肿瘤患者肥胖状态下代谢综合征及其组分聚集风险分析

目的:探讨肿瘤患者肥胖状态下代谢综合征（MS）及其组分聚集风险,为肿瘤患者生存期内其他伴随慢病防控管理提供依据。方法:定期健康体检中自报有肿瘤疾病史且体检信息完整者401人,按肥胖状态分为肿瘤非肥胖组和肿瘤肥胖组。肿瘤肥胖组按性别、年龄1∶4随机匹配无肿瘤疾病史且健康体检信息完整者1 501人,其中健康对照即非肿瘤非肥胖组747人,非肿瘤肥胖组754人。采用多因素调整的logistic回归分析肿瘤患者肥胖状态下MS及其组分聚集风险。结果:肿瘤肥胖组和非肿瘤肥胖组MS患病率均高于健康对照组（分别为66.0% vs 56.6% vs 9.2%,P<0.05）,也高于肿瘤非肥胖组的6.2%。同时,肿瘤肥胖组和非肿瘤肥胖组中血压升高、血糖升高、甘油三酯升高、高密度脂蛋白降低患病率均高于健康对照组（P<0.05）。多因素调整后,与健康对照组相比,肿瘤肥胖组和非肿瘤肥胖组MS风险仍增加,分别为19.63（95%CI:12.71~30.34）和12.49（95%CI:9.09~17.16）。而且MS组分聚集越多,MS风险越高。结论:肿瘤肥胖患者MS风险增加,其组分聚集越多,MS风险越高。因此,需对肿瘤肥胖患者进行健康管理,有针对性制定防控干预策略,以降低其他伴随慢病发生风险,提高其生存质量。     

Gail模型在我国女性乳腺癌发病风险预测中的研究:系统综述与Meta分析

目的:评价Gail模型对我国女性乳腺癌发病风险预测的区分度和诊断准确性.方法:在PubMed、SpringerLink、中国知网、万方医学数据库中系统检索Gail模型对我国女性乳腺癌发病风险预测研究.由两位研究者对符合纳入标准的文献独立进行数据提取和质量评价.采用DerSimonian和Laird's随机效应模型评估G...     

西格列汀联合氯沙坦钾治疗糖尿病合并高血压的安全性、有效性分析

目的 探究西格列汀联合氯沙坦钾对糖尿病合并高血压患者血管生成素样蛋白2(angiopoietin-like protein 2,Angptl2)水平及糖代谢的影响.方法 选取我院接诊的糖尿病合并高血压患者142例作为研究对象,按照治疗方法不同将其分为西格列汀组(67例,采用西格列汀进行治疗)和联合治疗组(75例,采用西...     

利拉鲁肽对人胰岛淀粉样多肽聚集性及胰岛细胞毒性的影响

目的:探讨利拉鲁肽对人胰岛淀粉样多肽聚集性及细胞毒性的影响。方法:采用硫磺素T荧光法检测淀粉样纤维聚集的动力学，采用透射电镜检测淀粉样纤维的形态。分离Wistar大鼠胰岛，采用简单随机化分组的方法将大鼠胰岛随机分配成空白对照组、人胰淀素组、人胰淀素+利拉鲁肽组。24 h后采用Annexin-V/PI荧光染色及逆转录聚合酶链反应检测细胞凋亡及炎性因子白细胞介素（IL）-1β、肿瘤坏死因子α（TNFα） 、单核细胞趋化蛋白-1（CCL-2） mRNA的表达。结果:人胰淀素单独孵育时，荧光于1.6 h左右开始上升，并随时间延长逐渐增加，3.4 h后平稳，动力学曲线呈S型曲线；人胰淀素与利拉鲁肽（500 nmol/L）以10∶1分子浓度共同孵育时，荧光信号上升延迟缓慢；以1∶1分子浓度共同孵育时，荧光信号未见明显增加，动力学曲线呈直线型。透射电镜结果显示，人胰淀素单独孵育可见大量长条状纤维聚集，人胰淀素与利拉鲁肽（2 μmol）以10∶1浓度共同孵育后纤维数量明显减少，且短小模糊；1:1（20 μmol利拉鲁肽）浓度共同孵育后，无法找到纤维结构。与空白对照组相比，人胰淀素组IL-1、TNFα、CCL-2基因的mRNA表达均增加，而人胰淀素+利拉鲁肽组表达均下降（F=429.68、48.79、153.39, 均 P＜0.05）。人胰淀素组细胞凋亡率与空白对照组相比明显升高；人胰淀素＋利拉鲁肽组凋亡率比人胰淀素组降低（F=514.34、16.14、18.47，均P＜0.05）。结论:利拉鲁肽抑制胰淀素聚集，减少胰岛细胞炎症及凋亡。     

慢性疾病风险评分与肿瘤发生风险的队列研究

背景 肿瘤与其他慢性疾病一样均呈多维状态，多种慢性疾病与肿瘤有着共同的危险因素。单个慢性疾病指标与肿瘤发生风险之间的关联较弱，因此构建由多个慢性疾病指标组成的风险评分并分析其与肿瘤发生风险之间的关联有较大价值。目的 探讨慢性疾病风险评分与肿瘤发生风险的关联。方法 以“天津市慢病风险与健康管理队列”中2015年1月至2019年12月在天津医科大学总医院健康管理中心进行体检且符合研究标准的18 009名体检者为研究对象。所有体检者完成健康风险评估问卷、体格检查、实验室检查指标检测。随访结束于肿瘤事件发生日期或队列随访结束日期(2019-12-31)，以最先发生的日期为准。以慢性疾病相关指标[包括体质指数(BMI)、腰围、血压、血糖、总胆固醇、三酰甘油、尿酸、总胆红素、心率及评估肾小球滤过率]为自变量，以肿瘤是否发病为因变量，采用多因素Cox回归模型评估各慢性疾病指标与肿瘤发生风险，并计算慢性疾病风险综合评分。根据慢性疾病风险评分三分位数将体检者分为慢性疾病风险评分低分组(<6分)、中分组(6～8分)和高分组(≥9分)。采用Cox回归分析，探究不同慢性疾病风险评分组体检者肿瘤发生风险。...