目的探讨脑血管痉挛指数(Lindegaard index,LR)预测早期脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)的临床价值。方法选取2021年11月至2022年3月首都医科大学附属北京朝阳医院急诊监护室脓毒症患者,收集入院患者24 h内一...目的探讨脑血管痉挛指数(Lindegaard index,LR)预测早期脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)的临床价值。方法选取2021年11月至2022年3月首都医科大学附属北京朝阳医院急诊监护室脓毒症患者,收集入院患者24 h内一般临床资料,以重症加强护理病房谵妄评估量表(confusion assessment method for the intensive care unit,CAM-ICU)及格拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma score,GCS)作为临床诊断SAE金标准,在确诊脓毒症后3 d内出现CAM-ICU阳性或持续性GCS≤14诊断为SAE。对比分析SAE组与非SAE组入院第1天及第3天大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)收缩期峰值流速(systolic velocity,Vs)、舒张末期流速(diastolic velocity,Vd)、平均流速(mean velocity,Vm)、搏动指数(pulsatility index,PI)、阻力指数(resistant index,RI)、LR等超声血流动力学参数,采用Logistic回归分析脓毒症早期发生SAE的危险因素,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果37例脓毒症患者纳入本研究,SAE组17例,非SAE组20例。SAE组入院24 h内急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluationⅡ,APACHEⅡ)、GCS评分、血乳酸、脑血管痉挛发生率及28 d病死率均明显高于非SAE组(P<0.05)。第1天(D1)SAE组VsD1、VdD1、VmD1及LRD1均明显高于非SAE组(P<0.05)。第3天(D3)SAE组与非SAE组各项血流动力学指标差异均无统计学意义。SAE组组内第3天VsD3、VdD3、VmD3及LRD3均较第1天明显下降(P<0.05);SAE组ΔLR(LRD1-LRD3)显著高于非SAE组(P<0.05)。Logistic回归分析显示入院24 h APACHEⅡ评分、LRD1及ΔLR是SAE的危险因素,ROC分析显示APACHEⅡ评分、LRD1、ΔLR及APACHEⅡ评分联合ΔLR预测早期SAE的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别是0.94、0.86、0.77、0.96,P均<0.05。LRD1诊断SAE的界值为2.6,灵敏度为76.47%,特异度为95.00%。APACHEⅡ联合ΔLR对SAE的诊断效能最好(AUC=0.96,95%CI:0.85~0.99,P<0.05),灵敏度为88.24%,特异度为95.00%。结论脓毒症患者入院24 h APACHEⅡ评分、LRD1及ΔLR均可预测早期SAE的发生,APACHEⅡ与ΔLR联合可进一步提高对早期SAE的预测效能。床旁超声动态评估脓毒症患者脑血流及LR对早期SAE的诊断具有较高临床价值。展开更多
储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容,涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标,是一个复杂的多目标决策问题。提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和逼近理想解排序方法(techniqu...储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容,涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标,是一个复杂的多目标决策问题。提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和逼近理想解排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合的储能参与新能源一次调频选型方案。分析各个指标特征,构建两层决策体系。根据专家打分和实际应用需求,采用AHP法得到各个决策指标的权重,进一步采用TOPSIS法根据各指标的权重和相关参数对储能进行选型。最后,选取压缩空气、飞轮储能、磷酸铁锂电池和超级电容器等12种储能类型为案例进行分析,结果表明,磷酸铁锂电池在参与新能源一次调频应用场景中占有优势。该选型方案可以为储能参与新能源一次调频规划和设计提供一定的理论支撑。展开更多
脑皮质发育是一个复杂且有序的过程,由3个相互重叠的发育阶段渐进性推进,包括神经干细胞的增殖、神经元的迁移和皮质的折叠构建[1]。其中任何发育阶段出现异常或中断都会导致皮质发育异常(malformations of cortical development,MCD)...脑皮质发育是一个复杂且有序的过程,由3个相互重叠的发育阶段渐进性推进,包括神经干细胞的增殖、神经元的迁移和皮质的折叠构建[1]。其中任何发育阶段出现异常或中断都会导致皮质发育异常(malformations of cortical development,MCD)。影响大脑皮质发育的原因包括内在遗传因素及外在病因,这些因素的出现可导致各种临床疾病的产生[2-3],癫痫、发育迟缓、智力障碍、自闭症和精神分裂症是MCD最常见的临床表现。展开更多
文摘目的探讨脑血管痉挛指数(Lindegaard index,LR)预测早期脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)的临床价值。方法选取2021年11月至2022年3月首都医科大学附属北京朝阳医院急诊监护室脓毒症患者,收集入院患者24 h内一般临床资料,以重症加强护理病房谵妄评估量表(confusion assessment method for the intensive care unit,CAM-ICU)及格拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma score,GCS)作为临床诊断SAE金标准,在确诊脓毒症后3 d内出现CAM-ICU阳性或持续性GCS≤14诊断为SAE。对比分析SAE组与非SAE组入院第1天及第3天大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)收缩期峰值流速(systolic velocity,Vs)、舒张末期流速(diastolic velocity,Vd)、平均流速(mean velocity,Vm)、搏动指数(pulsatility index,PI)、阻力指数(resistant index,RI)、LR等超声血流动力学参数,采用Logistic回归分析脓毒症早期发生SAE的危险因素,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果37例脓毒症患者纳入本研究,SAE组17例,非SAE组20例。SAE组入院24 h内急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluationⅡ,APACHEⅡ)、GCS评分、血乳酸、脑血管痉挛发生率及28 d病死率均明显高于非SAE组(P<0.05)。第1天(D1)SAE组VsD1、VdD1、VmD1及LRD1均明显高于非SAE组(P<0.05)。第3天(D3)SAE组与非SAE组各项血流动力学指标差异均无统计学意义。SAE组组内第3天VsD3、VdD3、VmD3及LRD3均较第1天明显下降(P<0.05);SAE组ΔLR(LRD1-LRD3)显著高于非SAE组(P<0.05)。Logistic回归分析显示入院24 h APACHEⅡ评分、LRD1及ΔLR是SAE的危险因素,ROC分析显示APACHEⅡ评分、LRD1、ΔLR及APACHEⅡ评分联合ΔLR预测早期SAE的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别是0.94、0.86、0.77、0.96,P均<0.05。LRD1诊断SAE的界值为2.6,灵敏度为76.47%,特异度为95.00%。APACHEⅡ联合ΔLR对SAE的诊断效能最好(AUC=0.96,95%CI:0.85~0.99,P<0.05),灵敏度为88.24%,特异度为95.00%。结论脓毒症患者入院24 h APACHEⅡ评分、LRD1及ΔLR均可预测早期SAE的发生,APACHEⅡ与ΔLR联合可进一步提高对早期SAE的预测效能。床旁超声动态评估脓毒症患者脑血流及LR对早期SAE的诊断具有较高临床价值。
文摘储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容,涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标,是一个复杂的多目标决策问题。提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和逼近理想解排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合的储能参与新能源一次调频选型方案。分析各个指标特征,构建两层决策体系。根据专家打分和实际应用需求,采用AHP法得到各个决策指标的权重,进一步采用TOPSIS法根据各指标的权重和相关参数对储能进行选型。最后,选取压缩空气、飞轮储能、磷酸铁锂电池和超级电容器等12种储能类型为案例进行分析,结果表明,磷酸铁锂电池在参与新能源一次调频应用场景中占有优势。该选型方案可以为储能参与新能源一次调频规划和设计提供一定的理论支撑。
文摘脑皮质发育是一个复杂且有序的过程,由3个相互重叠的发育阶段渐进性推进,包括神经干细胞的增殖、神经元的迁移和皮质的折叠构建[1]。其中任何发育阶段出现异常或中断都会导致皮质发育异常(malformations of cortical development,MCD)。影响大脑皮质发育的原因包括内在遗传因素及外在病因,这些因素的出现可导致各种临床疾病的产生[2-3],癫痫、发育迟缓、智力障碍、自闭症和精神分裂症是MCD最常见的临床表现。
