人血清中万古霉素浓度的超高效液相色谱法的建立及在治疗药物监测中的临床应用

[目的]建立超高效液相色谱法(UPLC)测定人血清中万古霉素的浓度,为优化临床用药方案提供依据.[方法]选择经HCLO_4∶ACN=6∶1沉淀蛋白及NaOH液萃取进行血浆样本前处理,以去甲万古霉素为内标,处理色谱柱为Shim-pack GIST-HP C_(18)(150 mm×2.1 mm, 3μm),流动相为甲醇-0.05 mol/L的磷酸二氢钾缓冲溶液,流动速度为0.4 mL/min,柱温40℃,检测波长236 nm,进样量5μL,对延边大学附属医院使用过万古霉素的患者血药浓度进行监测.[结果 ]万古霉素在2.5~80μg/mL质量浓度范围内线性关系良好,回归方程为Y=0.050 4X+0.001 9(r^(2)=0.999 9),定量下限为2.5μg/mL.准确度、日间、日内精密度、基质效应、方法回收率和稳定性均符合要求.采用该方法对患者进行血药浓度监测,血药浓度达标率显著升高.[结论 ]所建立的UPLC测定万古霉素血药浓度操作简便,快速,专属性好,准确度高,重现性好,稳定性强,适用于临床测定万古霉素血药浓度,可为患者制定个体化方案提供参考.

希望理论的安宁家居照护在多发性骨髓瘤终末期患者中的应用观察

多发性骨髓瘤属于一种恶性浆细胞病,主要是由正常免疫球蛋白分泌减少,而浆细胞与单克隆免疫球蛋白过度生成所致,多发于中老年人群,临床症状主要表现为肾脏损害、贫血、高钙血症、多发性溶骨性损害等,对患者生命安全造成严重威胁[1]。近年来,随医疗技术不断发展,多发性骨髓瘤患者在多种手段治疗下,可在一定程度上延长生存期,但仍无法治愈.

基于知识图谱的课程知识体系构建到学习者画像生成及应用技术研究

信息化教学飞速发展,如何将人工智能技术应用于教育领域中,强化信息化教学手段是急需解决的问题。本文面向教育领域,首先提出了一种基于知识图谱的从课程知识体系建立、学习者画像生成到自适应学习推荐的完整技术框架,并以计算机网络等课程为例对知识图谱的构造技术进行了示例;其次,在自适应学习推荐中利用RippleNet算法实现了学习推荐,并通过实验验证了该算法具有较高的准确度;最后,总结归纳了教育知识图谱的主要应用方法,对教育知识图谱的构建及应用具有一定的指导意义。