简介:摘要:医药产品的品质已成为广大人民群众最为关注的问题,并得到了我国政府的高度关注。在药品生产过程中,如何加强药品生产过程中的质量控制,是药品生产过程中的一个重要环节。在医药经营企业,医药公司应该强化对产品的品质控制,保证产品的质量能够满足有关标准要求,进而提升医药公司在市场中的品牌认知度和效果。医药经营企业管理者应该将其经营目的和需求纳入考量,始终将民众的身体健康放在第一位。因此,医药经营企业应加强提升社会责任和管理安全的认识,建立一套行之有效的质量管理体系,促进医药经营企业良好发展。基于此,文章对医药经营企业质量管理体系构建进行了研究。
简介:目的比较骨髓基质干细胞(BMSCs)与生物衍生骨体内、体外复合所构建的组织工程骨修复山羊胫骨大段骨-骨膜缺损的血管化进程以及血管化与成骨的关系,以探讨修复大段负重骨缺损的最佳途径.方法22只山羊制备成胫骨中段20mm的骨-骨膜缺损,随机分为2组,分别植入BMSCs与生物衍生骨体外构建和体内构建的组织工程骨,常规钢板螺钉内固定,在2、4、6、12周时间点分别用墨汁灌注透明标本、血管面积图像分析和X线片观察血管化过程及成骨情况.结果体外构建组与体内构建组血管化进程无明显区别,各时间点血管面积差异无显著性意义(P>0.05),12周均能达到完全血管化,但X线片见体外构建组新骨形成较快,缺损区密度高,体内构建组以上各变化较前者慢大约2~4周.结论BMSCs与生物衍生骨体外构建和体内构建的组织工程骨均能快速血管化并成骨,但是体内构建方式成骨较体外构建慢.
简介:背景:压疮的发,仁发展是一个由多种原冈引起的复杂病理过程,加之受到伦理道德和法律上的限制,无法值接尢人体上进行实验研宄。目的:建立Ⅲ期压疮豚鼠模型,为压疮预防、渗断、治疗和发病机制提供研究依据。方法:根据缺血-再灌注原理,利用自制建模装置对豚鼠(n=3)左侧大转子处间歇性施加不同压力6.65,13.30,19.95,26.60,33.25,39.90kPa循环,诱导Ⅲ期压疮的形成,从大体、组织病理和行为学3个方面对模型进行评价。结果与结论:备实验组创面颜色及形态学特征相似,但出现时间与压强大小成反比。组织苏木精-伊红染色显示不同程度的痫理损害特征,6.65kPa组〈13.30kPa组,19.95kPa组〈33.25,39.90kPa组,其中13.30kPa压力时组织病理表现与人类Ⅲ期压疮最为近似。与对照组比较,施加不同压力的各组豚鼠饮食量、饮水量及体质量变化比较,差异仃冠著性意义(P〈0.01):随着施加的压强增加,豚飘外观、精神状态、步态和性情逐步出现异常,其中6.65,13.30kPa组豚鼠行为异常最少。说明在13,30kPa压强下,采取缺血再灌注方式循环反复施加于豚鼠置侧大转予处,每天循环4次,连续12次(3d),后接5d硬痂下感染溶解期,可稳定重现Ⅲ期压疮创面,且对豚鼠行为学影响较小,可用丁需长期观察的压疮研究。
简介:摘要:医学领域知识体系具有规模庞大、内涵丰富、关系复杂等特点。知识图谱作为资源管理和知识应用的重要技术,应用于医学领域能够更加有效地描述、挖掘实体间的关系,使大规模知识存储更为规范、应用更加高效,实现医学资源的有效整合,为知识服务相关研究奠定基础,为医学传承和发展提供新的思路。
简介:摘要:目的:利用TCGA数据库构建肺腺癌铁死亡预后模型,旨在为肺腺癌患者预后提供理论依据。方法:从TCGA数据库中下载肺腺癌及正常肺组织的基因表达谱及相关临床数据,筛选出与铁死亡相关的预后基因,运用LASSO回归模型构建铁死亡预后模型。结果:单因素COX回归分析筛选出20个铁死亡相关基因,通过LASSO回归分析,最终筛选出13个铁死亡相关预后基因。根据危险评分将患者分为高低风险组,与低风险组相比高风险组的总体生存率明显降低。ROC曲线验证了模型的预测能力。结论:ANGPTL7, DDIT4, SLC1A4, GDF15, SLC2A1,RRM2, ALOXE3, PHKG2, LINC00472, LINC00336, ALOX15,SLC7A11, 和GLS2的风险预测模型能够有效的对肺腺癌患者的预后进行预测。
简介:摘要:目的:利用TCGA数据库构建肺腺癌铁死亡预后模型,旨在为肺腺癌患者预后提供理论依据。方法:从TCGA数据库中下载肺腺癌及正常肺组织的基因表达谱及相关临床数据,筛选出与铁死亡相关的预后基因,运用LASSO回归模型构建铁死亡预后模型。结果:单因素COX回归分析筛选出20个铁死亡相关基因,通过LASSO回归分析,最终筛选出13个铁死亡相关预后基因。根据危险评分将患者分为高低风险组,与低风险组相比高风险组的总体生存率明显降低。ROC曲线验证了模型的预测能力。结论:ANGPTL7, DDIT4, SLC1A4, GDF15, SLC2A1,RRM2, ALOXE3, PHKG2, LINC00472, LINC00336, ALOX15,SLC7A11, 和GLS2的风险预测模型能够有效的对肺腺癌患者的预后进行预测。