简介:摘要目的探讨1例孕中期血清学筛查提示高风险胎儿的遗传学特征。方法该孕妇于2020年3月22日因"血清学筛查高风险"就诊于河南省人民医院。采用常规G显带染色体核型分析和微阵列比较基因组杂交(aCGH)对胎儿及孕妇夫妇进行检测。结果胎儿G显带染色体核型为46,XX,der(6)t(6;14)(q27;q31.2),孕妇核型为46,XX,t(6;14)(q27;q31.2),其丈夫核型未见异常。胎儿aCGH结果显示染色体6q26q27区存在6.64 Mb的缺失,14q31.3q32.33区存在19.98 Mb重复,均判断为致病性拷贝数变异。孕妇夫妇aCGH结果未见异常。结论胎儿的不平衡染色体异常可能缘于孕妇携带的平衡易位。aCGH有利于确定胎儿染色体异常的类型及断裂点,为预测胎儿发生畸形的风险及后续妊娠的选择提供依据。
简介:目的探讨急诊科女性护士付出获得不平衡现状的预测指标,为提出针对性管理措施提供依据。方法采用横断面调查方法,便利选取南通市3所三级甲等综合医院249名急诊科女性护士为研究对象,用一般资料问卷采集社会人口学特征,用付出-获得不平衡量表对其付出获得不平衡现状进行调查。用Logistic回归分析急诊科女性护士付出获得失衡现状的影响因素,用ROC曲线评价不同指标对急诊科女性护士付出获得失衡的预测能力及最佳界值。结果249名急诊科女性护士中143人(57.43%)存在付出获得不平衡,二元Logistic回归分析显示月收入<4000元、本科学历、轮夜班、合同制和高超负荷是急诊科女性护士付出获得失衡的危险因素(P<0.05)。综合多指标的预测模型的曲线下面积为0.901,界值为0.43,灵敏度为91.7%,特异度为67.0%,阳性似然比为2.780,阴性似然比为0.120,优于单一指标。结论急诊科女性护士付出获得不平衡预测模型具有较好的预测价值。
简介:目的:探讨亮氨酸/缬氨酸不平衡状态对胃癌细胞营养代谢的影响及意义.方法:根据正常MEM营养基L-Val和L-Leu浓度,配制12种不平衡支链氨基酸培养基.观察胃低分化腺癌细胞株SGC-7901和胎肝细胞在形态学、蛋白质总量的变化;并检测对SGC-7901细胞L-Leu、L-Val和葡萄糖的消耗量的影响.结果:限制L-Val至正常的1/8和增加L-Leu至4倍,SGC-7901细胞的形态发生显著变化,细胞蛋白质总量减少,葡萄糖的摄取增加.增加L-Leu显著减少了SGC-7901细胞对L-Val的摄取.结论:限制L-Val供给量,可抑制胃癌细胞生长.胃癌细胞对L-Val的高摄取,用于蛋白质合成和糖异生提供能量.增加L-Leu至正常4倍可显著增强L-Val缺乏状态对胃癌细胞的抑制作用.
简介:目的研究安氏Ⅱ^1类人群肌位到牙位运动过程中的动态咬合接触情况,探讨牙尖交错位的稳定性、肌位一牙位的一致性(平衡性)及其相关的牙胎形态因素。方法对60名未经过正畸治疗的安氏Ⅱ^1类受试者进行检查,采用T-ScanⅡ咬合分析系统记录并分析其肌位到牙位运动过程中的动态骀接触情况,在模型上分析牙殆形态,利用SPSS12.0对数据进行分析。结果①牙尖交错位上的骀力中心点与中线的垂直距离、左右侧殆力差值及骀接触点数目在三次重复测量中均无显著差异;②肌位牙位不调与否的两组间在上下牙弓后段宽度上存在差异;③两组间在Spee曲线深度、Spee曲线流畅性、磨牙近远中向指数等垂直向及矢状向指标上的差异没有统计学意义。结论安氏Ⅱ。类人群具有一定的牙尖交错位的稳定性;肌位牙位的一致性与牙弓后段宽度的协调性有关,而与该人群的垂直向及矢状向的牙殆形态异常无关。
简介:摘要目的观察类军事化摄耗平衡自我管理对糖尿病患者的影响效果。方法选择2020年1月至12月期间济南市第七人民医院收治的2型糖尿病患者100例为研究对象,将入住奇数病室的50例设为对照组,入住偶数病室的50例病例设为试验组,对照组行内分泌专科护理与糖尿病护理常规护理,试验组在对照组2型糖尿病常规模式护理基础之上加用类军事化能量摄耗平衡自我管理干预,对两组干预后的各观察指标进行比较。结果试验组2型糖尿病病例摄耗平衡知信行评分显著高于对照组,糖化血红蛋白值、餐后及空腹血糖检测值显著低于对照组,健康管理满意度评分显著高于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论采用类军事化摄耗平衡自我管理模式对糖尿病患者施加干预,可显著促升该类病例的摄耗平衡知信行水平,取得更佳的血糖控制效果,受到了患者高度认可的健康管理方式。
简介:摘要目的应用深度学习进行病毒电镜图像的分类,通过多种模型性能的比较,提供适用于病毒电镜图像分类的网络模型,提供病毒电镜图像识别的辅助与支持,减少研究人员的劳动强度和分析时间。方法通过加深网络深度、调整学习率和批量大小等参数,使用AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet、SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet多种经典的卷积神经网络对七种病毒电镜图像进行分类。结果DenseNet169以91.9%的准确率、90.1%的敏感度和98.6%的特异度取得了模型最佳性能。其中,模型对细小病毒的识别效果最好,乳头瘤病毒、疱疹病毒、痘病毒和轮状病毒的精确率、敏感度、特异度和F1值均在90%以上,甚至接近100%。同时,轻量级网络ShuffleNet的性能以更少的参数量和浮点次数超越了深度网络AlexNet和VGG,并能够以比ResNet少约15倍的参数量和90余倍的浮点运算次数取得与之相当的结果;与DenseNet相比,孙世丁通过牺牲可接受范围内的识别性能换取了比其少约10倍的参数量和80余倍的浮点运算次数。结论深度网络DenseNet169能够以最佳性能实现病毒电镜图像的自动识别,轻量网络ShuffleNet_v2_x0_5能够以更少的参数量和浮点运算次数实现次优性能,在实际应用中可结合具体情况在深度网络和轻量级网络之间进行取舍。