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良性前列腺增生(BPH)是老年男性常见的泌尿系统疾病,其发病与前列腺慢性炎症之间存在显著相关。感染因子、尿液返流、代谢综合征、衰老过程和自身免疫应答在内的几种刺激,通过相应分子途径引起前列腺免疫细胞的组织定位和组成成分发生广泛改变,从而导致免疫系统失调,之后引发的组织损伤和缓慢愈合,导致了BPH发生和进展。本文通过总结良性前列腺增生与前列腺慢性炎症的相关性的临床研究结果,前列腺免疫细胞在病理生理机制层面与前两者之间的内在联系,以及抗炎药物对BPH-LUTS的干预作用,以其为BPH-LUTS的药物研发提供参考。 相似文献
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Wang-Shu Zhu Si-Ya Shi Ze-Hong Yang Chao Song Jun Shen 《World journal of gastroenterology : WJG》2020,26(11):1208-1220
BACKGROUND Postoperative liver failure is the most severe complication in cirrhotic patients with hepatocellular carcinoma(HCC) after major hepatectomy. Current available clinical indexes predicting postoperative residual liver function are not sufficiently accurate.AIM To determine a radiomics model based on preoperative gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging for predicting liver failure in cirrhotic patients with HCC after major hepatectomy.METHODS For this retrospective study, a radiomics-based model was developed based on preoperative hepatobiliary phase gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance images in 101 patients with HCC between June 2012 and June 2018. Sixty-one radiomic features were extracted from hepatobiliary phase images and selected by the least absolute shrinkage and selection operator method to construct a radiomics signature. A clinical prediction model, and radiomics-based model incorporating significant clinical indexes and radiomics signature were built using multivariable logistic regression analysis. The integrated radiomics-based model was presented as a radiomics nomogram. The performances of clinical prediction model, radiomics signature, and radiomics-based model for predicting post-operative liver failure were determined using receiver operating characteristics curve, calibration curve, and decision curve analyses.RESULTS Five radiomics features from hepatobiliary phase images were selected to construct the radiomics signature. The clinical prediction model, radiomics signature, and radiomics-based model incorporating indocyanine green clearance rate at 15 min and radiomics signature showed favorable performance for predicting postoperative liver failure(area under the curve: 0.809-0.894). The radiomics-based model achieved the highest performance for predicting liver failure(area under the curve: 0.894; 95%CI: 0.823-0.964). The integrated discrimination improvement analysis showed a significant improvement in the accuracy of liver failure prediction when radiomics signature was added to the clinical prediction model(integrated discrimination improvement = 0.117, P =0.002). The calibration curve and an insignificant Hosmer-Lemeshow test statistic(P = 0.841) demonstrated good calibration of the radiomics-based model. The decision curve analysis showed that patients would benefit more from a radiomics-based prediction model than from a clinical prediction model and radiomics signature alone.CONCLUSION A radiomics-based model of preoperative gadoxetic acid–enhanced MRI can be used to predict liver failure in cirrhotic patients with HCC after major hepatectomy. 相似文献
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Ángel Becerra Héctor Trujillo Lucía Valencia Aurelio Rodríguez‐Pérez 《Brazilian Journal of Anesthesiology》2019,69(2):200-203