简介：摘要：本文主要针对TDS智能干选机在选煤行业的应用进行了研究。首先分析了其在选煤行业中的应用优势，包括分选精度高、应用范围广、节能环保等方面。接着对TDS智能干选机的发展趋势和应用前景进行了展望。

简介：摘要目的探索我国孕妇素食与维生素B12营养状况的相关性。方法利用“中国居民营养与健康状况监测（2015—2017） ”数据，采用横断面调查方法对我国孕妇素食与维生素B12状况进行关联性研究。采用电化学发光法检测受调查者的血清维生素B12浓度。通过问卷调查和食物频率法了解孕妇的一般情况及素食状况。采用一般线性模型分析素食与非素食孕妇孕期血清维生素B12浓度的差异。采用多因素logistic回归分析方法探讨我国孕妇素食与血清维生素 B12缺乏（<150 pmol/L）的相关性。结果本研究共纳入8 366例孕妇，其中素食者占1.2%（102/8 366）。素食孕妇的血清维生素B12浓度低于非素食孕妇［分别为155.8 pmol/L（93.6～212.4 pmol/L）与187.2 pmol/L（127.4～267.6 pmol/L），Z=－4.22，P<0.001］，素食和非素食维生素B12缺乏率分别为48.0%（49/102）和35.0%（2 896/8 264）。素食者发生维生素B12缺乏的风险是非素食者的1.89倍（95%CI：1.24～2.89）。在素食和非素食孕妇（剔除12例孕期信息缺失者）中，孕早期、孕中期、孕晚期的维生素B12缺乏率分别为34.8%（16/46）、54.3%（19/35）、66.7%（14/21）和20.4%（521/2 559）、32.6%（941/2 886）、50.9%（1 430/2 807），呈上升趋势（素食者和非素食者的Z值分别为23.54和2.57，P值分别为0.010和<0.001）。结论素食孕妇是维生素B12缺乏的高危人群。我国素食孕妇维生素B12浓度低于非素食者，维生素B12缺乏的风险高于非素食者。随着孕期延伸，维生素B12缺乏风险增加。

简介：摘要目的分析R.E.N.A.L.、PADUA、C-index、DAP评分与T1b期肾肿瘤保留肾单位手术(NSS)疗效和安全性的相关性，并通过组合多项参数构建预测手术疗效和安全性的列线图模型。方法回顾性分析海军军医大学第一附属医院2020年3月至2021年7月收治的80例接受NSS的T1b期肾肿瘤患者的资料。男59例，女21例；年龄(56.9±10.2)岁。肿瘤直径(4.7±0.9)cm；左右侧各40例；肿瘤位于上/下极46例，中部34例；肿瘤位于外侧59例，内侧21例；肿瘤外凸64例，内生16例；圆形肿瘤53例，小叶形18例，不规则形9例。R.E.N.A.L.评分中位值8(4~10)分，DAPUA评分9(6~12)分，C-index评分1.5(0.6~4.9)分，DAP评分7(4~9)分，梅奥肾周粘连指数(MAP) 1(0~5)分。行开放手术1例，腹腔镜手术43例，机器人手术36例；经腹腔途径42例，经后腹腔途径38例。将手术切缘阴性、热缺血时间<20 min、无严重并发症3项指标均实现的综合结局(MIC)作为评估手术疗效和安全性的主要指标；次要指标为手术时间、术中出血量、术后住院时间、术后肌酐变化值和血红蛋白变化值。4种肾肿瘤评分与术后是否达成MIC的关系采用单因素logistic回归分析，与其他围手术期量化指标的相关性采用Spearman相关性分析。通过logistic回归分析相关危险因素，并构建预测手术疗效和安全性的列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线，比较列线图模型与其他评分系统的预测效能。结果80例中达成MIC者28例，未达成MIC者52例。两组体质指数、肿瘤形态、热缺血时间、术后第1天肌酐升高值、术后第1天血红蛋白下降值、术后并发症分级、R.E.N.A.L.评分和PADUA评分差异均有统计学意义(P<0.05)。单因素logistic回归分析结果示，PADUA、R.E.N.A.L.评分是达成MIC的危险因素(OR＝1.419，P＝0.038；OR＝1.358，P＝0.038)；C-index评分和DAP评分不是达成MIC的危险因素(P>0.05)。相关性分析结果显示，R.E.N.A.L.评分与术后血红蛋白下降值显著相关(R2＝0.197)；PADUA评分与术后住院时间显著相关(R2＝0.186)；C-index评分与术后肌酐升高值显著相关(R2＝-0.221)；DAP评分与手术时间显著相关(R2＝0.192)。单因素logistic回归分析结果显示，体质指数(OR＝1.257，P＝0.025)、肿瘤形态(OR＝18.741，P＝0.005)、肿瘤纵向位置(OR＝1.992，P＝0.038)、肿瘤与集合系统的关系(OR＝4.886，P＝0.002)是达成MIC的危险因素，将这些指标联合MAP共同构建列线图预测模型。ROC曲线显示，列线图模型及R.E.N.A.L.、PADUA、C-index、DAP评分的曲线下面积分别为0.834、0.645、0.643、0.526、0.593，列线图模型对T1b期肾肿瘤达成MIC的预测效能最高。结论肾肿瘤评分系统中，PADUA和R.E.N.A.L.评分可预测T1b期肾肿瘤NSS后是否达成MIC；由患者体质指数、肿瘤形态、肿瘤纵向位置、肿瘤与集合系统关系和MAP构建的列线图模型能更好地预测T1b期肾肿瘤NSS后是否达成MIC。