目的观察揿针疗法联合常规药物疗法干预5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘的临床疗效。方法 60例5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘患者,随机分为治疗组和对照组,每组30例。对照组采用常规药物疗法和合理的健康宣教;治疗组在对照组的基础上增加揿针...目的观察揿针疗法联合常规药物疗法干预5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘的临床疗效。方法 60例5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘患者,随机分为治疗组和对照组,每组30例。对照组采用常规药物疗法和合理的健康宣教;治疗组在对照组的基础上增加揿针治疗。观察两组治疗前后便秘患者生活质量(patient assessment of constipation quality of life,PAC-QOL)量表评分、Bristol粪便性状量表(Bristol stool form scale,BSFS)评分、克里夫兰便秘评分(Clevlandconstipation score,CCS)变化,并比较两组临床疗效。结果治疗组总有效率为93.3%,对照组为70.0%,两组比较差异具有统计学意义(P<0.05)。两组治疗后PAC-QOL量表评分、Bristol粪便性状量表评分、CCS与同组治疗前比较,差异有统计学意义(P<0.05);两组治疗后PAC-QOL量表评分、Bristol粪便性状量表评分、CCS比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论揿针疗法联合常规药物疗法干预5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘疗效显著,提高患者生活质量。展开更多
含水率是衡量莲子品质的关键指标之一。为实现莲子烘干过程中其含水率的快速无损检测,利用便携式近红外光谱仪采集武夷山和广昌两个莲子品种在4个不同干燥时间的光谱数据,结合偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立莲子含水率检...含水率是衡量莲子品质的关键指标之一。为实现莲子烘干过程中其含水率的快速无损检测,利用便携式近红外光谱仪采集武夷山和广昌两个莲子品种在4个不同干燥时间的光谱数据,结合偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立莲子含水率检测模型。结果表明,两个品种莲子数据混合后,基于原始光谱建立的PLS模型预测决定系数R_(P)^(2)为0.9283,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.1125,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.7343。进一步比较卷积平滑(savitzky golay,SG)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和归一化4种不同光谱数据处理方法对PLS模型预测性能的影响。MSC预处理后的光谱建立PLS模型预测性能最好,R_(P)^(2)为0.9453,RMSEP为0.1083,RPD为4.2750。研究表明,利用便携式近红外光谱仪采集莲子光谱反射率结合化学计量学方法可实现莲子含水率的快速无损检测。展开更多
文摘目的观察揿针疗法联合常规药物疗法干预5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘的临床疗效。方法 60例5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘患者,随机分为治疗组和对照组,每组30例。对照组采用常规药物疗法和合理的健康宣教;治疗组在对照组的基础上增加揿针治疗。观察两组治疗前后便秘患者生活质量(patient assessment of constipation quality of life,PAC-QOL)量表评分、Bristol粪便性状量表(Bristol stool form scale,BSFS)评分、克里夫兰便秘评分(Clevlandconstipation score,CCS)变化,并比较两组临床疗效。结果治疗组总有效率为93.3%,对照组为70.0%,两组比较差异具有统计学意义(P<0.05)。两组治疗后PAC-QOL量表评分、Bristol粪便性状量表评分、CCS与同组治疗前比较,差异有统计学意义(P<0.05);两组治疗后PAC-QOL量表评分、Bristol粪便性状量表评分、CCS比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论揿针疗法联合常规药物疗法干预5-羟色胺受体拮抗剂所致便秘疗效显著,提高患者生活质量。
文摘含水率是衡量莲子品质的关键指标之一。为实现莲子烘干过程中其含水率的快速无损检测,利用便携式近红外光谱仪采集武夷山和广昌两个莲子品种在4个不同干燥时间的光谱数据,结合偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立莲子含水率检测模型。结果表明,两个品种莲子数据混合后,基于原始光谱建立的PLS模型预测决定系数R_(P)^(2)为0.9283,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.1125,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.7343。进一步比较卷积平滑(savitzky golay,SG)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和归一化4种不同光谱数据处理方法对PLS模型预测性能的影响。MSC预处理后的光谱建立PLS模型预测性能最好,R_(P)^(2)为0.9453,RMSEP为0.1083,RPD为4.2750。研究表明,利用便携式近红外光谱仪采集莲子光谱反射率结合化学计量学方法可实现莲子含水率的快速无损检测。
