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81.
胡丽霞 《国外医学:心血管疾病分册》1986,(6)
纵隔的放射治疗(简称放疗)可引起心脏改变,但以往报道多系放疗多年后的回顾性观察。本文以无创伤性检查法,观察乳房癌切除术后进行放疗所引起的急性心脏改变及其发生率。方法:对21例原无心脏病史与症状的女性左或右侧乳房癌切除者在接受放疗前、放疗后即刻、3个 相似文献
82.
目的:探讨住院药房摆药机夜间口服摆药时间优化方法,提高夜间药学服务质量,降低成本消耗。方法:选择2015年9月-12月某院住院药房夜间口服摆药处方,通过对摆药医嘱开具时间点、药师发药时间点的数据统计,依据80/20法则提出集中摆药优化方案,并使用统计学验证手法。结果:摆药总共花费时间从2小时21分钟降低到1小时29分钟(P<0.01),具有统计学意义。说明夜间集中摆药,能优化摆药流程,降低摆药耗材消耗成本,减少机械损耗。结论:药房信息化管理及统计学应用,发挥自动化设备最大效益,提升医院药学服务质量与经济效益。 相似文献
83.
目的:探讨和评价了X刀治疗木前颅内病灶CT定位的方法和价值。材料与方法:对60例颅内病灶,包括腔质瘤10例、转移瘤15例、动静脉畸形6例、鼻因癌颅内侵犯5例 垂体瘤4例、脑膜瘤4例、颞叶癫痫10例及其他占位病变6例,进行了X刀治疗术前的CT定位扫描及病灶的确定。结果:颅内病灶直径大小从5mm至45mm不等,病灶中心CT检出率达100%,90%(54/60)的病灶或靶点轮廓获清楚确定。结论:颅内病灶X刀治疗术前应用CT定位可作为首选的方法。 相似文献
84.
近年,我们在230例有巨大左房的重度二尖瓣狭窄病例中,超声心动图检查发现4例左房内漂浮性血栓,报告如下。一、方法与结果所有病例的临床诊断均经手术证实。采用Aloka SSD-870型和东芝SSH-65A型的彩色血流多普勒超声心动图仪,探头的频率为3.0MHz,均以胸骨旁左室长轴面和主动脉根部短 相似文献
85.
86.
目的:探讨RNA干扰技术沉默Livin对甲状腺乳头状癌TPC-1细胞增殖、侵袭的影响。方法通过RNA干扰技术沉默Livin基因表达,实验分为敲减组( KD组)、阴性对照组( NC组)和对照组( CON组)。利用RT-PCR和Western blot检测转染后各组TPC-1细胞中Livin mRNA和蛋白的表达水平,MTT法检测细胞增殖能力, Transwell实验检测细胞侵袭能力。 Western blot方法检测干扰后细胞内蛋白激酶B ( AKT)及磷酸化蛋白激酶B(p-AKT)蛋白的表达。结果 Livin-shRNA转染后TPC-1细胞中Livin mRNA和蛋白表达水平明显下降(P<0.05)。与NC组和CON组比较,Livin-shRNA转染后TPC-1细胞的增殖能力受到明显抑制(P<0.05)。KD组穿过Transwell小室膜细胞为(32±1)个,NC组和CON组穿膜细胞数分别为(64±2)和(63±1)个,KD组穿膜细胞数显著少于NC组和CON组(P<0.05)。 Western blot显示KD组TPC-1细胞中AKT及p-AKT蛋白表达量明显减少( P<0.05)。结论 Livin基因可能通过磷脂酰肌醇-3-激酶/蛋白激酶B( PI3K/Akt)信号通路促进人甲状腺乳头状癌TPC-1细胞增殖和侵袭,提示Livin基因有可能成为甲状腺乳头状癌潜在的治疗靶点。 相似文献
87.
目的:建立用气相色谱法检测大孔吸附树脂中正己烷、苯、甲苯、二甲苯和苯乙烯五种有机残留物的方法。方法:采用毛细管气相色谱法,色谱柱为DB-624毛细管色谱柱;进样口温度为200℃,FID检测器温度240℃,柱温为程序升温:柱起始温度为40℃,保持3 min,然后以每分钟14℃的速率升至200℃,保持2 min。甲醇为溶解介质,载气为氮气,测定常用大孔树脂正己烷、苯、甲苯、二甲苯和苯乙烯五种有机残留物。结果:五种常用大孔树脂D101、HPD100、AB-8、DM301、NKA-9中正己烷、苯、甲苯、二甲苯、苯乙烯含量均小于20‰。符合国家相关规定。结论:该方法简便易行、重复性好,可控制大孔树脂有机溶剂残留量。 相似文献
88.
摘 要 目的: 研究红毛悬钩子根的化学成分。方法: 采用硅胶柱层析法对湖北产蔷薇科悬钩子属红毛悬钩子(Rubus pinfaensis)干燥根醇提物进行分离,经IR、1H-NMR和EI MS等波谱进行结构分析。结果:鉴定出5种化合物,分别为齐墩果酸(oleanolic acid,I)、3 keto, 16α hydroxy, 24 noroleanolic acid(II )、3′-甲氧基杨梅黄酮(III)、尿嘧啶脱氧核苷(2′-deoxyuridine,IV)和对羟基苯乙酸(p hydroxy phenylacetic acid ,V)。结论: 化合物I、II、III、IV、V均为首次从红毛悬钩子根中分离得到。 相似文献
89.
90.
目的基于机器学习建立并验证放射组学预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor, EGFR)基因突变模型。方法收集462例病理证实的NSCLC且术前行CT和明了EGFR基因状态的患者。从患者术前薄层CT中提取107个放射组学特征。采用随机森林(random forest)建立机器学习模型预测NSCLC的EGFR突变状态,并采用5-折叠交叉验证进行校正。结果 462例NSCLC患者中,EGFR突变型214例(46.3%)。单因素分析发现5个特征以及吸烟状况和性别与EGFR突变相关。利用这5个放射组学特征以及吸烟状态和性别构建随机森林模型在训练集对EGFR突变的ROC曲线下面积(he area under the ROC curve, AUC)为0.774,敏感性为74.5%,特异性为79.1%。在验证集中AUC为0.756,敏感性为79.7%,特异性为65.7%。结论基于机器学习的放射组学模型能较好的预测NSCLC的EGFR的突变,有助于临床医生术前治疗方案的选择。 相似文献