阿奇霉素序贯疗法治疗小儿支原体肺炎的疗效观察

目的探讨阿奇霉素序贯疗法治疗小儿支原体肺炎的临床疗效。方法随机将2017年10月至2018年3月本院收治的76例支原体肺炎患儿分到观察组(n=38例)和对照组(n=38例),两组患儿均予以阿奇霉素治疗,观察组采取序贯法治疗:静脉滴注2 d后再予以序贯口服给药3 d;对照组连续静脉滴注给药5 d。对比分析两组患儿的临床疗效及不良反应发生率。结果观察组临床总有效率为94.74%(36/38),对照组临床总有效率为92.11%(35/38),两组比较,P> 0.05。观察组不良反应发生率为7.89%(3/38),对照组不良反应发生率为21.05%(8/38),两组比较,P <0.05。结论阿奇霉素序贯疗法与常规给药法治疗小儿支原体肺炎的疗效相当,但序贯疗法不良反应少,安全性更高。

沙丁胺醇联合布地奈德雾化吸入治疗小儿哮喘的临床疗效分析

目的探讨沙丁胺醇与布地奈德联合雾化吸入治疗小儿哮喘的临床疗效。方法随机将2017年2月至2018年2月本院收治的92例哮喘患儿分到观察组(n=46例)和对照组(n=46例),两组患儿均予以常规对症治疗,观察组患儿在对症治疗基础上加以布地奈德混悬液l mL(0.5 mg)+0.5%沙丁胺醇溶液+2 mL生理盐水雾化吸入,每日1～3次,每次10～15 min。对照组患儿在对症治疗基础上加以0.5%沙丁胺醇溶液+5 mL生理盐水雾化吸入,每日1～3次,每次10～15 min。两组患儿的治疗疗程均为7 d。对比分析两组患儿的临床疗效。结果观察组临床总有效率为95.65%(44/46),其中无效2例,有效26例,显效18例;对照组临床总有效率为78.26%(36/46),其中无效10例,有效30例,显效6例;两组比较,P <0.05。结论在小儿哮喘施以沙丁胺醇与布地奈德联合雾化吸入治疗,可有效减轻患儿的临床症状,疗效显著,具有重要的临床推广价值。

蒙脱石散治疗小儿腹泻病160例疗效观察

目的:评价蒙脱石散(思密达)保留灌肠辅助治疗小儿腹泻病的疗效。方法:选择符合中国腹泻病诊断标准患儿160例,随机分为实验组80例及对照组80例,实验组在常规治疗基础上辅助蒙脱石散保留灌肠,对照组常规治疗。结果:实验组与对照组在平均退热时间,大便成形时间及大便次数等方面均有显著差异(P<0.01)。结论:蒙脱石散保留灌肠治疗小儿轮状病毒性肠炎效果显著。

儿童过敏性紫癜56例临床分析

目的:探讨过敏性紫癜(HSP)患儿的各种临床特征,以提高对此病的认识。方法:收集我院儿科2010年1月～2012年12月56例HSP患儿的临床资料。对HSP发生的流行病学,临床表现进行回顾性分析。结果:(1)发病年龄在2～12岁多见,最小年龄2岁2例。(2)发病时间,10月～次年3月份为最多见,其他月份也可见。(3)主要诱因为感染,常见上呼吸道感染为50例。(4)56例中都存在皮肤紫癜,以双下肢最常见,易反复出现。伴胃肠道症状者,以脐周腹痛为主,首发此症状易误诊,伴关节症状为30例。伴肾脏损害者,以血尿为主。结论:HSP是以小血管炎为主要病变,血小板不减少性紫癜,常伴腹痛、关节肿痛、血尿等症状的疾病。应早期诊断,尽早合理用药,减少误诊。

小儿手足口病112例临床分析

目的：探讨手足口病的临床诊治方法，促进手足口病患儿的康复。方法：对2009年1月～2012年1月收治的小儿手足口病患者112例进行临床治疗。结果：112例钟96例治愈病程5—7开，重症病例7－20天。无死亡病例。结论：对手足口病患儿加强隔离措施，密切观察病情，及时诊治处理，能减少并发症发生。

PDBSCAN: Parallel DBSCAN for Large-Scale Clustering Applications

Density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise(DBSCAN) is a classic kind of density-based spatial clustering algorithm and is widely applied in several aspects due to good performance in capturing arbitrary shapes and detecting outliers. However, in practice, datasets are always too massive to fit the serial DBSCAN. And a new parallel algorithm-Parallel DBSCAN(PDBSCAN) was proposed to solve the problem which DBSCAN faced. The proposed parallel algorithm bases on MapReduce mechanism. The usage of parallel mechanism in the algorithm focuses on region query and candidate queue processing which needed substantive computation resources. As a result, PDBSCAN is scalable for large-scale dataset clustering and is extremely suitable for applications in E-Commence, especially for recommendation.