化例,症状改善率为95.3%(41/43);全部病人接受DSA或CTA随访,随访狭窄率[(16.1±3.12)%]与术后即刻无统计学差异(P>0.05);5例发生再狭窄,再狭窄率为11.6%。结论 P-DCB成形术治疗椎动脉开口狭窄具有较好的临床疗效。 相似文献
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通过对中医古籍中有关升降散论述的文献梳理,全面探讨其内涵。本方是在大黄、僵蚕为雏形的基础上增加蝉蜕、姜黄而成方,几经易名,终在杨璿《伤寒瘟疫条辨》中为后人所熟知。本方广泛用于治疗瘟疫,以丸剂、散剂为主,方便携带,便于服用;重用大黄旨在祛邪、逐秽;应用时视人之体质强弱和量其毒之轻重而判断用药多寡,并辅以米酒、生蜜等以顾护正气。杨璿将其由治疗“热疫”的专方扩展为治疗“表里三焦大热”的通用方剂,扩大了本方治疗疾病范围。 相似文献
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《Diagnostic and interventional imaging》2020,101(6):335-345
This article was designed to provide a pediatric cardiac computed tomography angiography (CCTA) expert panel consensus based on opinions of experts of the Société Française d’Imagerie Cardiaque et Vasculaire diagnostique et interventionnelle (SFICV) and of the Filiale de Cardiologie Pédiatrique Congénitale (FCPC). This expert panel consensus includes recommendations for indications, patient preparation, CTA radiation dose reduction techniques, and post-processing techniques. The consensus was based on data from available literature (original papers, reviews and guidelines) and on opinions of a group of specialists with extensive experience in the use of CT imaging in congenital heart disease. In order to reach high potential and avoid pitfalls, CCTA in children with congenital heart disease requires training and experience. Moreover, pediatric cardiac CCTA protocols should be standardized to acquire optimal images in this population with the lowest radiation dose possible to prevent unnecessary radiation exposure. We also provided a suggested structured report and a list of acquisition protocols and technical parameters in relation to specific vendors. 相似文献
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沙苑子本草考证 总被引:1,自引:0,他引:1
沙苑子为我国常用中药,药用历史悠久。通过查阅本草文献,对沙苑子名称、基原、功效、产地及伪品5个方面进行考证,得知其名称演变大致经过"白蒺藜""沙苑蒺藜""沙苑子"3个阶段;历代本草记载沙苑子基原为扁茎黄芪的干燥成熟种子,古今应用品种基本一致;沙苑子补肾固精功效的记载自宋《本草衍义》起逐渐清晰明确;沙苑子道地产区自宋时起为陕西沙苑,明清时期产地逐渐转到陕西潼关、山西等地,建国后以陕西省为主向北扩散,以陕西潼关为佳;沙苑子建国前有马薸子、色微绿伪品及紫云英子等混伪品,建国后有紫云英、猪屎豆、华黄芪和直立黄芪的种子等混伪品。为沙苑子正本清源,并为其进一步深入开发提供参考。 相似文献
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目的基于复杂网络技术分析电针治疗乳腺增生病的核心穴位及配伍穴相关性,并对电针波型进行探讨。方法检索中国期刊全文数据库(CNKI)、万方数据库、维普网数据库(VIP)中从1954年1月1日到2018年12月31日公开发表的电针治疗乳腺增生病的临床中文文献,利用Excel表格工具建立电针治疗乳腺增生病数据库,利用Matlab2014a软件进行节点中心性分析和聚类分析,利用Gephi0.9.1软件制作复杂网络示意图对分析结果进行描述和展示,利用Excel表格工具制作电针治疗乳腺增生病不同波形比例饼状图并分析其规律。结果选定43条电针处方:电针治疗乳腺增生病主穴核心度前三位依次为膻中穴、足三里、肩井穴;配伍穴位核心度前三位依次为太冲穴、太溪穴、脾俞穴;经络核心度前三位依次为足阳明胃经、任脉、足少阳胆经。配伍穴位相关性分析中,相关性频度前三位组合依次为太冲穴-太溪穴、太冲穴-肾俞穴、太冲穴-三阴交。电针波形中以连续波与疏密波常见,均具有较高的临床应用价值。结论电针治疗乳腺增生病处方以足阳明胃经为最多,其次为任脉;电针波型以连续波为主。 相似文献
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《Gait & posture》2022
BackgroundParkinson’s disease (PD) is a chronic and progressive neurodegenerative disease with no cure, presenting a challenging diagnosis and management. However, despite a significant number of criteria and guidelines have been proposed to improve the diagnosis of PD and to determine the PD stage, the gold standard for diagnosis and symptoms monitoring of PD is still mainly based on clinical evaluation, which includes several subjective factors. The use of machine learning (ML) algorithms in spatial-temporal gait parameters is an interesting advance with easy interpretation and objective factors that may assist in PD diagnostic and follow up.Research questionThis article studies ML algorithms for: i) distinguish people with PD vs. matched-healthy individuals; and ii) to discriminate PD stages, based on selected spatial-temporal parameters, including variability and asymmetry.MethodsGait data acquired from 63 people with PD with different levels of PD motor symptoms severity, and 63 matched-control group individuals, during self-selected walking speed, was study in the experiments.ResultsIn the PD diagnosis, a classification accuracy of 84.6 %, with a precision of 0.923 and a recall of 0.800, was achieved by the Naïve Bayes algorithm. We found four significant gait features in PD diagnosis: step length, velocity and width, and step width variability. As to the PD stage identification, the Random Forest outperformed the other studied ML algorithms, by reaching an Area Under the ROC curve of 0.786. We found two relevant gait features in identifying the PD stage: stride width variability and step double support time variability.SignificanceThe results showed that the studied ML algorithms have potential both to PD diagnosis and stage identification by analysing gait parameters. 相似文献