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自体血小板分离回输与异体血小板输注在急性A型主动脉夹层手术中的有效性比较 被引量:1
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作者 张乃红 蔡培飞 +2 位作者 刘夏 李健 费忠化 《临床输血与检验》 CAS 2023年第6期738-743,共6页
目的比较自体血小板分离回输与异体血小板输注对急性A型主动脉夹层手术的血液保护作用和短期转归的影响。方法回顾性分析2019年6月—2021年12月在我院行急性A型主动脉夹层手术患者78例,其中自体血小板分离(APP)组40例,术中接受自体血小... 目的比较自体血小板分离回输与异体血小板输注对急性A型主动脉夹层手术的血液保护作用和短期转归的影响。方法回顾性分析2019年6月—2021年12月在我院行急性A型主动脉夹层手术患者78例,其中自体血小板分离(APP)组40例,术中接受自体血小板分离回输;对照组38例,术中接受1治疗量异体单采血小板输注。记录两组患者术前等待时间、术中出血量、术后胸导管引流量、术中、围术期及住院期间异体血输注量、术后机械通气时间、ICU监护时间、住院时间和围术期并发症发生率及院内死亡率,并分析两组之间差异。结果APP组术前等待时间显著短于对照组(Z=–2.48,P<0.05),术后机械通气时间显著短于对照组(Z=–2.20,P<0.05),术后肺部感染率为17.5%,显著低于对照组39.5%(χ^(2)=4.65,P<0.05),术中和围术期红细胞、血浆和冷沉淀输注量均显著低于对照组(P<0.05),差异有统计学意义。两组术中出血量、住院期间输血量、ICU监护时间、住院时间和院内死亡率无显著差异。结论与异体血小板输注相比,自体血小板分离回输有效减少术前等待时间和机械通气时间,降低术后肺部感染率和围术期异体血输注量,有更好的血液保护效果,但对患者短期预后无明显改善作用。 展开更多
关键词 自体血小板分离回输 主动脉夹层 血液保护 短期预后
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抗HBAc-IgM前S1抗原与HBV-DNA检测在乙肝诊断中的意义
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作者 张健 山峰 +3 位作者 李士平 蔡培飞 常洪劲 常虹 《济宁医学院学报》 2006年第2期43-44,共2页
目的抗HBAc-IgM前S1抗原及HBV-DNA检测。方法取大三阳和小三阳患者各100人进行抗HBAc-IgM与前S1抗原与HBV-DNA荧光定量检测,并进行统计学分析。结果前S1抗原与HBV-DNA荧光定量检测对乙肝复制检测有相关性。抗HBAc-IgM与乙肝大三阳和小... 目的抗HBAc-IgM前S1抗原及HBV-DNA检测。方法取大三阳和小三阳患者各100人进行抗HBAc-IgM与前S1抗原与HBV-DNA荧光定量检测,并进行统计学分析。结果前S1抗原与HBV-DNA荧光定量检测对乙肝复制检测有相关性。抗HBAc-IgM与乙肝大三阳和小三阳存在密切关系。结论大三阳和小三阳与抗HBAc-IgM前S1抗原与HBV-DNA,阳性率不同,反映的临床意义也不同,对大三阳和小三阳的病人,对乙肝病人不能只是诊断了大三阳或小三阳,还应进行抗HBAc-IgM与前S1抗原检测尤其进行HBV-DNA荧光定量检测,并进行长期的随访研究。 展开更多
关键词 大三阳 小三阳 抗HBAc—IgM 前S1抗原 HBV—DNA
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基于多检验变量和机器学习算法的结肠癌诊断模型建立及价值评估
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作者 梁永媛 蔡培飞 郑桂喜 《山东大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期51-59,共9页
目的 采用不同机器学习算法,建立基于多检验变量的结肠癌诊断模型,并评估其临床应用价值。方法 收集119例结肠癌患者(结肠癌组)和125例健康对照(健康对照组)的血清样本,提取血清外泌体,采用RT-qPCR方法测定miR-214-3p分子在两组中的表... 目的 采用不同机器学习算法,建立基于多检验变量的结肠癌诊断模型,并评估其临床应用价值。方法 收集119例结肠癌患者(结肠癌组)和125例健康对照(健康对照组)的血清样本,提取血清外泌体,采用RT-qPCR方法测定miR-214-3p分子在两组中的表达水平,进而绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,评估其对结肠癌的诊断效能。同时,收集结肠癌组和健康对照组的常规检验项目结果。将以上指标均纳入研究筛选出特征性变量,采用11种不同算法结合ROC曲线和机器学习曲线综合评价筛选出最优算法,建立结肠癌诊断模型。结果 结肠癌组血清外泌体中miR-214-3p的表达水平明显高于健康对照组(P<0.001),其诊断结肠癌的ROC曲线下面积(area under curve, AUC)为0.820,具有较好的诊断效能。将结肠癌组和健康对照组的血清外泌体miR-214-3p及30种常规检验指标纳入后,筛选出尿素、癌胚抗原、单核细胞计数、外泌体miR-214-3p共4个特征性变量,且逻辑回归算法是建立机器学习模型的最优算法,其AUC为0.93,且学习曲线呈现很好的拟合状态。结论 血清外泌体miR-214-3p是结肠癌的潜在标志物,基于4个特征性变量和逻辑回归算法建立的机器学习模型对结肠癌有良好的诊断效能。 展开更多
关键词 结肠癌 miR-214-3p 外泌体 机器学习
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