BNP、CRP、CysC等指标对心肌梗死患者预后不良的预测价值及列线图预测模型构建

目的探讨胱抑素C(CysC)、C反应蛋白(CRP)、脑钠肽(BNP)等指标对心肌梗死患者预后的预测价值并构建列线图预测模型。方法将2020年5月至2022年4月北京大学第三医院秦皇岛医院收治的236例心肌梗死患者纳入研究并进行为期1年的随访。根据患者是否发生不良心脑血管事件将其分为预后不良组(48例)与预后良好组(188例)。记录两组患者的一般资料,经独立样本t检验或χ2检验进行单因素分析,筛选出可能用于预测心肌梗死患者预后的指标。对单因素分析中差异有统计学意义的检测指标进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,分析这些指标对心肌梗死患者预后的预测价值。采用多因素Logistic回归分析心肌梗死患者预后的影响因素。采用R语言软件4.0“rms”程序包构建心肌梗死患者预后的列线图预测模型,使用校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果两组患者病变范围、BNP、CRP、CysC、同型半胱氨酸(Hcy)比较,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析显示,BNP、CRP、CysC、Hcy的曲线下面积(AUC)分别为0.885、0.868、0.847、0.865,截断值分别为760.8 pg/mL、19.7 mg/L、11.9 mg/L、21.8μmol/L。多因素Logistic回归分析显示,病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy是心肌梗死患者预后的影响因素。列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近,C-index为0.830(95%CI:0.785~0.875),模型拟合度较高;列线图预测模型的阈值>0.21,可提高临床净收益率,而且临床净收益率高于病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy。结论心肌梗死患者预后的影响因素为病变范围、BNP、CRP、CysC及Hcy,以这些因素构建的列线图预测模型可早期识别心肌梗死预后不良患者,有助于早期干预,改善患者预后。

基于检验指标构建急性心肌梗死患者预后不良的列线图预测模型

目的基于检验指标分析急性心肌梗死(AMI)患者预后不良的相关危险因素,并构建列线图预测模型。方法回顾性分析2020年9月至2022年8月于北京大学第三医院秦皇岛医院接受经皮冠状动脉介入术(PCI)治疗的300例急性AMI患者临床资料,根据术后随访1年是否发生不良心血管事件分为观察组(发生,61例)和对照组(未发生,239例)。对2组的临床资料进行统计分析;采用多因素Logistic回归分析AMI患者预后不良的独立危险因素;采用R软件构建预测AMI预后的列线图模型;采用校正曲线对预测模型进行内部验证;采用决策曲线评估预测模型的临床净收益。结果观察组冠状动脉病变程度评分(Gensini评分),胱抑素C(CysC)、脑钠肽(BNP)、高敏C反应蛋白(hs-CRP)、高迁移率族蛋白1(HMGB1)水平,以及白细胞计数>10.0×10^(9)/L的患者比例均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。白细胞计数、CysC、BNP、hs-CRP和HMGB1水平升高是AMI患者预后不良的独立危险因素(P<0.05)。基于此构建的列线图预测模型C指数为0.791(95%CI:0.486~0.984),校准曲线趋近于理想曲线。决策曲线显示,当风险阈值>0.17时,此预测模型在预测AMI患者预后不良风险方面可以提供额外的临床净收益。结论该研究构建了AMI患者预后不良危险因素的列线图预测模型,有助于医护人员认识AMI预后不良的相关因素,尽早制订个性化对策以改善预后。

数据分类分级确权对数据要素价值实现的影响

数据确权是释放数据要素价值的基础,同时也是数据要素市场正常运行和不断发展的关键支撑。研究梳理了数据确权相关概念以及如何建立产权体系以实现数据确权的路径。在此基础上,本研究明晰了数据分类分级确权的具体方式,并基于价值链分析其对数据价值实现中各个环节的影响。研究结果表明,在数据采集环节数据分类分级确权制度能够激励数据供给,提高数据质量,同时激发市场活力;在数据组织环节,它细分了技术工作,保护隐私数据,并挖掘潜在价值;在数据流通环节,它能调节负外部性、降低交易成本、优化资源配置;最后,在数据利用环节,它在数据合规监管和数据价值再开发方面发挥了关键作用。

人表皮生长因子受体2与临床病理特征及新辅助化疗病理完全缓解相关性研究

目的探讨人表皮生长因子受体2(HER2)蛋白表达水平与临床病理特征以及HER2阳性型乳腺癌抗HER2靶向药联合新辅助化疗疗效的相关性。方法回顾性分析2019年7月至2023年7月161例HER2阳性型乳腺癌行曲妥珠单抗和帕妥珠单抗联合新辅助化疗患者的临床病理资料,统计分析HER2蛋白表达水平和患者确诊时年龄、月经状态、肿瘤大小、淋巴结转移情况、雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、Ki67等临床病理特征的相关性,以及HER2蛋白表达水平和其他临床病理特征与患者接受靶向联合新辅助化疗后病理完全缓解(pCR)的相关性。结果161例患者中,80例患者达到了pCR,81例患者未达到pCR。ER(χ2=21.239,P<0.001)、PR(χ2=23.733,P<0.001)与HER2蛋白表达水平有关联。HER2蛋白表达水平(χ2=19.940,P<0.001)、ER(χ2=26.328,P<0.001)与pCR率有关联。多因素分析结果显示,ER、PR阴性的患者HER2蛋白表达水平更高(ER:O^R=0.157,95%CI:0.030~0.837,P=0.030;PR:O^R=0.234,95%CI:0.065~0.841,P=0.026);HER2蛋白表达水平为ICH(3+)的患者pCR率更高(O^R=6.393,95%CI:1.469~20.885,P=0.016);ER阴性的患者有更高的pCR率(O^R=0.381,95%CI:0.160~0.910,P=0.030)。结论HER2蛋白表达水平与激素受体有相关性,HER2蛋白表达水平对HER2阳性型乳腺癌患者行靶向药物联合新辅助化疗的疗效预测有重要意义,此外,雌激素受体也是影响新辅助疗效的重要因素。

总装厂整车小批量试生产中静态扭矩管理的研究

总装厂小批量试生产的静态扭矩管理不同于样车试生产,小批量生产的紧固件质量会明显优越于样车阶段,为规范总装厂新车型小批量试生产阶段静态扭矩的管理,文章提出以总装新车型样车试装阶段积累的静态扭矩数据为基础,通过均值和标准差公式进行换算,可以得出适用于总装新车型小批量试生产阶段的静态扭矩标准,即以总装样车试装车辆的静态扭矩数据的均值作为总装小批量试生产阶段静态扭矩的基准值,以均值的6个标准差作为公差。这种方法能快速调整整车静态扭矩标准以满足总装新车型小批量试生产扭矩监管的需求。

整车制造过程中总装对试制样车静态扭矩管理

目前总装厂对于试制样车扭矩的管理直接沿用量产车辆的管理标准,导致试制样车静态扭矩检测频繁发生不合格现象,给样车扭矩开发带来极大困扰。文章对试制样车的零件特点、装配方式、扭矩检测方法进行探究,提出采用丰田汽车的扭矩经验公式制定试制样车的静态扭矩标准,以满足总装对试装样车扭矩检测的需求,对整车制造有一定的借鉴意义。

土壤养分管理对作物产量与品质的影响研究

土壤是植物生长的基础,其养分状况直接影响着植物的养分吸收和利用。养分管理直接影响了作物的生长周期和生理过程,进而对产量产生显著影响。适当的养分供给能够促使作物在不同生长阶段保持良好的生长状态,提高产量。土壤养分的管理还对作物的品质产生深远影响。不同养分含量和比例的土壤对作物的营养成分、口感和外观等品质特征产生显著差异。因此,科学合理的土壤养分管理策略是提高作物产量和品质的关键因素。为研究农业生产提供了重要的理论依据和实践指导,对于实现可持续农业发展具有重要意义。

数字产业化与产业数字化协同发展中的数据价值实现

数字产业化和产业数字化的协同发展是推动经济转型升级的关键。本研究基于数据价值链,解释了数据资源、数据资产、数据商品和数据资本四种数据价值形态,针对产业数据和政府数据两种类型数据,揭示了数字产业化和产业数字化的关联性,同时分析了数字产业化和产业数字化协同发展中数据要素价值演变过程和价值实现环节。研究认为,数字经济“两化”协同发展过程蕴含了数据资产向数据商品的跳跃和数据商品向数据资本的演进两个价值实现过程;为推动数字经济“两化”协同发展,需要结合数据要素价值转化对数字产业、传统产业进行重塑升级。通过深入分析数字产业化与产业数字化的协同发展,研究深化了对数据要素价值实现的认识,提升了对数字经济发展规律的理解。

三大数据资产化路径探析

数据资产化是抓住数字机遇,实现数据价值,推进经济社会数字化转型的关键环节。本研究认为,公共数据、企业数据和个人数据三大类数据是数据要素的主体。目前对三大数据的资产化实现路径研究不足,阻碍了数据要素的价值释放。本文系统梳理了数据资产的相关概念,深入探讨了来自公共、企业和个人的三大数据资产化路径。研究结果表明,公共数据可以面向政府内部或供给社会使用,分别借助共享和开放、授权运营三种路径产生社会效益或经济利益,形成公共数据资产;企业在持有数据或不持有数据两种权属配置下,可以对数据进行不同程度的加工、处理,从而完成数据价值的深挖和数据利益的再分配,形成存货、无形资产等类型的数据资产;个人数据资产化的相关实践较少,主要依靠供需双方直接交易或委托数据中介机构交易两种路径完成市场化流转,形成个人数据资产。通过对这一议题的探讨,研究期望为数据要素价值实现和数据资源有效配置提供理论指导和实践借鉴。

醉蝶花主要成分提取及其对黄瓜枯萎病菌的抑菌活性

[目的]确定醉蝶花活性物质最佳提取工艺并分析其主要成分,明确这些主要成分对黄瓜枯萎病菌的抑菌活性与盆栽防效,以期为开发新的植物源农药,推动病虫害的绿色防控、农业的可持续发展提供参考依据。[方法]在单因素试验中,以提取物得率和抑菌率为指标,选取溶剂种类(无菌水以及甲醇、乙醇、乙酸乙酯、氯仿、环己烷和丙酮)、乙醇浓度、萃取时间、料液比、萃取温度5个因素进行单因素试验。乙醇浓度选取20%、30%、40%、50%、60%、70%和80%,萃取时间选取1、2、3、4、5、6、7和8 h八个水平,料液比选取1∶3、1∶4、1∶5、1∶6、1∶7、1∶8和1∶9七个水平,萃取温度选取20、25、30、35、40、45和50℃七个水平。随后以单因素试验为基础,溶剂选择乙醇,根据萃取时间、温度、乙醇浓度进行正交试验设计。采用GC/MS分析醉蝶花活性物质主要成分,从中选取部分物质对黄瓜枯萎病菌进行处理。[结果]醉蝶花活性物质最佳提取工艺为萃取时间5 h、料液比1∶8、乙醇浓度60%和萃取温度30℃,在此条件下共分离出59种化合物,以牡丹酚含量最多;醉蝶花12种主要成分对黄瓜枯萎病菌的生长具有明显的抑制作用;芳樟醇、牡丹酚和茶香螺烷对黄瓜枯萎病菌的毒力回归方程分别为Y=12.3377+0.4726X(EC50值为0.1692 g·L^(-1))、Y=12.2580+0.5428X(EC_(50)值为0.2943 g·L^(-1))和Y=12.3779+0.4932X(EC_(50)值为0.1962 g·L^(-1));而茶香螺烷、芳樟醇和牡丹酚对黄瓜枯萎病的盆栽防效分别为68.2%、80.6%和75.7%。[结论]醉蝶花主要成分中的茶香螺烷、芳樟醇和牡丹酚可以有效地抑制黄瓜枯萎病菌,对黄瓜枯萎病有很好的防治作用。

新能源汽车电子诊断技术在技能人才培养中实践

对于不断飞发展的新能源汽车领域,其维修技术应当与其保持在同等的进步水平,应用于新能源汽车的电子诊断技术在维修检测方面应当具有方便、快速、准确、安全等特点。本文针对高职院校,新能源汽车专业学生的知识能力水平,探讨在实际教学中的故障诊断检测方法和可使用的电子诊断工具,通过有针对性的教学案例展示电子诊断技术在项目化和理实一体化教学中的可实用性和先进性,希望本文可以对相关专业的老师有一定的教学启发。

基于铁死亡相关通路探讨针刺预防性治疗偏头痛的机制

偏头痛是目前世界范围内严重影响人体健康的疾病之一,给人们的身心健康造成极大的伤害。针刺预防性治疗偏头痛在临床中取得极大的疗效,而其机制目前尚不清晰。铁死亡是近年来被发现的细胞死亡的新形式,在各系统疾病的发生发展过程中发挥着重要的作用。但是目前尚无关于铁死亡在偏头痛发生过程中作用机制的相关文献报道,更无基于铁死亡机制针刺预防性治疗偏头痛的研究报道。本研究通过分析铁死亡相关机制及其与偏头痛之间的相关性,探讨基于铁死亡机制针刺预防性治疗偏头痛的机制,以期为针刺治疗偏头痛的基础与临床研究提供思路。

基于高职院校的新能源汽车技能人才培养方式探讨

近年来,社会对新能源汽车专业人才的需求与日俱增,高职院校纷纷开设新能源汽车专业,也在教学过程中,不断进行教学改革,实践不同的教学方法。本文针对高职院校学生的学习和实践能力,探讨适合新能源汽车专业人才培养的教育教学方法,将多媒体教学、项目化教学、分组教学和混合式教学结合起来,根据实际教学情况进行使用,分析利弊,并总结了一些改进方法,希望可以给其他的教育工作者一点启发。

旅游发展背景下藏族社区居民生计适应的集体行动实践——以夏乌村为例

乡村振兴战略背景下,集体行动的积极效能需要结合乡村发展的现实进行充分探讨.通过旅游助推乡村振兴的实践,更需基于有效的集体行动,形成多主体共建共治共享的社会治理新格局.该文选择西藏夏乌村作为案例地,通过长期的人类学田野调查,对虫草“挖三休二”制度的形成与发展、轮流打工制度的形成与发展、社区旅游参与实践路径的研究发现,夏乌村集体行动实践具有强烈的自发性,组织上的村民小组网格化管理模式和均质化、公平的发展理念,使得村民个体平等决策和共同参与公共事务成为可能.该文结合当地独特的生态环境、生计条件和社区文化,依托夏乌村集体行动的实践方式和集体行动的制度形成过程,呈现当前旅游助推乡村振兴过程中解决集体主义困境的可能路径,重点讨论少数民族旅游社区在集体行动实践中的自发性和主动性,个体行动和集体行动在过程中产生策略性互动,并为旅游发展奠定充分的制度基础和组织基础.

“赤凤迎源”针法溯源与探究

“赤凤迎源”针法是飞经走气四法之一,首见于明代《针灸大全·金针赋》,其将“提插”“捻转”等单式手法组合成犹如凤凰迎源的复式手法,达到“通经接气”的效用。其后《针灸问对》在延续了分天部、地部而施针的基础上,将人部加入针法中。《医学入门》则继承了《金针赋》,且将《针灸对问》忽略的呼吸进针法补充其中,最终形成了沿用至今的“赤凤迎源”针法,使该针法成为目前针灸临床常用的催气、行气手法。

“双循环”下苏州传统产业智能化转型对策研究

“双循环”新发展格局已然成为现阶段中国经济发展的“重头戏”,同时也为中国产业的发展提供方向,是产业发展的重要机遇。但在“双循环”发展格局下,我国产业升级过程中仍存在“卡脖子”问题,尤其是传统产业还面临着许多挑战和机遇。而智能化建设是实现传统产业转型升级的关键路径之一。因此,文章对传统产业建设存在的不足进行研究,结合苏州产业发展现状,探讨在“双循环”新发展格局下,具备先天优势的苏州应如何推动产业智能化大发展,对苏州传统产业的智能化转型提出对策建议。进一步落实长三角一体化发展国家战略,全面激发数字力量,为苏州的高质量发展注入强劲动力,加速推进其向社会主义现代化强市的转型进程。

花岗岩石粉蒸压加气混凝土的制备及性能

【目的】实现以大掺量(质量分数,下同)低品位硅质固废制备蒸压加气混凝土(autoclaved aerated concrete,AAC)。【方法】研究不同掺量花岗岩石粉对AAC料浆发气、抗压强度和干密度等的影响,确定优化掺量配比;通过X射线衍射(X-ray diffractometer,XRD)、傅里叶转换红外光谱(fourier transform infrared spectrometer,FTIR)、场发射扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)等表征手段对AAC微观性能进行分析。【结果】花岗岩石粉掺量为60%时,AAC抗压强度为3.02 MPa,干密度为523㎏/m^(3),性能较优;主要矿物成分为托贝莫来石、水化硅酸钙和残留的石英等;托贝莫来石、水化硅酸钙等水化产物与未反应的石英相互交织形成坚固的网状结构,使AAC致密并具有强度。【结论】花岗岩石粉主要含低活性SiO_(2),属于低品位硅质固废,以花岗岩石粉60%替代黄河特细砂制备AAC,物理力学性能可满足GB11968-2020中混凝土砌块抗压强度A 3.5、 B 05级的性能要求。

电力领域知识图谱发展态势分析

电力领域知识图谱可以将电力设备运行和决策制定中杂乱无章的数据进行逻辑映射,以结构化的方式刻画电力领域中的实体、概念、事件及其之间的关系,为电力行业提供一种更加高效的大数据组织、管理、认知能力。本文分析了电力领域数据特点,从电力设备智能检索、电力客服智能问答等方面梳理了电力领域知识图谱的典型应用,从可再生能源一体化管理、电力市场优化、人工智能整合、跨学科研究等方面预测了电力知识图谱未来发展趋势,旨在探讨知识图谱在电力领域的应用场景和应用前景。

退化系统任务中止策略研究综述

对退化系统的任务中止策略展开研究。首先,将退化系统分为普通退化系统和随机过程退化系统,从多部件、多阶段、多状态等角度对普通退化系统提出的中止策略进行论述,从Wiener、Gamma等过程具有的不同性质对随机过程退化系统提出的中止策略进行论述;然后,通过讨论退化系统任务中止策略模型的实际应用可知,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)是目前被应用最多的领域;最后,采用CiteSpace软件对这一领域的研究热点、趋势、前沿进行分析,结果表明,基于随机过程建立退化模型,并在制定任务中止策略的同时考虑预防维护、最优检测、任务冗余以及完美或不完美维修的联合优化模型虽然难度很大,但却具有相当大的发展空间。

基于区域健康医疗大数据脑卒中专病库的构建在中医药研究中的应用

目前国内基于区域诊疗数据构建的单病种数据库在中医药领域应用较少,本研究依托天津健康医疗大数据平台建立脑卒中专病库,探讨区域诊疗数据从形成专病库到深入挖掘临床问题所具有的独特优势和缺陷,为后续中医药领域区域诊疗数据下专病库的构建和应用提供参考。专病库构建需要经过跨机构数据采集、整合和治理,同时需兼顾数据安全,以此作为研究开展基础。建设完成后通过描述人群现状和预后情况,总结专病库概况和可开展的研究方向。最后对研究中数据治理、分析时存在的问题和解决方案进行梳理,从方法学角度讨论专病库应用与中医药研究的适配性。专病库覆盖天津市81家医院2016~2020年24万首发脑卒中患者诊疗数据,并链接公卫系统死亡登记数据,可进行人群特征分析、发病影响因素探查、诊疗路径优化、预测模型构建和卫生经济学研究。但也存在数据覆盖度不全和记录不完善的问题,并伴随真实世界研究中常出现的各种偏倚,需要在研究设计及方法学应用上加以调整。真实世界下的诊疗数据应用是探索和提升中医药疗效的必由之路,但正如脑卒中专病库展现出的研究优势和不足,数据挖掘是循序渐进的过程,需要通过将研究需求反哺于临床电子病历的记录以提升专病库质量,为承载后续更多高质量的中医药研究奠定基础。