血糖水平对糖尿病合并肺结核的临床影响分析

目的探讨血糖水平对糖尿病并发肺结核临床的影响。方法回顾性分析鸡西市传染病院自2007年1月至2010年3月收治的76例糖尿病合并肺结核临床资料。结果高血糖水平是影响糖尿病并发肺结核病发病的主要因素。血糖<11.1mmol/L和血糖>11.1mmol/L两组肺部病变范围程度和痰菌阳性情况均有显著性差异,P<0.05。空腹血糖平均<8.4mmol/L与空腹血糖平均>11.1mmol/L两组患者疗效有显著性差异,P<0.05。结论高血糖水平是影响糖尿病并发肺结核病发病的主要因素,糖尿病合并肺结核患者的血糖平均水平的高低,对其发病、临床表现和疗效有影响。     

细菌性痢疾发病与气象因素的灰色关联分析

通过对温州市1966～1977年细菌性痢疾的年发病率与该地同期气象因素的灰色关联分析,探讨细菌性痢疾的发病与气象因素间的关系。结果显示:细菌性痢疾与平均最低气温、降水距平百分率、降水量、平均相对湿度、平均气温、日照时数的灰色关联度分别为0.792、0.590、0.585、0.583、0.42、-0.41,说明气象因素对细菌性痢疾的发病确有影响。气象因素对细菌性痢疾的发病的影响大小顺次为平均最低气温、降水距平百分率、降水量、平均相对湿度、平均气温和日照时数。     

信息动态

目的 通过对德江县长堡乡土家族肺结核的现状调查研究,评估因发病对患者及其家所造成的不利影响,从而为基层政府和医院对肺结核的防治工作提供科学依据.方法 对德江县土家族长堡乡自然人群约3万人,2004至2014年肺结核的活动性肺结核患病率、痰涂片阳性肺结核患病率、痰培养阳性肺结核患病率进行调查研究.结果 (1)在德江县长堡乡15岁以上人群里,每10万人中罹患活动性肺结核的人数为459人,罹患涂阳肺结核的人数为66人,患者的耐多药率为8.7％;(2)土家族男性和女性发病率明显高于汉族的男性和女性,发病以41 ～ 65岁年龄组为主,男性患者病率高于女性;(3)各个职业中农民病例数最多;(4)结核病发病与人年均收入呈负相关关系,与受教育程度成负相关关系.结论 经济因素仍然是德江县长堡乡土家族农民肺结核发病的首要因素,肺结核对患者、家庭、政府和社会的经济影响甚大;要更好地控制肺结核病的发生和传染,除了加大医疗费用减免外,还需要大力发展经济和教育.     

单纯肺结核与糖尿病合并肺结核患者治疗依从性影响因素的对比研究

目的 了解影响单纯肺结核与糖尿病合并肺结核患者治疗的依从性因素及二者的区别.方法 对该院收治的140肺结核患者,按照有无合并糖尿病,分为单纯肺结核组与糖尿病合并肺结核组两组,采用问卷调查法,分别收集两组患者的治疗依从性及其影响因素等数据,并对比二组的治疗依从性的影响因素.结果 单纯肺结核病组的治疗依从性评分,显著优于糖尿病合并肺结核组（P＜0.05）,多元回归分析结果显示,年龄、结核病的认知程度、费用等均是两组患者的治疗依从性的影响因素（均P＜0.05）,糖尿病合并肺结核组的结核病的认知程度与单纯肺结核组相比,差异显著（均P＜0.05）.结论 糖尿病合并肺结核患者与单纯肺结核病患者的治疗依从性影响因素存在一定的差异性,且糖尿病合并肺结核患者治疗依从性更差,可能与糖尿病病程等因素有关,因应加强对患者的健康教育.     

全程督导化疗管治962例涂阳肺结核患者转归的队列分析

目的探讨涂阳肺结核病例的转归,评价肺结核传染源的控制效果.方法对962例涂阳肺结核病例的资料进行队列分析.结果涂阳肺结核以青壮年男性多发,发病延误时间较长,治愈率呈上升趋势,治疗失败率呈持续下降.结论严格执行的技术规范是控制肺结核病传染源的主要措施.     

人工神经网络预测别嘌醇HP MC缓释片药物释放

目的用人工神经网络模型定量的预测HPMC的量和其固有黏度对药物释放的影响。方法以难溶性药物别嘌醇为模型药物,固定其他因素,HPMC的量和HPMC的固有黏度作为自变量,设计了18个处方并进行释放度检查;其中的13个处方作为训练处方,其他5个处方为验证处方,将上述的变量作为人工神经的输入,以药物在各个取样时间点的释放为输出,采用剔除一点交叉验证法建立人工神经网络模型。通过线性回归和相似因子说明人工神经网络的预测能力。结果训练和验证处方人工神经网络预测值与实际测定相符。结论建立BP人工神经网络,根据HPMC的量和其固有黏度可以定量的预测药物在各个时间点的药物释放。     

肺结核病人外周血长链非编码 RNA MIR155宿主基因的表达研究

目的 观察肺结核病人外周血中长链非编码RNA MIR155宿主基因(LncRNAMIR155HG)的表达,研究与T细胞的关系,探讨在疾病发生中的意义.方法 收集2018年1月至2019年1月河南科技大学第一附属医院就诊的肺结核(肺结核组)治疗病人126例,同时取150例体检健康者作为对照组.实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测外周血中LncRNA MIR155HG水平,酶联免疫吸附(ELISA)法检测外周血中T细胞指标白介素(IL)-2、干扰素(IFN-γ)、IL-4、IL-5、辅助性T细胞17A(Th-17A)水平;Pearson法分析肺结核病人外周血中LncRNA MIR155HG与T细胞指标相关性;logistic分析影响肺结核的因素;受试者工作特性曲线(ROC)分析外周血中LncRNA MIR155HG对肺结核的诊断价值.结果 肺结核组和对照组外周血中LncRNA MIR155HG相对表达量OD值分别为(1.96±0.62)(1.02±0.26),与对照组相比,肺结核组外周血中LncRNA MIR155HG、IL-4、IL-5、Th-17A水平升高(P<0.05),IL-2、IFN-γ降低(P<0.05).Pearson法分析结果显示,肺结核病人外周血中LncRNA MIR155HG与IL-2、IFN-γ呈负相关(P<0.05),与IL-4、Th-17A呈正相关(P<0.05).logistic回归分析显示,LncRNA MIR155HG、IL-4是影响肺结核的危险因素,IFN-γ是影响肺结核的保护因素.ROC曲线显示,外周血中LncRNA MIR155HG水平预测肺结核的ROC为0.920(95％CI:0.880～0.960),截断值为1.358,其敏感性为87.3％、特异性为99.2％.结论 肺结核病人外周血LncRNA MIR155HG中高表达,与T细胞指标关系密切,可在一定程度上诊断肺结核,可为早期诊断肺结核提供一定的依据.     

人工神经网络预测HPMC缓释片中易溶性药物的释放

目的应用BP人工神经网络模型预测水溶性药物从HPMC缓释片中的释放。方法以6种不同溶解性的水溶性药物(对乙酰氨基酚、氧氟沙星、盐酸环丙沙星、乳酸左氧氟沙星、多索茶碱、氯苯那敏、维拉帕米)为模型药物,设计62个处方,其中前面55个处方作为训练处方,另外7个处方作为验证处方,压制HPMC缓释片,进行释放度检查。以溶解度、载药量、HPMC的量、HPMC的固有黏度、MCC的量、PVP的浓度和药物溶出仪的转速作为自变量,药物在各个取样时间点的累积释放量作为输出,建立BP人工神经网络模型,并与响应面法进行对照,通过线性回归法和相似因子法比较人工神经网络和响应面法的预测能力,借助三维图说明各个变量对药物释放的影响。结果线性回归和相似因子法表明人工神经网络较响应面法的预测值与实际测定值更吻合,更能充分地说明单因素对药物释放的影响规律。结论人工神经网络可以代替响应面法处理HPMC缓释片处方设计中的不同溶解度的水溶性药物的多因素多响应的非线性问题而且可以推广到别的制剂设计中。     

人工神经网络预测HPMC缓释片中易溶性药物的释放

目的应用BP人工神经网络模型预测水溶性药物从HPMC缓释片中的释放。方法以6种不同溶解性的水溶性药物(对乙酰氨基酚、氧氟沙星、盐酸环丙沙星、乳酸左氧氟沙星、多索茶碱、氯苯那敏、维拉帕米)为模型药物,设计62个处方,其中前面55个处方作为训练处方,另外7个处方作为验证处方,压制HPMC缓释片,进行释放度检查。以溶解度、载药量、HPMC的量、HPMC的固有黏度、MCC的量、PVP的浓度和药物溶出仪的转速作为自变量,药物在各个取样时间点的累积释放量作为输出,建立BP人工神经网络模型,并与响应面法进行对照,通过线性回归法和相似因子法比较人工神经网络和响应面法的预测能力,借助三维图说明各个变量对药物释放的影响。结果线性回归和相似因子法表明人工神经网络较响应面法的预测值与实际测定值更吻合,更能充分地说明单因素对药物释放的影响规律。结论人工神经网络可以代替响应面法处理HPMC缓释片处方设计中的不同溶解度的水溶性药物的多因素多响应的非线性问题而且可以推广到别的制剂设计中。     

邯郸市百日咳发病的气象流行病学特征统计分析

目的查找适用于研究百日咳发病率和气象因素之间关系的科学方法，探讨邯郸市百日咳的气象流行病学特征。方法收集1972至2010年邯郸市百日咳疫情资料、气象资料和人口资料，采用EpiData3．0进行“双重录入”，用SPSS17．0统计分析软件建立数据库，对数据进行统计分析。结果气象参数的共线性诊断结果显示，本组气象因子数据容差最小为0．014，方差膨胀因子最大达69．998。采用Spearman相关分析结果显示，百日咳月发病率与月小型蒸发量、月平均风速、月日照时数之间均呈正相关（P＜0．01）。计划免疫之前百日咳月发病率呈三次模型曲线，之后呈倒数模型曲线。百日咳月发病率与月平均风速之间得到曲线拟合方程Y=-0．227＋0．186X＋0．019X^2气象参数的KM0和Bartlett检验结果显示，本文中的气象参数非常适合做因子分析，通过做主成分多元线性回归分析得到方程Y=5．326＋0．461Z2（P＜0．01）。结论邯郸市10个气象参数之间存在严重的多重共线性，月平均风速是影响百日咳发病的主要气象因素，邯郸市百日咳月发病率的模型曲线在计划免疫前后各不相同，气象因素对百日咳发病的影响在总的影响因素中所占比例很小。     

南阳市宛城区2010年非结防机构网络直报肺结核病患者及追踪情况分析

目的 评价宛城区非结防机构发现肺结核病患者的情况及追踪情况,加强肺结核病患者的管理.方法 分析2010年宛城区非结防机构网络直报的肺结核和疑似者信息.结果 2010年1月至2010年12月宛城区非结防机构网络直报肺结核或疑似者353人,区级以上综合医院上报330人,乡(镇)级综合医院上报23人.追踪105人,追踪到位101人,主动就诊162人,总体到位345人.确诊活动性肺结核113人,结核性胸膜炎8人.排除活动性肺结核224人.结论 综合医院是发现肺结核病患者的主要场所.加强结防机构与综合医院的合作,是提高患者发现率的有效措施.追踪网络直报肺结核和疑似肺结核病患者,是发现肺结核病患者的重要方法,可以确保肺结核病患者及时规律治疗.     

Neural networks applied to quantitative structure-activity relationship analysis

An application of the neural network to quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis has been studied. The new method was compared with the linear multiregression analysis in various ways. It was found that the neural network can be a potential tool in the routine work of QSAR analysis. The mathematical relationship of operation between the neural network and the multiregression analysis was described. It was shown that the neural network can exceed the level of the linear multiregression analysis.     

基于径向基神经网络的舒必利稳态血药浓度预测

目的建立基于径向基（RBF）神经网络舒必利稳态血药浓度预测模型。方法将所收集的用于建立舒必利稳态血药浓度预测模型的数据（包括患者的性别、年龄、体重、剂量、稳态血药谷浓度、多项生理生化指标等）分为训练集、校验集和测试集,前两者用于训练RBF神经网络,后者用于测试RBF神经网络,分别利用各数据集的网络计算输出值与目标输出值之间的均方差（MSE）和相关系数（R）评价网络模型的训练效果和预测性能。结果建立以患者的性别、年龄、体重、剂量、多项生理生化指标等37项参数为输入变量,舒必利稳态血药浓度为输出变量的37—1—1结构的RBF神经网络,当网络中心宽度SP值为2．3时,训练集、校验集和测试集的MSE分别为4．50×10^-6、0．003531和0．011001,R值分别为0．99991、0．95532和0．81425。结论利用RBF神经网络所建立的舒必利稳态血药浓度预测模型的预测效果较好,但泛化能力尚待提高。     

人工神经网络模型在肾移植患者西罗莫司个体化给药中的应用

目的:建立人工神经网络用于估算西罗莫司血药浓度的方法。方法:收集56例肾移植患者口服西罗莫司的182份全血浓度数据,采用遗传算法配合动量法优化网络参数,建立人工神经网络,并对测试数据进行处理,验证测试结果。结果:人工神经网络平均预测误差(MPE)与平均绝对误差(MAE)分别为(0.31±1.14)、(0.89±0.77)ng·mL-1,32例/次(88.9%)血药浓度数据绝对预测误差≤2.0ng·mL-1。人工神经网络模型准确性及精密度优于多元线性回归及非线性混合效应模型。结论:人工神经网络模型可用于预测西罗莫司血药浓度,指导个体化给药。     

传染病的自组织神经网络预测研究

针对传染病发病趋势的预测需要考虑许多因素的特点,提出了用改进的自组织神经网络方法对传染病发病趋势进行预测。改进的自组织神经网络的算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子去改进自组织神经网络算法中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而保证网络在很大概率上收敛到全局最优,并克服了自组织神经网络分类效果受输入次序影响的不足。最后实例分析表明了该方法的实用性和有效性。     

药物清除率的定量构动关系研究

目的　利用量子化学和神经网络方法,建立药物分子结构参数与药物清除率之间的关联模型,以预测药物的清除率。方法　计算了已知清除率的100种药物的18个结构参数,并对其进行了主成分分析,获得3个独立结构参数,分别以3个结构参数和18个结构参数作为神经网络的输入,进行了神经网络的建模和预测。结果　采用3个结构参数作为输入参数的神经网络的预测能力明显优于采用18个结构参数的预测能力。结论　所建预测药物清除率的神经网络模型可行,建模时进行药物分子结构参数选择非常必要。     

Comparison of neural network,Bayesian, and multiple stepwise regression-based limited sampling models to estimate area under the curve

This study compared limited sampling methods (LSM) of estimating area under the plasma concentration versus time curve (AUC) based on a Bayesian regularized neural network, the Bayesian approach, and multiple forward stepwise regression models from selected concentration-time points. Plasma concentration versus time data sets with a linear two-compartmental pharmacokinetic model were simulated. A limited sampling method based on the forward stepwise regression model was developed and validated. Plasma concentration-time points selected by the stepwise regression model were used for neural network and Bayesian evaluation. In addition, 55 plasma concentration-time profiles from two clinical studies were used to develop and compare the predicted AUC(last) for the three approaches. From simulated data sets, mean prediction errors for AUC(last) estimation were 0.00, -5.32, and -6.06 for the neural network, Bayesian approach, and forward stepwise regression LSM, respectively. Mean square errors were 581, 588, and 618, respectively. For clinical data set, model mean prediction errors were 0.00, 3.51, and 3.87, respectively. Model mean square errors were 30.6, 109, and 76, respectively. For both simulated and clinical data sets, the neural network approach to estimate AUC(last) from selected time points was numerically more precise and significantly less biased than the other two methods.     

肺结核合并糖尿病患者血糖控制程度与抗结核治疗疗效的关系

目的 观察肺结核合并糖尿病患者的血糖控制程度与抗结核治疗疗效的关系.方法 回顾性分析临床资料完整的168例肺结核合并糖尿病患者的临床资料.结果 血糖控制理想组、尚可组、较差组病灶吸收分别为65.8％、36.4％、20.0％,空洞闭合分别为52.1％、49.1％、17.5％,病菌阴转分别为95.9％、89.1％、77.5％.理想组、尚可组与较差组差异均有统计学意义(均P＜0.05).结论 控制好血糖是治疗肺结核合并糖尿病的关键,长程抗结核治疗方案效果可能更好.     

肺结核患者血清穿孔素抗体、粒溶素抗体和颗粒蛋白酶A抗体分析

目的探讨血清穿孔素（PFN）抗体、粒溶素（GNLY）抗体和颗粒蛋白酶A（GrA）抗体的表达水平与肺结核的相关性。方法应用双抗原夹心ELISA法检测24例肺结核患者和12例其它呼吸疾病患者血清PFN抗体、GNLY抗体和GrA抗体,描述性分析肺结核患者和其它呼吸疾病患者的三种血清抗体水平,并对二者进行比较分析。结果肺结核患者血清PFN抗体、GNLY抗体和GrA抗体水平分别为29～463、7～156、11～164ng／L,（x±s）分别为（107±107）、（34±41）、（36±34）ng／L;其它呼吸疾病患者血清PFN抗体、GNLY抗体和GrA抗体水平分别为31,347、0～117、11～87．g／L,（x±s）分别为（1034-99）、（24±31）、（27±21）ng／L。血清PFN抗体、GNLY抗体和GrA抗体水平差异无统计学意义（P〈0．05）。结论血清PFN抗体、GNLY抗体和GrA抗体水平与肺结核无特异性相关。     

径向基神经网络预测利培酮的稳态血药浓度

目的:评价用径向基(RBF)神经网络所建立的预测利培酮稳态血药浓度模型的预测性能。方法:将数据分为训练集、校验集和测试集来建立获取输出变量与输入变量两者间关系的RBF网络模型,其中以患者的性别、年龄、体重、剂量、血压、多项生理生化指标等37项参数为输入变量,利培酮稳态血药浓度为输出变量。用训练集和校验集的网络计算输出值与目标输出值之间的均方差(MSE)和相关系数(R)来综合评价网络模型的学习效果,用测试集的网络计算输出值与目标输出值之间的MSE和R来评价网络模型的预测性能。结果:当扩展系数值为1.5时,训练集的MSE为6.93×10-6,R值为0.99988;校验集的MSE为8.24×10-3,R值为0.86669;测试集的MSE为8.58×10-3,R值为0.80899;网络模型的预测效果和泛化能力较好。结论:RBF网络用于预测利培酮稳态血药浓度的研究是可行的。