炎症标志物对急性缺血性脑卒中患者发生卒中后肺炎的预测价值

目的基于列线图模型探讨炎症标志物对急性缺血性脑卒中(AIS)患者发生卒中后肺炎(SAP)的预测价值。方法根据是否发生肺炎将259例AIS患者分为SAP组81例与非SAP组178例,比较两组患者的临床资料。根据公式计算出全身炎症反应指数(SIRI)、全身免疫炎症指数(SII)、中性粒细胞和淋巴细胞比值(NLR),将差异有统计学意义的变量纳入多因素二分类Logistic回归模型,筛选出AIS患者发生SAP的独立危险因素。将独立危险因素构建预测模型,进一步从区分度、校准度、临床实用性及等方面比较仅纳入传统因素和同时纳入炎症指标两个模型的预测能力。采用重分类分析评价列线图模型对AIS患者发生SAP风险预测价值的改善程度。结果与非SAP组比较,SAP组吸烟、糖尿病、吞咽困难比率及白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、三酰甘油水平、入院时NIHSS评分、SIRI、SII、NLR显著升高,高血压比率显著降低(均P<0.05)。糖尿病(OR=2.505,95%CI:1.070~5.850,P=0.034)、吞咽困难(OR=3.492,95%CI:1.501~8.119,P=0.004)、入院NIHSS评分(OR=1.310,95%CI:1.188~1.446,P<0.001)、SIRI(OR=2.417,95%CI:1.327~4.401,P=0.008)、NLR(OR=1.434,95%CI:1.101~1.860,P=0.007)是AIS患者发生SAP的独立危险因素。纳入独立危险因素构建列线图预测模型,不含炎症因子的预测模型与纳入炎症因子的列线图模型的曲线下面积分别为0.788(95%CI:0.725~0.852,P<0.001)和0.884(95%CI:0.838~0.930,P<0.001)。校正曲线显示预测风险与观察结果之间具有良好的一致性。决策曲线显示该模型对预测SAP具有显著的净收益。此外,通过计算净重新分类指数和综合判别改善指数发现列线图模型预测AIS患者发生SAP风险方面有显著改善。内部验证也证明了列线图模型的可靠性。结论入院时SIRI、NLR是AIS患者发生SAP的独立预测因素。在传统模型中加入SIRI及NLR可显著提高对AIS患者SAP发生风险的识别能力。

区域人才政策比较研究

区域间的竞争,人才很关键,人才政策是背后重要驱动因素。本文对比分析京津冀和长三角地区在人才政策方面各自取得的经验和不足,并从中总结人才政策制定和实施的一些要点,从而为其他地区提供相关借鉴。

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余明溪与石敏

同学、室友、闺蜜、好基友，学长、学姐、师弟、师妹、偶遇便加了微信的圈友……有人说：你是一个什么样的人，就能交到什么样的朋友。又有人说：交什么样的朋友，便可成为什么样的人……那些一起笑过哭过互撕过的过往，记下便是青春。

同学许胖子

许胖子走在前面,看着他高大的背影,我跑上去揪了揪他的衣衫,“嘿!许胖子,我们重新认识吧!”开学报道那天,我独自一人匆匆拖着行李从机场赶到学校,由于没有规划好路线,一切都是在慌乱之中进行的。加之天气阴沉沉的,入学的心情也被感染成灰色了。

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“沃尔玛假期要招聘收银员，有想去的同学可以到学生会报名。”暑假临近，商家又抓住了很多同学想挣点零花钱的心理，到学校招聘短期工了。从小到大，我就一直在校园里打转，于是抱着体验社会的想法报了名。

吉日开酿

临近春节，行人步履匆匆，街上张灯结彩，火车上也挤满了回家过年的人。快过年了啊……不知奶奶酿的酒怎样了……

冤家们毕业了

品诺皱着眉，“恩怡，我拍毕业照你就这个表情啊，下次你拍的时候别怪我不给面子啊!”“不搞怪你怎么会记得我呢。嘿嘿。要不我们换个地方拍吧。”我套上一副笑脸面具，可心情酸涩，假装神秘，假装无所谓，假装我能演好这场离别的戏……

00后自画像

每个人都在奋力靠近自己想成为的那个人,我为什么不行？00后会更注重发现自己吧,做想做的才能满足自己。之前听说十来岁的学生就自己出国,穷游什么的,就觉得每个人都在奋力靠近自己想成为的那个人。我为什么不行？比较想突破,多一些新的体验。00后学得都很快,接触的东西特别杂,好像都比较早熟吧。

App之乱

从签到打卡交作业到选课,从缴电费再到洗澡洗衣服,相关的App同学们被要求下载过不少,都说是为了方便同学学习生活,但使用起来,常常反倒给同学添了不少的乱。这些同学们被要求下载的App,大致可分为管理类、学业类和生活服务类等。