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1.
目的探讨金骨莲胶囊对大鼠类风湿性关节炎的治疗作用及相关机制。方法将60只大鼠随机分为6组,10只作为正常对照组,其余50只通过皮下注射Freund’s完全佐剂建立类风湿性关节炎大鼠模型。造模成功后随机分为五组,对照组不给于任何干预,另外四组分别给予塞来昔布、金骨莲胶囊(低剂量组,每次1粒,3次/d)、金骨莲胶囊(中剂量组,每次2粒,3次/d)以及金骨莲胶囊(高剂量组,每次3粒,3次/d)。观察各组大鼠给药后1 h与给药后7 d足关节肿胀度,给药后7 d血清白介素-17(IL-17)、白介素-23(IL-23)和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)含量的变化;HE染色观察局部组织情况变化并应用关节组织病理学评分进行比较。结果给药后1 h与给药后7 d,模型组的足趾肿胀度高于正常对照组(P<0.05);与模型组比较,塞来昔布组、金骨莲胶囊组均可以明显减轻RA大鼠足关节肿胀度,差异有统计学意义(P<0.05),金骨莲胶囊组的作用呈剂量依赖性(P<0.05)。末次给药后7 d,与正常对照组比较,模型组大鼠血清IL-17、IL-35、TNF-α水平以及关节组织病理学评分均明显升高,差异有统计学意义(P<0.05)。与模型组比较,塞来昔布组以及金骨莲胶囊组的IL-17、IL-35、TNF-α以及关节组织病理学评分均明显降低,差异有统计学意义(P<0.05),金骨莲胶囊组的作用呈剂量依赖性(P<0.05)。结论金骨莲胶囊具有较好的治疗类风湿性关节炎作用,并且作用呈剂量依赖性,其作用机制可能与降低炎性因子的释放有关。  相似文献   
2.
目的观察自拟通络散联合来氟米特治疗风寒湿痹型类风湿关节炎患者的临床疗效及对血清分泌型糖蛋白(Wnt-3α)、骨形成蛋白-2(BMP-2)水平的影响,为该病的有效治疗提供依据。方法将114例风寒湿痹型类风湿关节炎患者随机分为研究组与对照组各57例。对照组给予西药塞来昔布、来氟米特治疗,研究组在对照组治疗基础上联合自拟通络散治疗,2组均连续治疗3个月后统计临床疗效,观察2组治疗前后中医证候积分及类风湿因子(RF)、红细胞沉降率(ESR)、C反应蛋白(CRP)、BMP-2、Wnt-3α水平变化情况。结果治疗3个月后,研究组患者总有效率为96.49%,显著高于对照组的80.70%(P0.05);2组中医证候积分及RF、ESR、CRP水平均明显降低(P均0.05),且研究组均明显低于对照组(P均0.05);研究组血清BMP-2、Wnt-3α水平均明显低于治疗前及对照组(P均0.05),对照组治疗前后血清BMP-2、Wnt-3α水平比较差异无统计学意义(P0.05);研究组不良反应发生率为5.26%,对照组为33.33%,研究组显著低于对照组(P0.05)。结论自拟通络散联合常规西药治疗风寒湿痹型类风湿关节炎病情缓解率明显高于单纯西药治疗,且安全,可能与有效调节血清BMP-2、Wnt-3α表达水平有关。  相似文献   
3.
目的:分析多维图像信息的孤立性肺结节(SPN)良恶性鉴别方法.方法:选择肺部CT图像三维肺结节信息的良恶性鉴别方式,分析不同肺结节的三维特征,对良恶性病例进行临床分析.结果:比较恶性与良性结节在多维图像上的特征结果差异显著,P<0.05.结论:依据多维图像信息利于对肺结节进行良恶性鉴别,具有较高的科学性与可行性,临床诊断意义显著.  相似文献   
4.
5.
目的:观察内热式芒针联合常规疗法治疗膝骨性关节炎(KOA)的临床疗效。方法:将92例单侧膝骨性关节炎患者随机分为治疗组与对照组,每组46例。对照组予西医常规治疗,疗程为2周;治疗组在对照组治疗的基础上于入组2~4 d内加用内热式芒针治疗1次。观察并比较2组患者治疗前后膝关节疼痛视觉模拟量表(VAS)评分、膝关节Lysholm功能评分、骨关节炎指数(WOMAC)评分及关节活动度,并评估临床疗效,记录不良反应。结果:治疗后2组患者的膝关节疼痛VAS评分及WOMAC评分均较治疗前明显降低(P<0.01),治疗组上述指标明显低于对照组(P<0.01)。治疗后2组患者膝关节Lysholm功能评分及关节活动度均较治疗前明显升高(P<0.01),治疗组上述指标明显高于对照组(P<0.01)。治疗组总有效率为95.65%,明显高于对照组的82.61%(P<0.05)。治疗期间2组患者不良反应事件发生率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:在常规治疗基础上加用内热式芒针治疗KOA患者可降低患者疼痛程度,改善膝关节活动度及功能,提高临床疗效。  相似文献   
6.
目的 探讨基于MRIT2-FLAIR序列的影像组学模型鉴别无水肿型肺腺癌脑转移瘤与腔隙性脑梗死的价值。方法 回顾性分析经手术病理或临床与影像随访证实的104例肺腺癌脑转移瘤与165例腔隙性脑梗死患者的治疗前磁共振图像,按DWI序列信号高低分为两组(高信号组105例、等低信号组164例),各组按7∶3随机划分训练集和测试集。从轴位T2-FLAIR序列图像上手动勾画的三维感兴趣区域中提取影像组学特征。采用mRMR和LASSO回归进行降维,筛选出最具诊断价值的影像组学特征,结合4种机器学习分类器分别构建模型,并绘制ROC曲线,采用曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度评估各模型的诊断效能。结果 等低信号组权重系数最高的特征是一阶特征中的总能量(First Order_Total Energy);高信号组权重系数最高的特征是灰度区域大小矩阵中的小区域低灰度水平强调(GLSZM_Small Area Low Gray Level Emphasis)。4种分类模型中,等低信号组表现最好的是随机森林(RF)模型,其AUC、敏感度和特异度分别为0.887、0.892、 0.772(训练集),0.901、...  相似文献   
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