中西医结合治疗上呼吸道感染合并发热患者的疗效研究

目的:探讨连花清瘟胶囊结合西药治疗上呼吸道感染合并发热患者的临床疗效.方法:选取我院2020年6月～2021年6月期间收治的上呼吸道感染合并发热患者100例作为研究对象.采用随机数字法分为对照组和观察组,每组50例.对照组给予布洛芬、对乙酰氨基酚及阿莫西林治疗,观察组在对照组用药基础上给予连花清瘟胶囊治疗.比较两组治疗前后发热、咽喉肿痛、咳嗽、鼻塞、流涕等中医证候积分变化,临床疗效以及不良反应发生情况.结果:治疗前,两组发热、咽喉肿痛、咳嗽、鼻塞、流涕积分比较差异无统计学意义(P>0.05).治疗后,两组发热、咽喉肿痛、咳嗽、鼻塞、流涕积分均降低(P<0.05),观察组治疗后发热、咽喉肿痛、咳嗽、鼻塞、流涕积分均低于对照组(P<0.05);观察组总有效率(98.00％)明显高于对照组(82.00％),且差异显著(P<0.05).两组恶心、皮疹、头晕及血小板减少等临床不良反应发生率比较(对照组18.00％,观察组16.00％)差异不显著(P>0.05).结论:在常规西药基础上,应用连花清瘟胶囊可显著改善上呼吸道感染合并发热患者临床症状,疗效满意,安全性高,值得临床推广.     

超声心动图检测在肺动脉高压患者右心功能诊断中的临床作用分析

目的:探讨超声心动图在诊断肺动脉高压患者右心功能中的临床作用。方法:选取2020年7—10月本院收治的肺动脉高压患者48例作为观察组,同期选取健康者48例作为对照组。分别采用超声心动图检查两组的右心功能、Tei指数等指标,并进行比较。结果:观察组RVESV(20.51±6.23)ml、RVEDV(75.63±15.55)ml、RVSV(35.76±4.92)ml、RVEF(60.73±7.85)%,与对照组的(40.69±9.77)ml、(51.12±10.39)ml、(22.58±2.16)ml、(47.25±5.03)%相比,均有显著差异(P<0.05)。观察组Tei指数为(0.89±0.40),与对照组的(0.27±0.13)相比,有显著差异(P<0.05)有统计学意义。结论:对于肺动脉高压患者,采用超声心动图检测的方法,能够对患者右心功能做出明确的诊断,对患者疾病治疗和预后评估都有重要的作用和价值。     

MSCTA及超声诊断主动脉壁内血肿中的临床价值分析

目的探讨多层螺旋CT血管造影术(MSCTA)及超声在诊断主动脉壁内血肿(AIH)中的应用价值。方法前瞻性的选取2016年7月～2018年10月我院收治的30例AIH患者作为观察对象,所有患者均经MSCTA诊断及超声诊断,且临床资料完整。结果 MSCTA主要表现为血肿及主动脉壁处可观察到新月形或环形异常密度影,血肿及主动脉壁最大厚度5mm,超声检查主要为长轴切面上可观察为累及的主动脉管壁上出现不同程度的增厚,而短轴切面上的病变部位可见新月形或环形;MSCTA的敏感性、准确性分别为100%、100%,显著高于超声诊断的51.72%、53.33%(χ~2=18.136、17.957,P0.05)。结论在AIH患者中应用MSCTA技术可清晰的显示AIH病变部位及范围,并明确主动脉受累情况;而超声诊断可较好观察到主动脉瓣反流及心包积液等情况。     

雨课堂在医学微生物学实验教学中的应用

《医学微生物学》是医学院校的重点核心课程,实验教学是其重要的组成部分。但近年来,实验课课时被大幅度压缩,实验内容删减严重,教学效果不尽如人意。为解决实验课学时严重短缺、学习内容片段化、缺乏系统性的问题,智慧教学工具"雨课堂"被引入教学,通过课上及课后推送,将传统教学内容与MOOC(massive open online courses,慕课)、微课、手机微信融为一体,完善并丰富教学内容,有效提高教学效果。文章从实际应用角度出发,介绍"雨课堂"的使用方法和具体教学内容,并使用调查问卷分析教学效果。皆在与同行分享经验,为《医学微生物学》实验课教学改革提供有益的借鉴。     

潮湿相关性皮炎病理特征及护理研究进展

对潮湿相关性皮炎的概念、危险因素、国内外发生率进行简要介绍。从皮肤长期接触水分导致浸渍，化学、物理、生物等因素在疾病发展过程中产生的作用进行综述，以增强对潮湿相关性皮炎病理机制的认识;从发病机制视角综述目前局部护理新进展，包括避免与水分长期接触、清洁、保湿、皮肤保护、使用温和的产品5个方面，旨在为相关研究及临床实践提供参考。     

基于机器学习的脑胶质瘤多模态影像分析

脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤，具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展，多模态影像智能分析技术已经逐步成为研究热点，在脑胶质瘤的病灶分割测量、肿瘤分级、预后生存周期预测和基因型辨别等方面具有重要的应用前景。本文重点介绍基于机器学习和多模态影像在脑胶质瘤临床辅助诊断和预后评估中的应用进展。