新生儿疾病筛查的质量控制

根据<中华人民共和国母婴保健法>及<黑龙江省母婴保健条例>,按照<黑龙江省新生儿疾病筛查管理方案>开展新生儿疾病筛查(以下简称新筛).为保证此项工作质量,大庆市妇幼保健院作为市新筛中心制定全市新筛工作量化考核标准,对市区内1999年8月1日～2003年12月31日出生的新生儿疾病筛查进行全面质量控制,结果分析如下.     

药物性肝病56例临床分析

DILD是常见的肝病之一,引起DILD的药物中非甾体抗炎药物是最常见的致病因素,其次是抗生素.DILD的诊断主要依据用药史和肝功能损伤的实验室检查,并需排除病毒性肝炎和酒精性肝病.     

米力农治疗心衰疗效观察

目的：探讨米力农治疗重症充血性心力衰竭(G-HF)的疗效。方法：38例CHF患者在常规治疗基础上,短期联合应用米力农进行治疗观察。结果：应用米力农后显效19例(占50．0％)、有效15例(占39．5％)、无效4例(占10．5％),总有效率为89．5％;治疗前后心率、血压无显著性差异,心肌耗氧量(VO)降低,心搏量(SV)、左室射血分数(LVEF)显著增加,副作用少。结论：在重症CHF常规治疗无效时,米力农常规剂量短期应用疗效确切、安全。     

姜黄素对骨髓瘤细胞迁移和侵袭能力的影响及其机制研究

 目的：探讨姜黄素对骨髓瘤细胞迁移侵袭能力的影响及其机制。方法：shRNA表达质粒沉默含IQ模序的RasGTP酶活化蛋白1(IQ motif-containing GTPase-activating protein 1,IQGAP1)后转染RPMI8226细胞,Western blotting法检测RPMI8226-shIQGAP1组、RPMI8226-shRNA阴性对照组和未转染RPMI8226组细胞IQGAP1表达;不同浓度姜黄素作用于各组细胞后,Transwell迁移实验和Matrigel侵袭实验检测细胞的迁移及侵袭力,RT-PCR法检测姜黄素作用后IQGAP1 mRNA的表达,Western blotting检测姜黄素对各组细胞IQGAP1蛋白表达的影响。结果：使用shRNA表达质粒沉默IQGAP1后,RPMI8226细胞IQGAP1表达减少;RPMI8226-shIQGAP1组较RPMI8226-shRNA 阴性对照组和未转染RPMI8226 组细胞迁移及侵袭力下降,姜黄素可降低RPMI8226-shRNA 阴性对照组和未转染RPMI8226组细胞迁移及侵袭力,无浓度相关性,不同浓度的姜黄素对RPMI8226-shIQGAP1组作用后细胞的迁移及侵袭力无明显变化。对于RPMI8226-shRNA阴性对照组及未转染RPMI8226组,姜黄素作用后IQGAP1 mRNA及蛋白的表达下降。结论：姜黄素通过抑制IQGAP1的表达降低骨髓瘤细胞的迁移力和侵袭力。     

利福霉素钠与利福平治疗肺结核安全性评价

目的 比较利福霉素钠和利福平在治疗肺结核中的安全性.方法 792例肺结核患者分为利福霉素钠组(393例)和利福平组(399例),治疗2个月后评价其安全性.结果 利福霉素钠不良反应发生率(12.47％),较利福平(18.29％)低,严重不良反应发生率:利福霉素钠为1.78％,利福平为5.76％,差异有统计学意义;主要表现为肝损伤、过敏反应、肾功能损伤、血细胞减少和消化道不适.结论 利福霉素钠的不良反应发生率和严重程度小于利福平,若患者不能耐受利福平,可考虑利福霉素钠作为替代治疗.     

郑州市第六人民医院中药注射剂专项点评与分析

目的 了解该院临床中药注射剂在临床使用情况,促进临床合理用药.方法 采用回顾性研究的方法,随机抽取该院2016年1～12月中药注射液剂住院处方360张,即每季度抽取使用中药注射剂的住院病历90张,对中药注射剂的不合理用药情况进行统计分析.结果 360张中药注射剂处方中,不合理处方195张(54.17％),主要表现在使用前后未冲管72张(36.92％)、用法用量不适宜58张(29.74％)、适应证不适宜25张(12.82％).结论 该院中药注射剂使用广泛,不合理使用比例较高,应加大中药注射剂的培训、监管力度,促进合理用药水平.     

基于HSM_LDA模型的在线医院特色挖掘研究

目的/意义 挖掘在线医院的医疗特色对在线医疗推荐具有重要作用。当前,虽然部分在线医院具备特色标注功能,但只能实现医院内部特色提示,无法从全局角度衡量不同医院之间的特色差异。方法/过程 提出一种基于在线医院问诊文本的医院特色识别模型(hospital special medical based LDA, HSM＿LDA)。该模型以医院ID为文本划分依据,将语料库中的“文本-词汇”矩阵转换成“医院-词汇”矩阵,联合建模医院、主题、词汇3个变量,生成“医院-主题”(E)和“主题-词汇”(F)两个分布。最终结合E和F两个分布识别出每个医院的医疗特色。结果/结论 以“好大夫在线”平台中的医院问诊文本作为实验数据集,运用HSM＿LDA模型进行特色挖掘分析,识别精度为87%,效果良好。