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不同温度梯度的亚低温治疗对颅脑损伤患者的临床疗效及预后的影响 被引量：1
1
作者 叶嘉辉 李笑盈 +3 位作者 黄雪月 丁燕晶 李金庭 林燕金 《黑龙江医药》 2025年第1期26-30,共5页
目的:探讨分析不同温度梯度的亚低温治疗对颅脑损伤患者的临床疗效及预后的影响。方法:选取2022年6月—2024年7月东莞市厚街医院重症医学科收治的60例重型颅脑损伤患者均给予亚低温治疗,分为较低梯度组(32~33.9℃)30例、较高梯度组(34~3... 目的:探讨分析不同温度梯度的亚低温治疗对颅脑损伤患者的临床疗效及预后的影响。方法:选取2022年6月—2024年7月东莞市厚街医院重症医学科收治的60例重型颅脑损伤患者均给予亚低温治疗,分为较低梯度组(32~33.9℃)30例、较高梯度组(34~35.9℃)30例,比较两组患者临床疗效,7天、28天死亡率及ICU住院时间,治疗前、治疗48h后颅内压及脑血流,治疗前、治疗60天后GCS评分,随访3个月比较两组并发症。结果:较高梯度组临床疗效预后满意率为76.67%,显著高于较低梯度组(56.67%),差异具有统计学意义(P<0.05)。较高梯度组7天、28天死亡率均显著低于较低梯度组(0.00%VS 13.00%、3.33%VS 23.33%);ICU住院时间为(7.85±1.36)天,显著短于较低梯度组的(9.92±1.40)天,差异具有统计学意义(P<0.05)。治疗前两组颅内压及脑血流指标(血流动态阻力、平均血流流速、脑氧摄取量、搏动波速、脑部平均血流量)无显著性差异(P>0.05),治疗48h后两组颅内压及脑血流指标均显著改善,且治疗48h后较高梯度组颅内压及脑血流指标较低梯度组改善更显著(P<0.05)。治疗前两组GCS评分无显著性差异(P>0.05),治疗60天后两组GCS评分均显著提高,且治疗60天后较高梯度组GCS评分显著高于较低梯度组(P<0.05)。较高梯度组并发症发生率为10.00%,显著低于较低梯度组(30.00%),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:较高梯度(34~35.9℃)亚低温治疗颅脑损伤患者可提高临床疗效,降低颅内压,改善脑血流功能,降低死亡率,减少并发症发生,改善患者预后。 展开更多
关键词 不同温度梯度 亚低温 创伤性颅脑损伤 临床疗效 预后
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缓坡条件下掺气减蚀设施的体型研究 被引量：29
2
作者 孙双科 杨家卫 柳海涛 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2004年第11期26-29,共4页
　结合小湾泄洪洞掺气减蚀设施优化研究,提出了"当量坎高"的概念与凹型掺气坎的布置构想,在相同"当量坎高"的前提下,通过1∶60水工模型试验,对平面凹型、平面凸型、平面梯形、U型坎,以及直线型挑坎等掺气坎体型进... 　结合小湾泄洪洞掺气减蚀设施优化研究,提出了"当量坎高"的概念与凹型掺气坎的布置构想,在相同"当量坎高"的前提下,通过1∶60水工模型试验,对平面凹型、平面凸型、平面梯形、U型坎,以及直线型挑坎等掺气坎体型进行了对比试验研究.从掺气浓度、空腔特性及通气量等指标看,凹型掺气坎是一种较优的布置形式.从物理机制上看,平面凹型掺气坎因空腔内水气交界面积大,对提高空腔内的总通气量、改善掺气条件有利;另外,相对于其他异型掺气坎而言,凹形掺气坎在两侧边墙处空腔更为完整一些,这对提高边壁角隅区域水流的掺气能力,增进边墙的抗空蚀效果也有一定的助益. 展开更多
关键词 缓坡 凹形掺气坎 跌坎 挑坎
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围绝经期抑郁大鼠肠道微生物菌群的研究 被引量：14
3
作者 张巧利 王妍 +2 位作者 贾婵维 刘艳君 李芬 《生殖医学杂志》 CAS 2020年第10期1344-1349,共6页
目的研究围绝经期抑郁大鼠肠道微生物菌群的变化,为防治围绝经期抑郁提供实验室依据。方法20只雌性SD大鼠均双侧卵巢切除去势进行围绝经期造模,然后随机分为2组,每组各10只。实验组采用慢性不可预见性温和应激(CUMS)刺激4周诱导抑郁模型... 目的研究围绝经期抑郁大鼠肠道微生物菌群的变化,为防治围绝经期抑郁提供实验室依据。方法20只雌性SD大鼠均双侧卵巢切除去势进行围绝经期造模,然后随机分为2组,每组各10只。实验组采用慢性不可预见性温和应激(CUMS)刺激4周诱导抑郁模型,对照组未进行CUMS刺激。刺激前、刺激后1、2、3和4周分别测量两组大鼠体重,通过糖水偏好实验、强迫游泳实验和旷场实验检测抑郁行为的变化;抑郁造模成功后处死两组大鼠,提取结肠粪便细菌DNA,采用变性梯度凝胶电泳(DGGE)检测肠道微生物菌群的变化,对指纹图谱进行组间菌群多样性与相似性分析。结果与对照组相比较,实验组自应激刺激第2周起体重显著减轻(均P<0.05);应激刺激4周后糖水消耗率和旷场中央区域活动距离显著下降(均P<0.05),游泳悬浮不动时间显著增加(P<0.05);DGGE检测、非加权配对算术平均法(UPGMA)聚类分析结果提示肠道菌群多样性显著减少,组内相似性显著下降(P<0.01),组间相似系数仅为(54.84±11.07)。结论围绝经期抑郁大鼠的肠道菌群紊乱,多样性降低。 展开更多
关键词 围绝经期 抑郁 慢性不可预见性温和应激 肠道菌群 变性梯度凝胶电泳 大鼠
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基于步态的机器学习模型识别遗忘型轻度认知障碍和阿尔茨海默病 被引量：7
4
作者 陶帅 韩星 +2 位作者 孔丽文 汪祖民 谢海群 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2022年第31期3857-3865,共9页
背景随着老龄化社会的到来,与年龄密切相关的认知障碍(包括痴呆)的患病率明显增加。先前的研究表明,具有不同认知能力的人群所表现的步态状态也不一样。过去研究者们在研究遗忘型轻度认知障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)的步态时,使用了... 背景随着老龄化社会的到来,与年龄密切相关的认知障碍(包括痴呆)的患病率明显增加。先前的研究表明,具有不同认知能力的人群所表现的步态状态也不一样。过去研究者们在研究遗忘型轻度认知障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)的步态时,使用了统计分析方法,对机器学习方法的使用较少。目的构建基于步态的机器学习模型识别aMCI和AD,探索aMCI和AD之间的步态标志物,以便将其用作帮助诊断aMCI患者和AD患者的可能工具。方法于2018年12月至2020年12月,从国家康复辅具研究中心附属康复医院、佛山市第一人民医院、大连大学附属中山医院招募了102例受试者,按照筛选标准最终纳入98例受试者,其中55例为aMCI患者,10例为AD患者,33例为健康对照(HC)者。使用可穿戴设备采集参与者在单任务(自由行走)、双任务(倍数7)和双任务(倒数100)时的步态参数。使用随机森林算法(RF)和梯度提升决策树算法(GBDT)建立模型,10个步态参数作为预测变量,疾病状态(HC、aMCI、AD)作为响应变量,比较两种机器学习算法对3个疾病组的识别效果。然后使用机器学习算法结合递归特征消除法(RFE)进行重要特征选择。结果三组年龄、性别、身高、体质量、鞋码比较,差异无统计学意义(P>0.05);MMSE评分、MoCA评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。自由行走测试时,aMCI组和AD组受试者步幅较HC组短,足跟着地角度较HC组小;AD组步速较HC组和aMCI组受试者慢,足趾离地角度较HC组小(P<0.05)。双任务倍数7测试时,aMCI组和AD组受试者步速较HC组慢,足趾离地角度和足跟着地角度较HC组小;AD组支撑时间较HC组长,足趾离地角度较aMCI组小(P<0.05)。双任务倒数100测试时,AD组步速较HC组和aMCI组受试者慢,足趾离地角度和足跟着地角度较HC组和aMCI组小,步幅较HC组短;aMCI组足跟着地角度较HC组小(P<0.05)。GBDT-RFE方法发现aMCI和AD之间的重要步态特征是步幅、足趾离地角度和足跟着地角度,并在RF模型中实现了识别aMCI和AD的最佳性能,最高准确率为87.69%。结论步幅、足趾离地角度和足跟着地角度是识别aMCI患者和AD患者的重要步态标志物,未来临床医生可依据重要步态标志物诊断和治疗aMCI患者和AD患者。 展开更多
关键词 认知功能障碍 遗忘型轻度认知障碍 阿尔茨海默病 步态分析 随机森林算法 梯度提升决策树算法
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XGBoost算法在轻度认知障碍人群阿尔兹海默病发病预测中的应用 被引量：8
5
作者 丛慧文 徐雅琪 +6 位作者 王爱民 王廉源 杨毅 王凤琳 黄一铭 石福艳 王素珍 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期751-756,共6页
目的:探索极限梯度增强(XGBoost)算法模型在轻度认知障碍(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转化中的预测性能。方法:从AD神经影像学计划数据库中选取370例MCI患者,收集随访数据。通过无放回随机抽样将样本分为包含70%样本量的训练集和包含30%样... 目的:探索极限梯度增强(XGBoost)算法模型在轻度认知障碍(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转化中的预测性能。方法:从AD神经影像学计划数据库中选取370例MCI患者,收集随访数据。通过无放回随机抽样将样本分为包含70%样本量的训练集和包含30%样本量的测试集。以第1次随访后10 a内是否患AD为因变量,采用XGBoost算法筛选特征变量,构建AD预测模型,同时构建Logistic回归、BP神经网络和支持向量机模型,评价模型预测AD的效能。结果:经XGBoost特征选择,临床痴呆评分总和量表(CDR-SB)得分、社会活动功能量表(FAQ)得分、简易精神状态检查量表得分、听觉语言学习测试得分、BMI、舒张压、缬氨酸、白蛋白、年龄、葡萄糖、教育水平得分、糖蛋白-N-乙酰(GlycA)被纳入预测模型。基于最佳超参数组合建立的XGBoost模型的预测性能优于其他模型,其准确率、敏感度、特异度、Kappa值和AUC(95%CI)分别为0.935、0.962、0.862、0.833和0.921(0.858~0.985)。所构建的XGBoost模型中,CDR-SB得分和FAQ得分重要性最大,占74.91%。结论:基于XGBoost算法构建的预测模型可用于AD患病风险的预测;在MCI人群中,CDR-SB得分和FAQ得分为重点关注指标。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 轻度认知障碍 XGBoost算法 机器学习
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