J2EE在WebGIS中的应用

Web GIS是一种基于因特网 /内联网技术标准和通信协议的网络化地理信息系统。实现 Web GIS系统的方法有多种 ,这里主要介绍 J2 EE体系结构在 Web

基于Struts和JDO的信息管理系统

Struts是广泛应用的Web框架,但它没有提供如何访问数据的方法。JDO是数据访问框架,利用O-R映射来访问数据库,而一般要用JDBC和SQL来访问数据库,较之JDO更加方便和快捷。一个成熟的应用需要两者结合起来才能形成一个完整的方案。这里提出用Struts作为前台和逻辑控制,用JDO作为后台数据访问层来开发B/S架构的信息管理系统的一种方案。

合作学习在小学语文教学中的运用

文章主要针对合作学习在小学语文教学中的运用展开分析，结合当下小学语文教学以及合作教学的运用现状，对合作学习在小学语文教学中的实际应用以及产生的教学效果等进行具体介绍以及研究，主要目的在于更好地提高合作学习在小学语文教学中的作用，在促进小学语文教学发展进步的基础上，提高小学语文教学质量。

血浆NLR、PLR及其联合指标对脑梗死溶栓患者预后的预测价值

目的探讨脑梗死静脉溶栓患者24小时内血浆中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)及其联合检测对患者预后的预测价值。方法连续纳入进行脑梗死静脉溶栓治疗的患者128例,据溶栓治疗90天后的改良Rankin量表(mRS)评分结果分为预后良好组(mRS 0~2分,75例)和预后不良组(mRS 3~6分,53例)。收集患者一般资料,检测溶栓后血常规、血尿酸、血同型半胱氨酸、血脂,计算NLR及PLR。用二元Logistic回归分析后进一步用受试者工作特征曲线(ROC)进行评价,得出其对脑梗死溶栓患者预后的预测价值。结果两组NLR、PLR比较差异均有统计学意义(P<0.01),用ROC曲线对NLR、PLR及其联合指标进一步分析发现,NLR判断脑梗死溶栓预后的ROC曲线下面积(AUC)为0.772,当最佳临界值为3.755时,敏感度为69.8%,特异度为74.7%。PLR判断脑梗死溶栓预后AUC=0.746,当最佳临界值为145.055时,敏感度为64.2%,特异度为78.7%。NLR与PLR联合检测脑梗死溶栓预后的AUC=0.781,临界值为1.337时,敏感度为69.8%,特异度为76.5%。结论NLR、PLR及其联合指标作为新型炎症指标,其升高对脑梗死溶栓患者不良预后有较好的预测价值。

血常规中炎症指标在脑梗死预后中的预测价值

目的探讨血常规中炎症指标对急性脑梗死预后的预测价值。方法选取承德市中心医院2018年9月-2019年9月收住的139例接受阿替普酶静脉溶栓的脑梗死患者,检测血常规,根据入院时神经功能缺损评分划分轻型卒中(NIHSS<5)、中-重型卒中(NIHSS≥5),根据90 d后的改良的Rankin评分(mRS),分预后良好组(mRS 0~2分)、预后不良组(mRS 3~6分)。通过Logistic回归分析预后的预测指标。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价血常规中炎症指标对急性脑梗死预后的预测价值。结果预后良好组患者的血小板/淋巴细胞比值(PLR)、中性粒细胞/淋巴细胞的比值(NLR)显著低于预后不良组(P<0.005),血小板/白细胞比值(PWR)高于预后不良组(P<0.05)。轻型卒中组PLR、NLR显著低于中-重型卒中组(P<0.05)。ROC曲线发现,PLR、NLR在预测急性脑梗死预后的曲线下面积分别为0.721(95%CI 0.630~0.813;P<0.001)、0.765(95%CI 0.678~0.851;P<0.001);而PWR曲线下面积为0.642。结论血常规中NLR、PLR可能是急性脑梗死90 d预后的独立预测指标,也可用于卒中严重程度判断。