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451.
FR-Ⅲ型功能矫治器可通过改善肌肉功能异常、促进颌骨发育改善面股畸形[l],受到正畸医生的青睐。作者应用FR-Ⅲ型功能矫治器矫治24例安氏Ⅲ类前牙,取得了满意效果,现报道如下。一、临床资料:门诊患者24例,其中替牙期19例,恒牙早期5例;年龄最小7岁,最大14岁;均为牙性或功能性前牙反能,下颌可退至切牙对刃关系。每一患者都取记存模型、拍照牙能像及治疗前后头影测量。二、材料与方法:选用上海齿科材料厂出品的不锈钢丝及自凝牙托水、牙托粉,分别弯制矫治器钢丝部件及制作颊盾和唇挡。制作方法:参照林久样等《口腔正畸学》第二… 相似文献
452.
453.
摘要: 肿瘤微环境 (TME) 在局部耐药性、 免疫逃脱和远端转移等多个肿瘤发生、 发展的步骤中起关键作用。依据
不同个体的 TME, 准确评估和选择临床用药, 可有效控制原位癌和转移癌的恶性转化。目前, 治疗癌症的主要方法
是化疗, 由于 TME 中良性细胞可调节癌细胞对标准化疗和靶向药物治疗的反应, 因此, 结合靶向 TME 治疗会取得更
理想的临床疗效。本文就乳腺癌 TME 中细胞外基质 (ECM)、 肿瘤相关成纤维细胞、 肿瘤相关巨噬细胞、 调节性 T 细
胞和骨髓间质干细胞对肿瘤发生、 发展的作用机制进行综述。 相似文献
454.
目的 探索家庭干预对学龄前儿童攻击性行为的效果和可行性。方法 对上海市杨浦区2所公立幼儿园用儿童行为量表(CBCL)识别出具有攻击性行为的学龄前儿童及其家庭。17个具有攻击性行为的儿童及其家庭作为干预组,进行5个月的家庭干预,18个具有攻击性行为的儿童及其家庭作为对照组,未进行家庭干预。比较干预前后两组儿童的儿童行为量表(CBCL)和攻击行为-教师核查表(TCL)分数的改变。结果 干预组儿童实施家庭干预后 CBCL量表攻击分数(18.06±5.54)、TCL量表反应性攻击分数(2.00±0.60)和主动性攻击分数(1.61±0.82)均明显低于干预前(22.47±4.42;2.86±0.73;1.82±1.15,P<0.05)。对照组儿童在5个月后的CBCL量表攻击分数(21.17±4.12)、TCL反应性攻击(3.04±0.69)和主动性攻击行为分数(1.78±0.65)与干预前(21.72±4.34;3.13±0.74;1.85±0.87)均无显著变化(P>0.05)。干预前两组儿童攻击分数均无差异(P均>0.05),而干预后干预组儿童的CBCL攻击分数和TCL反应性攻击分数显著低于对照组儿童(P<0.01)。结论 家庭干预是学龄前儿童攻击性行为的一种有效可行的重要干预方式。家庭干预对于儿童早期的攻击性行为具有防治作用,可继续完善针对儿童攻击性行为的家庭干预方案和探索干预的长期影响。 相似文献
455.
456.
了解上海市中小学多媒体教学使用现状,为有关部门进行师资配置方面的决策提供依据.方法 采用分层整群抽样法,通过自填问卷对上海市5区15所中小学校763名教师进行调查,分析各类学校不同学科教师多媒体教学的使用频率和课堂使用时间.结果 教师目前使用多媒体教学的自报率为90.4%,每节课多媒体教学时间平均(23.07±9.25) min,满堂使用(40 min)的比例为7.6%.小学、初中和高中教师在多媒体教学的使用频率和使用时间上的差异均有统计学意义(P值均<0.05),小学教师多媒体教学使用频率较高,使用时间较长.文科教师多媒体教学使用频率较高,语数外主课中英语使用频率最高;但数学每节课使用时间较长,满堂使用比例较高.结论 上海市中小学多媒体教学基本全覆盖.多媒体使用频率和每节课使用时间具有年级和学科差异. 相似文献
457.
灯盏花素注射液治疗不稳定性心绞痛临床疗效观察 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:观察灯盏花素注射液对不稳定性心绞痛患者疗效及其心电图变化。方法:入选不稳定性心绞痛患者69例,随机分为治疗组35例与对照组34例。治疗组在常规治疗的基础上加用灯盏花素注射液100mg/d静滴,14d为1个疗程。对照组为常规治疗,治疗前后观察心绞痛疗效和心电图变化,同时观察肝功能、肾功能等安全指标。结果:治疗组在心绞痛症状疗效和心电图疗效均优于对照组,具有统计学意义P〈0.05。结论:灯盏花素注射液对不稳定性心绞痛患者症状及心电图改善有明确疗效。 相似文献
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类器官是一种优异的肿瘤和干细胞研究模型,对其生长或药筛等过程的各种类型数据进行分析,有助于提升对类器官本身以及所代表疾病的了解。但人工观察和筛选类器官以及使用传统统计学方法在处理类器官数据时,存在分析准确度与效率低、难度系数大、人工成本高以及带有一定主观性等问题。而人工智能在很多生物学和医学研究领域已被证明会产生卓越效果。将人工智能引入类器官研究,有助于提升研究的客观性、准确性和速度,从而使类器官能更好地实现疾病建模、药物筛选、个性化医疗等。首先,类器官图像数据的人工智能分析取得了显著进展。结合深度学习的图像分析能够更精准地捕捉类器官的微观结构和变化,提高对类器官形态和生长的自动识别能力,达到较高的准确度,节约研究时间与成本。其次,对于类器官的组学数据,人工智能技术的引入同样取得了重要突破:可提高数据的处理效率以及发现潜在的基因表达模式,为细胞发育和疾病机制的解析提供新的工具。再次,类器官其他类型的数据如电信号和光谱等通过人工智能技术可实现对类器官类型和状态客观的分类,为类器官的全面表征进行了有益的尝试。而在类器官重要应用领域—药物筛选方面,人工智能可为过程监测和结果预测提供强有力的支... 相似文献
459.