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1.
目的:探讨脑出血对酵母沉默信息调节因子2(Sirt2)和炎症的影响。方法:将胶原酶Ⅳ注入SD大鼠右侧 纹状体中建立脑出血模型,通过免疫印迹和ELISA 等方法测定大鼠脑出血后48 h 的Sirt2 的表达及炎症变化。利 用Hemin 诱导PC12 细胞损伤模拟体外脑出血模型,并检测Sirt2 及炎症变化;采用短发夹RNA(shRNA)-Sirt2 沉 默Sirt2 在PC12 细胞中的表达及对炎症的影响。结果:手术后48 h 脑出血行为学评分最低。脑出血组Sirt2 的表达 显著高于假手术组。脑出血组IL-6、IL-1β 表达显著升高。结论:脑出血可以促进Sirt2 的表达和炎症反应,降低 Sirt2 的表达可减缓炎症反应。 关键词 脑出血;沉默信息调节  相似文献   
2.
3.
4.
Metformin, a drug for type 2 diabetes mellitus, has shown therapeutic effects for various cancers. However, it had no beneficial effects on the survival rate of human malignant mesothelioma (HMM) patients. The present study was performed to elucidate the underlying mechanism of metformin resistance in HMM cells. Glucose‐starved HMM cells had enhanced resistance to metformin, demonstrated by decreased apoptosis and autophagy and increased cell survival. These cells showed abnormalities in mitochondria, such as decreased ATP synthesis, morphological elongation, altered mitochondrial permeability transition pore and hyperpolarization of mitochondrial membrane potential (MMP). Intriguingly, Mdr1 was significantly upregulated in mitochondria but not in cell membrane. The upregulated mitochondrial Mdr1 was reversed by treatment with carbonyl cyanide m‐chlorophenyl hydrazone, an MMP depolarization inducer. Furthermore, apoptosis and autophagy were increased in multidrug resistance protein 1 knockout HMM cells cultured under glucose starvation with metformin treatment. The data suggest that mitochondrial Mdr1 plays a critical role in the chemoresistance to metformin in HMM cells, which could be a potential target for improving its therapeutic efficacy.  相似文献   
5.
6.
目的探究组织气氛在护士吞咽障碍知识水平与护理行为之间的中介效应。方法2019年6-7月,便利抽样法选取15个省市33所医院及医疗机构神经科、康复科具有吞咽障碍护理经验的231名护士为研究对象采用脑卒中吞咽障碍知识水平问卷、脑卒中吞咽障碍护理行为问卷及团队创新气氛量表对其进行调查。结果护士吞咽障碍知识水平总分为(56.69±13.50)分、护理行为得分为(140.65土32.02)分、组织气氛得分为(157.63±26.56)分。组织气氛与吞咽障碍知识水平(r=0.49,P<0.01)、护理行为(r=0.50,P<0.01)均呈正相关。组织气氛在知识水平和护理行为之间起中介作用,中介效应占总效应的83.18%。结论组织气氛在护士吞咽障碍知识水平与护理行为之间起中介作用,临床管理者可在提升护士吞咽障碍知识水平的基础上,通过提高组织气氛水平推进其护理行为。  相似文献   
7.
8.
9.
目的:研究糖尿病护理门诊在糖尿病健康教育中作用.方法:取78例糖尿病患者,其中39例患者进行常规护理为对照组,39例患者进行糖尿病门诊护理为观察组,对比2组患者护理后自我管理能力和血糖指标.结果:观察组自我管理能力均高于对照组(P<0.05).观察组血糖指标均低于对照组(P<0.05).结论:向糖尿病患者进行健康教育时,糖尿病门诊护理的应用,可以科学创建护理档案,明确随访策略,提升糖尿病的管理水平,使患者具有较强自我管理能力,同时降低其血糖指标.  相似文献   
10.
PurposeThe purpose of this study was to determine whether computed tomography (CT)-based machine learning of radiomics features could help distinguish autoimmune pancreatitis (AIP) from pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC).Materials and MethodsEighty-nine patients with AIP (65 men, 24 women; mean age, 59.7 ± 13.9 [SD] years; range: 21–83 years) and 93 patients with PDAC (68 men, 25 women; mean age, 60.1 ± 12.3 [SD] years; range: 36–86 years) were retrospectively included. All patients had dedicated dual-phase pancreatic protocol CT between 2004 and 2018. Thin-slice images (0.75/0.5 mm thickness/increment) were compared with thick-slices images (3 or 5 mm thickness/increment). Pancreatic regions involved by PDAC or AIP (areas of enlargement, altered enhancement, effacement of pancreatic duct) as well as uninvolved parenchyma were segmented as three-dimensional volumes. Four hundred and thirty-one radiomics features were extracted and a random forest was used to distinguish AIP from PDAC. CT data of 60 AIP and 60 PDAC patients were used for training and those of 29 AIP and 33 PDAC independent patients were used for testing.ResultsThe pancreas was diffusely involved in 37 (37/89; 41.6%) patients with AIP and not diffusely in 52 (52/89; 58.4%) patients. Using machine learning, 95.2% (59/62; 95% confidence interval [CI]: 89.8–100%), 83.9% (52:67; 95% CI: 74.7–93.0%) and 77.4% (48/62; 95% CI: 67.0–87.8%) of the 62 test patients were correctly classified as either having PDAC or AIP with thin-slice venous phase, thin-slice arterial phase, and thick-slice venous phase CT, respectively. Three of the 29 patients with AIP (3/29; 10.3%) were incorrectly classified as having PDAC but all 33 patients with PDAC (33/33; 100%) were correctly classified with thin-slice venous phase with 89.7% sensitivity (26/29; 95% CI: 78.6–100%) and 100% specificity (33/33; 95% CI: 93–100%) for the diagnosis of AIP, 95.2% accuracy (59/62; 95% CI: 89.8–100%) and area under the curve of 0.975 (95% CI: 0.936–1.0).ConclusionsRadiomic features help differentiate AIP from PDAC with an overall accuracy of 95.2%.  相似文献   
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