【摘 要】
:
目的:探讨经颅多普勒超声(TCD)对脓毒症患者脑循环及脑功能的动态评估和预后预测价值,以及对脓毒症相关性脑病(SAE)的早期诊断价值。方法:选择2017年1月至2018年6月在我院住院的脓毒症患者,排除其他可导致脑病的情况。所有患者给予常规治疗,并在入院第1天和第3天接受TCD检查。收集患者年龄、性别、平均动脉压(MAP)、超敏C反应蛋白(Hs CRP)、血PH、血PCO2、血乳酸、白细胞计数、感
论文部分内容阅读
目的:探讨经颅多普勒超声(TCD)对脓毒症患者脑循环及脑功能的动态评估和预后预测价值,以及对脓毒症相关性脑病(SAE)的早期诊断价值。方法:选择2017年1月至2018年6月在我院住院的脓毒症患者,排除其他可导致脑病的情况。所有患者给予常规治疗,并在入院第1天和第3天接受TCD检查。收集患者年龄、性别、平均动脉压(MAP)、超敏C反应蛋白(Hs CRP)、血PH、血PCO2、血乳酸、白细胞计数、感染来源等一般临床资料,格拉斯哥昏迷评分(GCS评分)、急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHE II评分)、ICU意识模糊评分法(CAM-ICU评分)等疾病严重度及脑功能情况。并收集患者入院第1天及第3天的TCD参数收缩期峰值血流速度(PSV)、平均血流速度(Vm)、舒张末期峰值血流速度(EDV)、搏动指数(PI)、阻力指数(RI),以CAM-ICU阳性和排除其他原因的昏迷作为诊断SAE的金标准。按28天预后分为生存组和死亡组,按是否存在SAE分为SAE组和非SAE组,分别比较两组一般临床资料及第1天和第3天的TCD参数差异,分析TCD与疾病严重程度指标的相关性,绘制TCD参数的ROC曲线(受试者工作特征曲线),以评估其对脓毒症28天生存预后的预测价值和对SAE的诊断价值。结果:最终共纳入98例脓毒症患者,男性61例,女性37例,患者平均年龄在65±16岁。28天生存有56例,死亡有42例,两组患者年龄、性别、MAP、Hs CRP、PH、PCO2、白细胞计数、PSV、Vm、EDV相比差异无统计学意义(P均>0.05),生存组第1、3天PI及RI均低于死亡组(P<0.05),生存组第3天PI及RI较第1天明显下降(P<0.05),而死亡组第1、3天PI及RI未见明显变化。第1天PI、第3天PI、Day1PI-Day3PI(第1天PI与第3天PI差值)、第1天RI、第3天RI、Day1RI-Day3RI(第1天RI与第3天RI差值)及APACHE II预测脓毒症患者28天生存预后的AUC(曲线下面积)分别为0.657、0.835、0.730、0.707、0.826、0.705、0.815,P均<0.01。并发SAE有32例,非SAE有66例,SAE组与非SAE组相比,两组患者年龄、性别、Hs CRP、MAP相比差异无统计学意义(P均>0.05),SAE组第1天PI及RI值大于非SAE组(P<0.05),PI、RI与血PH值、Pa CO2、SAE阳性、APACHE II评分、GCS评分具有相关性,与Pa CO2、SAE和APACHE II评分呈正相关,与PH值和GCS评分呈负相关,第1天PI界值为1.17时,诊断SAE的灵敏度62.5%、特异度84.8%,AUC为0.774;第1天RI的界值为0.65时,诊断SAE的灵敏度62.5%、特异度80.3%,AUC为0.779。结论:TCD参数PI、RI对脓毒症患者脑循环及病情的动态评估存在一定价值。PI、RI在第1天和第3天及前后差值均对判断脓毒症28天生存预后有一定的价值且第3天PI、RI预测价值更大,PI、RI有利于SAE的早期诊断。
其他文献
背景与目的结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。由于实施了人口水平的结肠镜筛查,发达国家CRC发病率呈下降趋势或趋于稳定。但结肠镜检查的巨大成本及医疗资源的缺乏阻碍了中低收入国家大规模CRC筛查工作的开展,采用风险分层评分模型浓缩高危风险人群进行结肠镜筛查更符合卫生经济学原则。20世纪70年代我国开发了高危因素问卷评估(high risk
随着计算设备的快速发展和深度学习领域的不断创新,深度学习及其相关方法在学术领域和工业领域都得到了大范围应用并取得了优秀的成效。同样在计算机视觉领域,特别是目标检测领域,深度学习及其相关方法取得了前所未有的成就。与基于传统算法的目标检测方法相比较,基于深度学习的目标检测方法在准确率、召回率和鲁棒性上有着更优秀的表现。然而,常见的裂缝、眼底视网膜血管、遥感图像中的道路等不规则细小目标有别于常规目标,其
随着计算机技术的飞速发展,信息过载已经成为人们当前网络生活的一大阻碍。推荐算法是当前应对信息过载的重要手段。传统的推荐算法有着诸多问题,例如冷启动、数据稀疏等。随着神经网络、深度学习等算法的广泛应用,将时序交互信息与动态图神经网络结合已成为当前推荐系统研究的一大热点。过去研究者提出了一些基于用户项目交互历史的动态图算法,但是这些方算法只考虑了交互中所涉及到节点的演化更新,没有考虑交互过程对邻居节点
目的:建立奥沙利铂(Oxaliplatin,L-OHP)耐药的人结肠癌细胞株,为探索人结肠癌细胞L-OHP耐药相关的分子机制奠定基础。筛选并鉴定耐药细胞差异表达的微小RNA(miRNAs)。探索差异最显著的miR-302a-3p对人结肠癌细胞L-OHP耐药的作用及其机制。方法:采用药物浓度梯度递增持续诱导法建立L-OHP耐药的人结肠癌细胞株(LoVo/L-OHP细胞株),用CCK-8实验检测细胞对
面向机坪目标检测的应用大多在监控视频上进行,面临着巨大的存储压力和计算开销,海量的图像数据对视频处理和分析方法提出了更高的要求。目前一般采用大型的云服务器集群对机坪监控视频进行目标检测,需要高速的网络带宽并且配备强大的图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)提供计算支持。然而未来的趋势是提高嵌入式设备的智能处理能力,以取代昂贵的GPU设备,提高检测效率,减少资源开销。因
航班旅客订座量预测在航空公司收益管理、航线网络优化、飞行计划编排、地面作业服务等关键业务中都有重要应用,但是,由于航班订座量数据较大的离散性,订座量的预测一直是困扰航空公司实践业务的核心问题之一。本文以国内某航空公司国内航线动态定价系统开发的设计与实现为背景,重点研究其中的预测算法及其软件实现。首先,在分析航班旅客订座量数据特点的基础上,提出在星期特性(DOW)之外增加时季特性(HML)的数据分类
航班需求预测是对未来航班的座位需求量进行预测,能够有力支撑航空公司做好今后的舱位分配、座位数量控制以及机票超售等工作,是航空公司收益管理的基础。目前的航班需求预测方法是根据某类影响因素和航班需求的关系建立预测模型,或者是使用历史航班需求建立时间序列模型进行预测。以上做法仅考虑了某一类因素对航班需求的影响,忽略了航班需求受到多类因素的共同影响,导致预测结果没有达到预期效果。由于航班需求受航班、日期、
目的:卵巢癌是女性生殖道肿瘤中死亡率最高的恶性肿瘤,化疗耐药是卵巢癌治疗失败的重要原因之一。研究显示,脂肪酸合成异常在许多肿瘤的发生发展及耐药中起着重要作用,但其在卵巢癌耐药中的作用尚不明确。本研究旨在探究脂肪酸合成异常在卵巢癌紫杉醇耐药中的作用,并探讨脂肪抑制素与紫杉醇联合应用对卵巢癌紫杉醇耐药细胞的抗肿瘤作用。方法:首先,我们检测了正常卵巢组织和卵巢癌组织中脂滴及脂肪酸合成关键酶的表达情况,并
背景:心肌功能障碍是严重脓毒症和脓毒症休克病人的主要并发症之一,称为脓毒症诱导的心肌功能障碍(Sepsis induced myocardial dysfunction,SIMD)。然而,针对SIMD的治疗,目前有效的策略依然十分有限。整合素β1是心肌细胞上主要的整合素亚单位,其主要功能是将机械信号转化为生物化学信号。我们此前发现整合素β1表达异常与大鼠脓毒症心肌功能障碍有关,本研究旨在探索整合素
近年来,由于互联网和信息技术的进步,网络信息技术被广泛应用到各个领域。网络信息技术推动社会经济发展的前提是网络信息安全,其中计算机软件安全更是网络信息安全的重要一环,因此对软件源代码进行漏洞检测具有重要的现实意义。随着软件功能和开发技术的复杂化,传统漏洞检测方法存在源代码表征方式单一、泛化能力差、检测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文对源代码特征提取方法、深度学习技术进行详细分析,并论述深度学习