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目的:比较飞秒激光辅助的准分子激光原位角膜磨镶术(FS-LASIK)与FS-LASIK联合快速角膜胶原交联术(FS-LASIK Xtra)矫正高度近视术后早期屈光度及角膜高阶像差变化特点,评估两种术式矫正高度近视的早期效果。
方法:回顾性病例对照研究。纳入2019-04/2020-04在我院进行FS-LASIK Xtra及FS-LASIK的高度近视患者42例84眼,每组各21例42眼,术后随访3mo,比较两组患者术后裸眼视力(UCVA)、等效球镜(SE)、散光度及角膜高阶像差。
结果:FS-LASIK Xtra组患者术后1d UCVA(LogMAR)低于FS-LASIK组(P<0.01),其余时间点两组间比较均无差异(P>0.05)。两组患者术后SE均较术前明显降低,术后3mo,FS-LASIK Xtra组有38眼(90%)、FS-LASIK组有41眼(98%)术眼SE在±1.00D以内。两组患者术后均有35眼(83%)的术眼残余散光在0.50D以内。两组术后3mo角膜总高阶像差、球差、彗差及三叶草差均较术前增大,FS-LASIK Xtra组总高阶像差及三叶草差大于FS-LASIK组(均P<0.05)。
结论:FS-LASIK与FS-LASIK Xtra矫正高度近视在术后早期均具有较好的有效性和可预测性,术后早期角膜总高阶像差均增加,且行FS-LASIK Xtra增加更显著。 相似文献
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背景 为确保老年患者多重用药评价管理与咨询服务平台的设计和开发与实际需求紧密相连,本课题组既往面向医疗专业人员群体开展了老年多重用药管理评价与咨询平台需求的调研工作,但目前国内鲜有研究探索大众人群对老年人多重用药风险的认知程度,以及其对基于互联网医疗进行多重用药管理评价和咨询的需求现状。目的了解大众人群对老年多重用药管理评价与咨询平台的认知现状,以进一步探索老年患者多重用药评价管理与咨询服务平台的运行方式,为老年患者多重用药评价管理与咨询服务平台的改进与完善提供指导性意见。方法 2021-09-29—10-09,面向大众人群采用网络问卷调查法,以中国移动和粉俱乐部微信公众号平台为调研渠道,对中国移动和粉俱乐部用户开展调研,向其发放针对老年患者多重用药评价管理与咨询服务平台的运行方式、各功能重要性等问题而自行设计的“面向大众人群的老年患者多重用药评价管理与咨询服务平台需求调研问卷”。采用主成分分析方法 对各平台功能提取公因子,进一步采用Kaiser正态化最大方差法进行因子旋转,并对各因子得分均值进行排序,以此来解释各因子的相对重要性。结果 本研究面向大众人群共采集有效调研问卷29 5... 相似文献
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小鼠脑细胞内游离钙浓度与高血黏度致脑血管病的相关性 总被引:2,自引:0,他引:2
目的:探讨高血黏度致脑损伤的分子机制。方法:采用尾静脉注射100g/L高分子葡萄糖酐法建立小鼠高血黏度动物模型,以Fluo-3/AM为细胞内游离钙离子的荧光指示剂,用激光扫描共聚焦显微镜测定脑细胞内[Ca^2+]i的变化。结果:高血黏度组小鼠脑细胞的荧光强度明显高于对照组,高血黏度组小鼠脑细胞的平均荧光强度为115.96&;#177;37.32,而对照组小鼠脑细胞的平均荧光强度为41.49&;#177;10.89,两者的差异有非常显著性意义(P&;lt;0.001)。说明高血黏度组小鼠脑细胞内的游离Ca^2+浓度明显高于正常组脑细胞内的游离Ca^2+浓度。相关分析显示脑细胞内的游离Ca^2+浓度与全血黏度有显著相关性(r^ηH=O.769,r^ηL=0.821,P&;lt;0.001)。结论:高血黏度致脑细胞内钙超载是其致脑损伤的分子机制之一。 相似文献
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目的:探讨高血黏度致脑损伤的分子机制。方法:采用尾静脉注射100g/L高分子葡萄糖酐法建立小鼠高血黏度动物模型,以Fluo-3/AM为细胞内游离钙离子的荧光指示剂,用激光扫描共聚焦显微镜测定脑细胞内Ca2+i的变化。结果:高血黏度组小鼠脑细胞的荧光强度明显高于对照组,高血黏度组小鼠脑细胞的平均荧光强度为115.96±37.32,而对照组小鼠脑细胞的平均荧光强度为41.49±10.89,两者的差异有非常显著性意义(P<0.001)。说明高血黏度组小鼠脑细胞内的游离Ca2+浓度明显高于正常组脑细胞内的游离Ca2+浓度。相关分析显示脑细胞内的游离Ca2+浓度与全血黏度有显著相关性(rηH=0.769,rηL=0.821,P<0.001)。结论:高血黏度致脑细胞内钙超载是其致脑损伤的分子机制之一。 相似文献
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目的:探讨感染性角膜炎患者的护理要点。方法:完成400例感染性角膜炎患者的各项检查,密切观察病情变化,给予相关的护理指导。结果:患者住院期间控制感染率达到97%,出院时视力均有所提高。结论:细致、科学、规范的临床观察与专业性的护理有利于感染性角膜炎患者控制感染、减少并发症、提高治愈率。 相似文献
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【摘要】目的 开发基于人工智能算法对非酒精性脂肪肝病理特征的识别模型,研究人工智能模型是否能够识别出包括炎细胞、脂肪变性细胞和纤维化在内的非酒精性脂肪肝病理特征并可视化,帮助病理医生提高识别非酒精性脂肪肝病理特征的效率与准确率。方法 我们通过对65只患有非酒精性脂肪肝(NAFLD)的小鼠进行剖取肝脏组织,分别经HE和天狼猩红染色后获得65例HE和65例天狼猩红病理切片。对于HE切片,使用CaseViewer软件在20、30、40倍镜下截取HE染色切片的病变部位图像,将图像上传Horizope专业标注平台进行标注,并按4:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集,使用基于深度学习模型的U-Net分割网络对非酒精性脂肪肝病理特征进行识别,采用四个评价指标进行性能评估;对于天狼猩红染色切片,使用CaseViewer软件在5倍镜下对天狼猩红染色切片进行全视野截取,采用了颜色特征提取算法进行纤维化识别。对130例原始病理切片进行病理特征的识别和参数的计算,包括脂肪变性面积占比(PFA)的计算、炎细胞密度(DIC)的计算、纤维化面积占比(RFA)的计算,并用统计学方法进行分析。结果 根据识别结果计算病理参数PFA、DIC、RFA并纳入分析,PFA平均值为0.370,中位值为0.371(范围:0.013-0.743),与得分的相关系数R=0.9476;DIC平均值为313,中位值为288(范围:19-894),与得分的相关系数R=0.8883;RFA平均值为0.049,中位值为0.0507(范围:0.001-0.121),与得分的相关系数R=0.9731。结论 人工智能算法对非酒精性脂肪肝病理特征的识别取得了良好的表现,能够帮助病理医生提高识别非酒精性脂肪肝病理特征的效率与准确率,辅助医生对非酒精性脂肪肝进行正确的分级分期和疗效评估。 相似文献