吉林辽宁两省18年来的目标设置对突发公共卫生事件应急工作落实情况的关联研究

目的本研究立足于项目组前期研究的成果上，积极探索吉林辽宁两省目标设置水平的差异，并进一步探究受目标设置影响下的工作落实结果情况，探讨产生差异的原因。 方法以系统穷尽的方式收集吉林辽宁两省2000至2017年有关目标与工作落实情况的指标，利用Spearman相关和线性回归分析吉林辽宁两省目标设置对于突发应急工作落实情况的影响。 结果吉林辽宁两省突发应急领域的目标设置水平与工作落实情况总体均呈现上升趋势，截至2017年，吉林目标设置水平与工作落实情况分别为46%与60%，辽宁为60%与53.3%，且目标设置水平与工作落实呈正相关。 结论有公众需要为依据且定量可考的目标设置对于工作落实、推进、完善具有积极的正反馈作用，建立科学量化的突发应急目标设置评价体系是适宜可行的。     

指压天枢穴加腹部按摩联合番泻叶在静脉肾盂造影患者中的应用效果

目的探讨指压天枢穴加腹部按摩联合番泻叶在静脉肾盂造影患者中的应用效果。方法选取我院2018年12月至2019年8月期间行静脉肾盂造影的120例患者,随机分为两组各60例。对照组给予番泻叶,观察组给予天枢穴指压加腹部按摩联合番泻叶,比较两组的肠道清洁力度和不良反应情况。结果治疗后,观察组的肠道清洁力度明显高于对照组(P <0.05);观察组的不良反应发生率为6.67%,明显低于对照组的23.33%(P <0.05)。结论静脉肾盂造影患者采用指压天枢穴加腹部按摩联合番泻叶的效果较好,可提高肠道清洁力度,降低不良反应发生率。     

精索静脉曲张手术后患者的管理策略

手术治疗精索静脉曲张在改善精液质量、提高配偶自然怀孕率和缓解局部疼痛症状中的作用已为多数医生所认同。随着手术方式的改进,越来越多的精索静脉曲张患者接受手术治疗,然而,临床对手术后患者的管理还重视不够。本文系统介绍了对精索静脉曲张手术后患者的疗效判断和后续治疗选择,包括观察随诊、非手术治疗方法和再手术。     

输尿管支架管结壳患者尿液菌群的分布特点

目的探讨输尿管支架管结壳患者尿液菌群的分布特点。方法选取2018年10月至2019年3月在山东省立第三医院、山东大学齐鲁医院、济南市中心医院和济南市济钢医院就诊的35例输尿管支架管置入术后患者。纳入标准:年龄18~65岁;输尿管镜碎石术后留置内支架管4周。排除标准:尿液细菌培养阳性;严重肉眼血尿;近期口服抗生素;存在明显残石患者。本研究采用横断面研究方法(临床研究注册号为ChiCTR1800020025),根据有无支架管结壳将患者分为结壳组23例和无结壳组12例。收集拔管当日患者尿液行细菌16s DNA检测。使用UPARSE、UCHIME和RDP calssifier等软件分析两组患者尿液菌群分布特点,明确两组患者尿液中细菌种类总数、细菌丰度,以及丰度占比较大的细菌类别,比较两组患者尿液细菌种类、数量及细菌丰度的差异,明确结壳组患者尿液中丰度占比较大的细菌菌属。结果两组患者的年龄、性别、体质指数、置管侧别、内支架管型号及结石成分差异均无统计学意义(P>0.05)。16s DNA检测结果显示,结壳组丰度占比>1%的菌属数量为11个,丰度占比>0.01%的菌属数量为74个;无结壳组丰度占比>1%的菌属数量为7个,丰度占比>0.01%的菌属数量为11个,两组丰度占比>1%的菌属数量比较差异有统计学意义(t=5.12,P=0.000)。结壳组中菌属丰度占比前3位分别为乳杆菌属(23.1%)、拟杆菌属(18.8%)和未分级拟杆菌属(17.1%),非结壳组中菌属丰度占比前3位分别是为埃希菌-志贺菌属(32.2%)、肠球菌属(24.9%)和假单胞菌属(18.2%)。两组间差异最大的3种细菌是乳杆菌属(P=0.010),拟杆菌属(P=0.004)和未分级拟杆菌属(P=0.004)。结论支架管结壳患者尿液中细菌种类和数量都明显多于非支架管结壳患者。拟杆菌属细菌在支架管结壳患者尿液中的细菌种类丰度较大。     

Exact confidence intervals for the average causal effect on a binary outcome

Based on the physical randomization of completely randomized experiments, in a recent article in Statistics in Medicine, Rigdon and Hudgens propose two approaches to obtaining exact confidence intervals for the average causal effect on a binary outcome. They construct the first confidence interval by combining, with the Bonferroni adjustment, the prediction sets for treatment effects among treatment and control groups, and the second one by inverting a series of randomization tests. With sample size n, their second approach requires performing O(n⁴)randomization tests. We demonstrate that the physical randomization also justifies other ways to constructing exact confidence intervals that are more computationally efficient. By exploiting recent advances in hypergeometric confidence intervals and the stochastic order information of randomization tests, we propose approaches that either do not need to invoke Monte Carlo or require performing at most O(n²)randomization tests. We provide technical details and R code in the Supporting Information . Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.