简介:目的对猫持续性局灶性脑缺血模型加以改进,使其制作简便,模型标准、稳定,并建立功能检查模型.方法猫麻醉后,经眶后暴露大脑中动脉,在其发出外侧纹状体动脉的外侧部电凝闭塞,以医用耳脑胶及明胶海绵粘合硬膜和骨窗.在术前及术后以18FDG(18F-fluorodeoxyglucose)作示踪剂,进行PET(positronemissiontomography)检查,经计算机处理,得出各脑区的标准吸收值(thestandardizeduptakevalue,SUV)及脑结构图像.术后第7天处死动物,行TTC染色,确定梗死部位及计算体积.结果手术后在猫大脑中动脉(MCA)皮层分布区均产生梗死灶,7d后的梗死体积为(19.3±0.70)%,动物无死亡及并发症的发生;猫脑PET图像大体结构清晰,MCA闭塞后1h即可见该侧MCA皮层区放射性浓聚影明显减低,且与最后梗死区相一致.结论该模型制作方便,重复性及稳定性好,适合于脑血管疾病的功能性研究.
简介:为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法。由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果。实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果。
简介:摘要目的:探讨Servqual模型应用于基层医院护理服务质量改进的效果;方法:采用类实验性研究方法,根据入院前后顺序将患者分为对照组和干预组,对照组接受常规护理,干预组实行改进后的护理方案;结果:两组患者在有形性、可靠性、反应性和移情性四个维度SQ值比较有显著差异(P≤0.01);结论:通过Servqual模型的应用,从患者角度发现护理服务的薄弱环节,针对性地改进,提高基层医院护理质量。
简介:模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。
简介:目的 探索急性和较长时间溶栓作用的可靠评价方法。方法 改进125I-血栓致兔肺栓塞模型和方法,用实验结束时肺残留125I-血栓放射性评价重组人组织型纤溶酶原激活剂(rt-PA)、重组葡激酶(rSak)及复方益心康的急性溶栓作用;并用本模型和累积尿125I-放射性排泄率对益心康进行较长时间动态溶栓研究。结果 3个急性实验中,生理氯化钠溶液组的溶栓率在6%~8%;放射性总回收率为90%~97%;rt-PA和rSak均有剂量依赖性的明显溶栓作用;益心康无明显纤溶作用。较长时间实验中,肺栓塞后0~7.5d,益心康组累积尿125I-放射性排泄率明显高于生理氯化钠溶液对照;放射性总回收率为97%~105%。结论 本模型和方法的自发溶栓率低,肺残留125I-栓子和总放射性回收率高,结果可信度高。本模型和累积尿125I-放射性排泄率可作为动态观察与评价较长时间溶栓作用的可靠方法。
简介:摘要目的拟合并预测新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的发展趋势,为疫情防控提供科学依据。方法基于SEIR动力学模型,考虑COVID-19的传播机制、感染谱、隔离措施等,建立SEIR+CAQ传播动力学模型。基于官方公布的每日确诊病例数进行建模,利用2020年1月20日至2月7日的报告疫情数据进行拟合。采用2月8-12日的数据评估预测效果,并进行疫情预测。结果SEIR+CAQ模型对全国(湖北省除外)和湖北省(武汉市除外)的累计确诊病例数的过去10日拟合偏差<5%;未来5日预测偏差<10%,略有高估。全国(湖北省除外)和湖北省(武汉市除外)的每日新增确诊病例数已于2月1-2日达峰值;武汉市亦已于2月9日达到高峰。在当前防控措施不变的情况下,截至2月29日,预计全国累计确诊病例将达80 417例。预测结果尚未包含临床诊断病例。结论SEIR+CAQ模型可用于COVID-19疫情趋势预测,为疫情防控决策和效果评价提供参考。
简介:摘要吸烟有很高的风险,它会提高各种疾病得病率。现已证实常年吸烟的人100%会得慢性阻塞性肺病。吸烟导致人口死亡率在未来几年内保持显著水平。吸烟致死率在不同国家大致相似。
简介:【摘要】吸烟有很高的风险,它会提高各种疾病得病率。现已证实常年吸烟的人 100%会得慢性阻塞性肺病。吸烟导致人口死亡率在未来几年内保持显著水平。吸烟致死率在不同国家大致相似。
简介:摘要目的通过血流动力学、液体平衡相关参数建立脱机失败预测模型以指导临床脱机。方法回顾性分析2017年1月1日至2018年12月31日入住天津市第三中心医院重症医学科有创机械通气时间>24 h并进行脱机试验患者的临床资料。搜集患者入重症监护病房(ICU)24 h内的基线资料、脉搏指示连续心排血量监测(PiCCO)的血流动力学参数、B型利钠肽(BNP)、尿量、液体平衡量以及脱机前24 h内PiCCO监测的血流动力学参数、BNP、尿量、液体平衡量、利尿剂使用、去甲肾上腺素使用、机械通气期间连续性肾脏替代治疗(CRRT)使用情况。根据是否脱机成功将纳入患者分为脱机成功组和脱机失败组,比较两组间各变量的差异,将脱机前24 h内差异有统计学意义的变量纳入Logistic回归分析中,建立脱机失败预测模型,并找出造成脱机失败的可能因素。结果共有159例患者纳入研究,其中脱机成功138例,脱机失败21例。两组入ICU 24 h内PiCCO监测参数、BNP、尿量、液体平衡量比较差异均无统计学意义;两组脱机前24 h内BNP(χ2=9.262、P=0.026)、中心静脉压(CVP;χ2=7.948、P=0.047)、左室收缩力指数(dPmx;χ2=10.486、P=0.015)、尿量(χ2=8.921、P=0.030)、液体平衡量(χ2=9.172、P=0.027)差异均有统计学意义。此外,为完善模型和提高预测准确率,将脱机前心排血指数(CI;χ2=7.789、P=0.051)也纳入预测模型。最终将脱机前24 h内BNP、CVP、CI、dPmx、尿量、液体平衡量纳入Logistic回归模型,其预测脱机失败的准确率为92.9%,敏感度为100%,特异度为76.8%;用年龄和去甲肾上腺素使用进行校正后,其准确率为94.2%,敏感度为100%,特异度为81.2%。结论以PiCCO监测指标联合液体平衡指标建立脱机失败预测模型预测脱机的准确率高,能指导临床脱机。