表皮生长因子受体在胸腺瘤中的表达

目的探讨表皮生长因子受体(EGFR)在胸腺瘤中的表达及其意义。方法免疫组化SP法检测63例患者胸腺瘤(胸腺瘤组)和20例胸腺增生(胸腺增生组)组织中EGFR的表达,分析胸腺瘤EGFR表达与其病理分级及临床分期的相关性。结果胸腺瘤组EGFR表达阳性率高于胸腺增生组(52.4%vs.20.0%)(P<0.05)。直径>6cm的胸腺瘤EGFR表达阳性率高于直径≤6cm的胸腺瘤(P<0.05)。胸腺瘤EGFR表达水平与病理分级及临床分期呈正相关。胸腺瘤的预后和临床分期相关。结论 EGFR可能在胸腺瘤的进展和预后中发挥重要作用。EGFR可能成为胸腺瘤新的治疗靶点和预后的标志物。     

人巨细胞病毒感染对围手术期尿路上皮癌患者免疫功能的影响

目的 探究人巨细胞病毒感染对围手术期尿路上皮癌患者免疫功能的影响.方法 选取2012年1月-2014年1月期间接受治疗的132例尿路上皮癌患者,采集患者外周血,采用流式细胞仪对外周血CD3+、CD8+、CD4+T细胞亚群比例进行检测,采用血浆ELISA法对HCMV-IgM和HCMV-IgG抗体进行检测.根据HCMV-IgM抗体的检测结果将132例患者分为阴性组和阳性组,对比两组患者的T细胞亚群情况.结果 132例患者中HCMV-IgM抗体阴性有104例,阳性有28例.HCMV-IgM抗体阴性组和阳性组之间的CD3+、CD8+、CD4+T细胞亚群有统计学差异(P＜0.05),阴性组患者的CD4+T细胞的百分比显著高于阳性组.28例HCMV-IgM阳性的患者中有24例(85.7％)免疫功能低下,有12(11.5％)例的阴性组患者免疫功能低下,两组间构成比有统计学差异(P＜0.05).结论 术前HCMV-IgM检测结果对疾病治疗效果预测以及术后辅助治疗有十分重要的意义.     

PCOS对女性健康影响的共识:ESHRE/ASRM在阿姆斯特丹发起的第三届PCOS共识研讨会(下)

欧洲人类生殖及胚胎学会和美国生殖医学学会(ESHRE/ASRM)举办的第三届多囊卵巢综合征(PCOS)共识研讨会于2010年10月在荷兰的阿姆斯特丹举行,在总结已有的共识基础上,明确了PCOS各种女性健康方面的认识差异。本文目的在于总结第三届PCOS共识研讨会的讨论结果,包括14个主题。本刊已经在2013年第32卷第3期对本文中前言和青春期问题,多毛症、痤疮和秃顶,月经失调,避孕,生活质量,妊娠6个主题做了介绍,本期继续介绍种族差异、肥胖、胰岛素抵抗、2型糖尿病、远期代谢和心血管健康问题以及最终的癌变风险等8个主题。     

加强医德医风建设塑造医院良好形象

医院形象是医院的综合实力、医疗水平、服务质量、医德医风、社会信誉等在社会各界及患者心中客观、整体的反映。笔者认为，医院良好形象的塑造，重点应从以下几方面做起。     

人源化小鼠异位肺癌动物模型的构建

目的：探讨一种可用于研究肺癌免疫的人源化小鼠动物模型。方法：采用人外周血单个核细胞输注非肥胖糖尿病/严重联合免疫缺陷小鼠体内建立人源化小鼠,在此小鼠模型基础上再构建异位肺癌荷瘤模型。结果：10只人源化小鼠异位荷瘤模型全部构建成功,免疫重构的小鼠外周血及脾脏中均可检测到大量人CD3＋T、CD4＋T、CD8＋T细胞。人源化荷瘤小鼠肿瘤组织内可发现人CD3＋T、CD4＋T、CD8＋T淋巴细胞浸润。结论：该模型为我们了解肺癌发生发展与免疫系统的关系,也为研究免疫治疗干预措施等提供了有价值的工具。     

某银行与某交警队职工健康体检分析

为了解行政办公人员与户外执勤人员患病情况的异同,笔者于2007年6月分别对江苏省杨州市某银行和某交警大队的在职职工进行了全面的健康体检。     

药学硕士专业学位研究生校企联合培养实践基地建设的探索

校企联合培养实践基地的建设在推进药学硕士专业学位研究生培养模式改革、促进校企双方资源整合方面具有积极的意义。在分析新形势下实践基地建设需求的基础上,介绍了山东大学在药学硕士校企联合培养实践基地的建设中,以“四个聚焦,四个转变”为指导,在校企合作模式、校内外师资队伍建设、转变学习方式和管理模式方面所进行的有益尝试;并对基地的长效运行机制进行了积极探索。     

探讨医疗设备的维修现状与管理

随着医疗设备的新技术、新成果在医学领域的广泛应用,设备维修与管理也显得越来越重要。本文结合实际工作经验,分析医疗设备维修现状,并探讨医疗设备维修管理的新模式。     

广东省医院医学工程学科建设基本情况调查与思考

通过问卷调查方式获取广东省医院医学工程学科的一手资料,及时了解全省医学工程科设置情况和管理职能,了解各级医院临床医学工程技术人员的构成、工作状况及专业技能知识培训需求等。本文针对广东省医学工程部门学科建设存在的问题,提出一些解决的方法和建议。     

基于人工神经网络的系统可靠度预测

提出一种基于人工神经网络的可靠度预测方法,以系统故障时间和对应的中位秩估计值训练网络,在系统故障时间范围内选取大量的故障时间点并求其预测的累积分布函数值,然后结合样条回归法求出系统累积分布函数曲线,概率密度函数曲线及故障率函数曲线。为验证人工神经网络模型的优越性,以婴儿培养箱等5个系统的故障数据为例,用决定系数R²、均方误差和对数似然函数,与Weibull、Fréchet、Logistic等统计分布模型进行对比,结果表明人工神经网络拟合效果最优。