推拿加西药敷脐治疗小儿腹泻疗效观察

小儿腹泻是儿科临床中常见的胃肠道疾病，发病年龄尤以3岁以下婴幼儿为主，夏秋季发病较多，针对小儿服药困难，不易配合治疗等特点，笔采用推拿加西药敷脐治疗本病，取得了满意的效果。现报道如下。     

脉络膜黑色素瘤的吲哚青绿和荧光素眼底血管造影

目的 观察脉络膜黑色素瘤的吲哚青绿血管造影(indocyanine green angiography,ICCA)和荧光素眼底血管造影(fundus fluorescein angiography,FFA)的特征. 方法 16例病人采用ICGA和FFA检查,对两种造影图像进行对比分析. 结果 ICGA检查81.2%的肿物不显荧光或晚期呈弱荧光,62.54%肿物可见有诊断特征的瘤体血管,FFA检查仅12.5％肿物可见瘤体血管,肿物在FFA晚期呈强荧光不能确诊时,ICGA可见瘤体血管以助诊断。 结论 脉络膜黑色素瘤ICGA图像特征有助于诊断.(中华眼底病杂志,2000,16：3-5)     

全血滤除白细胞操作中异常情况的分析及应对

去除白细胞的血液制品,已在临床上得到广泛的认可与应用.输注去除白细胞的血液制品,不仅可显著减少因白细胞引起的输血不良反应的发生,还可降低输血传播疾病的风险.目前国内血站普遍采用在线过滤的方式滤除白细胞.笔者通过对滤白操作中出现的异常情况的统计分析,探讨提升滤白     

2019－2020年浙江省湖州市副溶血弧菌临床分离株特征分析

  目的  了解2019—2020年浙江省湖州市腹泻患者副溶血弧菌分离株的特征。  方法  对2019—2020年分离自腹泻患者的109株副溶血弧菌进行血清学分型,采用荧光PCR方法检测其毒力基因,采用微量肉汤稀释法检测其耐药性,并利用脉冲场凝胶电泳（PFGE）对其进行分子分型。  结果  109株分离株的优势血清型为O3∶K6（72株）。 所有分离株均携带tlh基因,仅2株菌携带trh基因。 108株菌产生72种PFGE带型,不同带型的相似系数为19.10%～100%。 分离株对磺胺甲恶唑的耐药率最高（63.30%）,其次为氨苄西林（49.54%）。  结论  加强腹泻患者副溶血弧菌分离株的持续监测有助于开展副溶血弧菌引起的食源性疾病的风险评估,为其引起的肠道疾病防控及临床治疗用药提供参考。     

老年骨科手术患者下肢深静脉血栓的预防与治疗

下肢深静脉血栓形成(deep venous thrombosis,DVT)是骨科患者的常见并发症[1],尤其是在老年骨科手术后多见,严重时会并发肺栓塞,成为老年骨科手术患者致残或致死的突出原因.Colwell报道在没有任何预防措施的情况下骨科手术后DVT的发生率为40%～60%[2].因而如何有效防治下肢DVT成为医学界的热点问题.综合文献报道,有临床表现的DVT发生率分别为:髋关节置换术3%,膝关节置换术10%,髋部骨折2%;约2%髋关节置换术者,于术后10 d以上出现DVT的症状和体征,而膝关节置换术者DVT多发生于术后早期.因此,本文旨在探讨老年骨科手术患者DVT的预防与治疗.     

个体化心理护理对心血管病介入诊疗患者术前焦虑的影响研究

目的评价个体化心理护理对减轻心血管病介入诊疗患者术前焦虑的效果。方法采用视觉模拟评分法评估92例心脏介入患者术前焦虑程度,调查原因并给予针对性的个体化心理护理干预,评价干预后效果。结果 40例(43.5%)患者完全无焦虑,52例(56.5%)患者存在不同程度的焦虑,平均分值为4.77;个体化心理干预后,患者血压、焦虑评分与干预前相比均显著改善,差异有统计学意义(P0.05)。结论个体化心理护理能有效缓解心脏介入诊疗患者的术前焦虑。     

高分辨率熔解曲线分析技术检测苯丙酮尿症患者的苯丙氨酸羟化酶基因突变

目的 应用高分辨率熔解曲线（HRM）分析技术检测苯丙酮尿症患者苯丙氨酸羟化酶基因突变.方法 利用PCR扩增13例苯丙酮尿症（PKU）患者的苯丙氨酸羟化酶（PAH）基因第6、7、11及12外显子,然后对PCR产物进行HRM分析,通过DNA测序对HRM结果进行验证.结果 在13例PKU患者的26个PAH等位基因中共检测出5种不同突变基因,总检出率为38.5％.常见的突变类型是R243Q和A434D.检测出两种多态性位点为Q232Q和V245V.HRM分析结果与测序结果完全一致.结论 HRM技术具有简单、快速、易操作、准确等优点,可用于PKU患者PAH基因突变筛查.     

基于机器学习算法的脑梗死伴颅内动脉狭窄预测模型研究北大核心CSCD

目的评价3种机器学习算法模型对脑梗死患者是否伴有颅内动脉狭窄的预测性能,为缺血性卒中诊治策略提供参考依据。方法回顾性收集自2013年1月至2019年9月喀什地区第一人民医院神经内科收治的缺血性脑卒中患者临床资料。通过特征选择筛选出脑梗死伴颅内动脉狭窄的相关因素作为预测因子,基于随机森林、决策树和神经网络3种机器学习算法建立预测模型。利用受试者工作特征曲线下面积(area under ROC,AUC)、灵敏度、准确率等指标评价3种模型对脑梗死患者是否伴有颅内动脉狭窄的预测性能。结果研究分析了2365例脑梗死患者的74种特征,通过特征选择选出23个特征作为预测因子纳入建模。决策树模型、神经网络模型、随机森林模型的AUC值分别为0.78±0.11、0.85±0.12、0.89±0.10;灵敏度依次为0.92±0.05、0.91±0.06、0.88±0.10;准确率依次为0.79±0.12、0.77±0.13、0.85±0.13。结论随机森林模型对脑梗死患者是否伴有颅内动脉狭窄的预测性能最佳,在无条件进行血管成像检查时可应用于脑梗死是否伴有颅内动脉狭窄的预测,具有一定的临床应用价值。