不同Child-Pugh分级酒精性肝硬化患者临床特征分析

目的:探究酒精性肝硬化(ALC)患者血脂水平与Child-Pugh分级之间的关系。方法:选取2020年8月至2022年2月在首都医科大学附属北京地坛医院住院的ALC患者348例,其中Child-Pugh A+B级患者共有245例,Child-Pugh C级患者103例,记录患者的性别、年龄、实验室指标;通过单因素和多因素二元Logistic回归得出判断Child-Pugh C级的独立危险因素;绘制受试者工作特征曲线(ROC),得出曲线下面积(AUC)来评估诊断价值,并根据约登指数计算cut-off值。结果:与Child-Pugh A+B级患者相比,Child-Pugh C级患者WBC、AST、TBil、PT、INR水平都显著高于前者,而RBC、Hgb、PLT、Alb均低于前者;TC、TG、HDL-C、LDL-C水平低于前者,尤其是HDL-C水平降低更为明显。以所属的Child-Pugh等级作为因变量,通过单因素和多因素Logistic回归显示,年龄(OR=0.932,95%CI=0.899~0.966,P<0.001),WBC(OR=1.196,95%CI=1.053~1.360,P=0.006),PLT(OR=0.989,95%CI=0.982~0.995,P=0.001),CHE(OR=0.999,95%CI=0.998~0.999,P<0.001),HDL-C(OR=0.252,95%CI=0.082~0.779,P=0.017)是Child-Pugh C级的独立危险因素。进一步绘制HDL-C的ROC曲线,得出AUC为0.783,显著高于TC、TG、LDL-C的AUC,分别为0.611、0.550、0.623,显示了HDL-C较好的诊断价值;并根据约登指数得出HDL-C的cut-off值是0.645 mmol/L。结论:ALC患者的HDL-C水平对Child-Pugh分级有一定的参考价值。

基于区块链和物联网的冷轧厂碳排放监测系统设计与应用

钢铁产业是制造业中的耗能大户。钢铁生产企业在进行碳排放的监测时,面临诸如异构数据采集难、时效性弱、存在人为篡改风险等问题。文章提出利用区块链技术解决钢铁行业碳排放管理中的数据采集痛点,并以广西防城港市某钢铁生产基地的冷轧厂为研究对象,设计了一种基于物联网和区块链技术的钢铁冷轧厂碳排放监测系统,并总结出一条从系统设计到实际应用的研究路线,以期为钢铁行业的“双碳”信息化建设实施提供参考。

C反应蛋白与白蛋白比值对酒精性肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎的诊断价值

目的分析C反应蛋白/白蛋白比值(CAR)判断酒精性肝硬化(ALC)患者是否合并自发性细菌性腹膜炎(SBP)的临床价值。方法回顾性选取2020年8月—2022年2月首都医科大学附属北京地坛医院住院的ALC患者329例,根据入院时是否合并SBP分为ALC未合并SBP组(n=246)和ALC合并SBP组(n=83),比较两组患者的性别、年龄、合并症、并发症、血常规、肝肾功能、血脂和凝血指标。符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验;不符合正态分布的计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料两组间比较采用χ^(2)检验。多因素二元Logistic回归分析判断发生SBP的危险因素,绘制CAR的受试者工作特征曲线(ROC),计算曲线下面积(AUC)、最佳截断值和95%CI。结果合并SBP患者的WBC、中性粒细胞、中性粒细胞/淋巴细胞比值、单核细胞、C反应蛋白(CRP)、CAR等炎性指标水平均高于未合并SBP患者,前者的AST、TBil、INR、MELD评分高于后者,而Alb、HDL水平显著低于后者(P值均<0.05)。多因素Logistic回归分析发现CAR(OR=20.628,95%CI:6.720~74.052,P<0.01)、RBC(OR=0.600,95%CI:0.381~0.932,P=0.025)是判断ALC患者是否合并SBP的独立危险因素。与NLR(AUC=0.725)、WBC(AUC=0.651)相比,CAR的AUC(AUC=0.825)明显较高。CAR的最佳截断值为0.324,分组后显示高风险组合并SBP的比例是63.2%(55/87),显著高于低风险组的11.6%(28/242)(χ^(2)=90.495,P<0.01)。结论CAR是判断ALC患者发生SBP的良好标志物。

高速铣削蠕墨铸铁的切屑形成及表面质量研究

蠕墨铸铁(Compacted Graphite Iron)因具有优异的综合力学性能而被广泛应用于汽车和机车行业。由于蠕墨铸铁的可加工性较差,在加工过程中仍然存在许多问题。本文通过单因素试验法,在不同切削速度/进给速度的组合下进行铣削试验,揭示了高速铣削蠕墨铸铁(RuT400)的切屑形成和工艺参数对表面质量的影响。通过测量铣削力和表面粗糙度,用最小二乘法建立工艺参数与铣削力和表面粗糙度之间的拟合方程,并从宏观和微观的角度观察切屑的形成。结果表明,拟合方程的铣削力和表面粗糙度与试验数据吻合度较高,可为铣削力和表面粗糙度预测提供参考。通过扫描电子显微镜(SEM)观察低切削速度和进给速率下产生的长卷型切屑,发现所有切屑均呈“C”形弯曲形状。切屑厚度和锯齿间距与进给速率的增加呈负相关,与切削速度的增加呈正相关。通过计算蠕墨铸铁的临界冲击速度并加以修正,得到了崩碎状切屑出现的实际临界冲击速度,为工艺参数优化和切屑形态变化预测提供了理论基础。

基于人工鱼群算法的混凝土锯切力预测模型

利用人工鱼群算法的基本原理,并根据金刚石锯片锯切混凝土的实验数据,建立金刚石锯片干切混凝土锯切力的预测模型,对比实验实测数据与预测模型,验证基于人工鱼群算法的混凝土锯切力预测模型的可行性。结果表明:人工鱼群算法预测锯切力与实验锯切力相比,平均相对误差只有2.58%,证明了所建立预测模型的准确性;人工鱼群算法的预测精度比多元回归分析法更高;由锯切力公式可知,影响锯切力的最主要因素为锯切深度,其次为进给速度,锯片的转速对锯切力影响较小。

高密度脂蛋白胆固醇区分酒精性肝硬化Child-Turcotte-Pugh C级患者的临床价值

目的:探究高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)区分酒精性肝硬化(alcoholic liver cirrhosis,ALC)患者Child-Turcotte-Pugh(CTP)分级C级的诊断价值。方法:选取2017年1月—2022年2月期间在首都医科大学附属北京地坛医院住院的488例ALC患者为研究对象,其中CTP A/B级患者347例,CTP C级患者141例,记录患者的性别、年龄、实验室指标;通过单因素和多因素二元logistic回归得出区分CTP C级的独立危险因素;绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),得出曲线下面积(area under the curve,AUC),并根据约登指数计算cut-off值。结果:CTP C级患者HDL-C水平为0.5(0.3,0.7)mmol/L,低于CTP A/B级患者的HDL-C水平[0.8(0.6,1.1)mmol/L]。通过单因素和多因素logistic回归显示,WBC(OR=1.184,95%CI:1.086~1.291,P<0.001),RBC(OR=0.658,95%CI:0.480~0.901,P<0.001),AST(OR=1.008,95%CI:1.000~1.016,P=0.044),HDL-C(OR=0.604,95%CI:0.434~0.841,P<0.001)是诊断ALC患者肝功能进展到CTP C级的独立危险因素。绘制HDL-C的ROC曲线,得出AUC为0.760,显著高于TC、TG、LDL-C的AUC,分别为0.629、0.589、0.535;根据约登指数得出HDL-C的cut-off值是0.655 mmol/L,以HDL-C 0.655 mmol/L为界值将患者分为低风险组和高风险组,发现低风险组HDL-C患者的肝功能更差。结论:CTP C级ALC患者的HDL-C水平显著低于CTP A/B级患者,HDL-C对CTP分级有一定的参考价值,可以作为ALC患者CTP分级的辅助指标。

在高中物理教学中培养学生的自主学习能力

物理是一门抽象的学科,学生学习物理知识有一定难度。随着新课程改革的全面推进,培养学生的自主学习能力尤为重要。本文从新课程改革后的教学特点出发,提出了在高中物理教学中培养学生自主学习能力的相关策略。