基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法

猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.257、1.497和1.567。在时间性能上,单幅图像的平均识别时间仅为0.056 s,符合实际猪场生产的实时性要求。

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法(Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX),该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有效观察到马岗鹅随着日龄增长采食次数逐渐减少;试验鹅每日采食与饮水行为同时出现的比例为83.74%,呈现整体相伴趋势,但也从90.78%降低到74.57%,说明马岗鹅采食与饮水行为随着日龄增加呈现出逐渐分离趋势;试验鹅随着日龄增长休息时间逐渐加多,呈现出肉鸭对笼养的适应性逐步增强;应激行为随机性很强,突发性明显,发现人员随机走动等不规范饲喂带来的应激行为占据很大比例。该研究显示MGBM-DH-YoloX算法能利用监控视频对马岗鹅的关键行为进行智能提取,可为家禽智能养殖监管提供技术支撑。

水禽智能化养殖研究现状及发展趋势

水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进水禽养殖业健康持续发展的关键,对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调控技术,以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外,还介绍了可应用于水禽的信息采集技术现状,包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器,以及智能管理技术的最新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难,并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了建议。

血清激活素A和Clara细胞分泌蛋白-16及脑钠肽水平对急性呼吸窘迫综合征患者预后预测的临床意义

目的探讨血清激活素A(Activin-A)、Clara细胞分泌蛋白-16(CC-16)及脑钠肽(BNP)水平与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者病情严重程度的关系,及其预测预后的价值。方法采用回顾性研究方法,收集2017年1月至2020年9月海口市第三人民医院收治的ARDS患者的临床资料,包括发病当天的一般资料及入重症监护病房(ICU)1、3、7 d血清Activin-A、CC-16、BNP水平。根据氧合指数(PaO_(2)/FiO_(2))将ARDS患者分为轻度组(200 mmHg<PaO_(2)/FiO_(2)≤300 mmHg,1 mmHg≈0.133 kPa)、中度组(100 mmHg<PaO_(2)/FiO_(2)≤200 mmHg)、重度组(PaO_(2)/FiO_(2)≤100 mmHg);根据入ICU 28 d内的生存情况将ARDS患者分为存活组和死亡组。分析不同病情严重程度和不同预后ARDS患者血清Activin-A、CC-16、BNP水平的变化趋势;绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),分析血清Activin-A、CC-16、BNP水平对ARDS患者28 d死亡的预测价值。结果共入选103例ARDS患者,其中轻度ARDS 20例,中度ARDS 41例,重度ARDS 42例;28 d存活68例,死亡35例。不同病情程度及不同预后各组患者入ICU后1、3、7 d血清Activin-A、CC-16、BNP水平逐渐升高,均于3 d时达峰值,且ARDS重度组入ICU 1、3、7 d各指标均明显高于ARDS轻中度组〔Activin-A(ng/L):1395.36±164.20比806.40±121.75,1683.25±190.17比865.35±136.40,1594.80±172.65比842.50±124.37;CC-16(ng/L):63.58±15.30比53.48±13.37,89.24±19.38比57.85±15.36,82.62±15.74比54.60±13.26;BNP(ng/L):401.86±118.45比254.36±72.50,560.74±175.30比326.62±84.37,592.35±184.73比286.24±76.25,均P<0.01〕。死亡组入ICU 1、3、7 d各指标均明显高于存活组〔Activin-A(ng/L):1410.27±171.38比730.50±108.35,1820.36±205.37比806.25±121.27,1750.38±181.42比775.38±116.20;CC-16(ng/L):70.26±15.38比45.37±11.86,95.68±22.73比51.26±13.05,86.92±19.64比49.36±12.85;BNP(ng/L):452.73±131.62比205.60±63.24,615.60±190.37比272.35±81.50,648.25±210.62比238.36±68.40,均P<0.01〕。ROC曲线分析显示,各时间点血清Activin-A、CC-16或BNP水平对ARDS患者死亡均有一定预测价值,且以入ICU 3 d的预测价值较大,Activin-A、CC-16、BNP的曲线下面积(AUC)以及95%可信区间(95%CI)分别为0.852(0.785~0.907)、0.836(0.774~0.896)、0.793(0.735~0.853),最佳截断值分别为Activin-A 1248.36 ng/L、CC-1673.50 ng/L和BNP 468.30 ng/L。入ICU 3 d血清Activin-A、CC-16、BNP 3项指标联合预测ARDS患者死亡的AUC最大,为0.940(0.883~0.997),其敏感度和特异度均较高,分别为96.2%和88.5%。结论血清Activin-A、CC-16、BNP水平越高,ARDS患者病情严重程度越重,预后越差;入ICU后3 d血清Activin-A、CC-16、BNP水平3项联合检测对ARDS患者28 d死亡具有较好的预测价值。

奥曲肽联合凝血酶治疗肝硬化合并上消化道出血的疗效

目的：分析奥曲肽联合凝血酶治疗肝硬化合并上消化道出血的疗效。方法：选取2012年12月-2015年12月我院消化内科收治的96例肝硬化合并上消化道出血患者,随机分为对照组和观察组,各48例,所有患者均给予常规对症治疗,对照组患者在常规治疗基础上采用奥曲肽治疗,观察组在对照组治疗的基础上联合凝血酶治疗,两组均治疗3~5d,观察比较其疗效。结果：观察组治疗总有效率明显优于对照组,观察组住院时间、输血量、止血时间均低于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）;两组间不良反应差异较小（P〉0.05）。结论：奥曲肽联合凝血酶治疗肝硬化合并上消化道出血的疗效安全可靠,可迅速止血,缩短住院时间,不增加不良反应,值得临床推广应用。

基于改进Faster RCNN的田间黄板害虫检测算法

针对黄板诱捕的害虫体积小、数量多和分布不均匀,难以进行害虫识别的问题,引入当前主流目标检测模型Faster RCNN对黄板上的小菜蛾、黄曲条跳甲和烟粉虱等主要害虫进行识别与计数,提出一种基于改进Faster RCNN的田间黄板害虫检测算法(Mobile terminal pest Faster RCNN,MPF RCNN)。该算法将ResNet101网络与FPN网络相结合作为特征提取网络,并在RPN网络设计多种不同尺寸锚点对特征图像进行前景和背景判断,使用ROIAlign替代ROIPooling进行特征映射,以及使用双损失函数进行算法参数控制。对2440幅样本图像的实验分析表明,在真实复杂的自然环境下,MPF RCNN对烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和其他大型害虫(体长大于5 mm)检测的平均精度分别为87.84%、86.94%、87.42%和86.38%;在35 cm×25 cm黄板上不超过480只的低密度下平均精度均值为93.41%,在480~960只害虫的中等密度下平均精度均值为89.76%。同时实验显示,在中低等密度下晴天和雨天的检测精度无明显差异,本算法计数结果与害虫计数决定系数为0.9255。将该算法置入以“微信小程序+云存储服务器+算法服务器”为架构的小米7手机终端系统中进行应用测试,平均识别时间为1.7 s。研究表明,该算法在精度和速度上均可支持当前便携式应用,为利用手机对蔬菜害虫进行快速监测与识别提供了技术支撑。

基于红外热成像的生猪耳温自动提取算法

针对利用红外热成像进行生猪体温自动提取困难的问题,在设施猪场生猪体温红外巡检装置的基础上,提出将生猪耳部区域作为其体温的代表区域,探索一种基于红外热像图的生猪耳温自动提取算法(IT-PETE)。该算法通过高效而准确地识别生猪耳部区域并提取耳部区域的温度最大值和平均值,实现生猪体温非接触式自动监测。IT-PETE算法首先用拉普拉斯算子对生猪热红外图像进行预处理,然后基于YOLO v4和形态学对热红外图像中的生猪耳部进行提取,并结合耳部分割图像和温度矩阵自动获取耳部区域温度的最大值和平均值。采用5折交叉验证方法训练生猪耳部区域检测模型,训练集和验证集图像共2000幅,测试集400幅。试验表明,YOLO v4耳部区域检测准确率为97.6%,比Faster R-CNN和SSD分别提高了2.0个百分点和7.8个百分点,单帧图像的平均检测时间为12 ms。同时对20头猪的人工统计耳温数据与算法提取体温进行相关性分析,得到两者在耳部区域温度最大值和平均值的决定系数分别为0.9849和0.9119,表明IT-PETE算法对体温数据的提取具有可靠性和可行性。因此,IT-PETE算法在一定程度上可为生猪体温自动化监测和预警系统提供技术支撑。

常态养殖下妊娠母猪体质量智能测定模型

针对常态养殖下视频图像中常见的遮挡问题,该研究借鉴深度学习技术中的实例分割和关键点检测算法,提出了基于深度学习的妊娠母猪体质量智能测定模型(Intelligent Mass Measurement Model for Gestating Sows,IMMM-GS)。该模型包括基于Mask R-CNN的猪只实例分割算法、基于Keypoint R-CNN的猪只关键点检测算法和基于改进的ResNet网络的猪只质量估测算法3个主要算法,用以处理常态环境下围栏、食槽、排泄物等影响猪体质量估测的典型遮挡问题。试验使用48头妊娠母猪6个月的常态视频图像和猪体质量数据进行数据集构建和试验分析,模型在测试集上的均方根误差为3.01 kg,相较于以ConvNeXt和ResNet为骨干网络的模型分别降低2.14和7.86 kg,模型精度得到较大提升。此外,该模型还对10头妊娠母猪进行了3个月的猪体质量跟踪监测验证,在图像大小为2688×1520的情况下,每幅图像的平均估算速度为0.684 s,估测质量与真实质量的均方根误差平均值为3.24 kg,计算速度与精度基本满足实时运算需求。IMMM-GS模型能够利用常态视频长时间实时评估母猪妊娠期的质量增长规律、妊娠母猪发育状况、估测预产期和产仔数等繁殖性能提供了数据支持,具有广阔的应用前景。

IL-17及IL-33对急性肺损伤患者病情及预后的评估价值

目的探讨急性肺损伤(ALI)患者血清白细胞介素-17(IL-17)及白细胞介素-33(IL-33)水平与急性生理学与慢性健康状况Ⅱ(APACHEⅡ)评分的相关性,分析其对ALI的预后评估价值.方法选取2017年1月至2018年10月海口市第三人民医院收治的ALI患者128例,根据ALI患者生存情况分为存活组(n=82)和死亡组(n=46).采用APACHEⅡ评分标准将ALI患者分为低危组(n=30)、中危组(n=46)和高危组(n=52).采用酶联免疫吸附法检测各组血清IL-17及IL-33水平.应用ROC曲线分析血清IL-17及IL-33水平预测ALI患者死亡的价值,Pearson相关分析ALI患者血清IL-17及IL-33水平与APACHEⅡ评分的相关性.结果死亡组血清IL-17(ng/L:27.83±7.36 vs.14.60±4.25)及IL-33(ng/L:46.37±11.30 vs.30.28±8.46)均明显高于存活组(P<0.05).高危组血清IL-17(ng/L:26.20±7.48 vs.18.70±6.24,13.18±4.25)、IL-33(ng/L:42.50±11.62 vs.36.25±9.13,27.40±7.34)及APACHEⅡ评分(分:29.60±3.70 vs.18.90±3.20,9.70±1.80)、病死率(63.5%vs.26.1%、6.7%)均明显高于中危组和低危组(P<0.05).受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,血清IL-17及IL-33水平预测ALI患者死亡的最佳截断值分别为18.45 ng/L及34.20 ng/L,两项联合预测ALI患者死亡的ROC曲线下面积(AUC)[0.890(95%CI0.832~0.951)]明显高于单项,其敏感度和特异度为89.4%和84.7%.相关分析显示,死亡组血清IL-17及IL-33水平与APACHEⅡ评分均呈正相关(r=0.816、0.730,P<0.01).结论血清IL-17及IL-33水平与ALI患者病情严重程度及预后相关,IL-17及IL-33联合检测对预测ALI患者预后效果更好.

血清激活素-A Clara细胞分泌蛋白-16和IL-18预测急性呼吸窘迫综合征患者预后的价值

目的探讨血清激活素A(Activin-A)、Clara细胞分泌蛋白-16(CC-16)及白细胞介素-18(IL-18)预测急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者预后的价值。方法选择2017年1月至2019年12月海口市第三人民医院收治的98例ARDS患者,根据ARDS患者28 d生存情况分为存活组(n=66)和死亡组(n=32);根据ARDS患者氧合指数(oxygenation index,OI)分为轻度组(200 mmHg<OI≤300 mmHg,n=19)、中度组(100 mmHg<OI≤200 mmHg,n=40)和重度组(OI≤100 mmHg,n=39)。采用酶联免疫吸附法(ELISA)检测各组第1、3、5天血清ActivinA、CC-16和IL-18水平。绘制受试者工作特征曲线(ROC),分析血清Activin-A、CC-16和IL-18水平预测ARDS患者死亡的价值。结果死亡组第1、3、5天血清Activin-A(pg/m L:1286.40±155.37 vs.719.62±105.73,1607.42±185.26 vs.795.70±126.38,1530.36±170.20 vs.775.24±118.30)、CC-16(ng/L:66.35±14.72 vs.44.28±10.73,89.40±19.65 vs.49.25±12.68,83.16±17.52 vs.47.84±13.15)和IL-18(pg/m L:113.60±12.58 vs.81.46±7.92,152.93±18.24 vs.88.75±9.63,146.28±17.15 vs.86.53±9.17)水平均明显高于存活组(P<0.001)。重度组第1、3、5天血清Activin-A(pg/m L:1225.30±149.36 vs.786.25±115.27,1563.75±180.46 vs.857.72±124.83,1493.50±168.20 vs.830.65±119.27)、CC-16(ng/L:61.95±13.84 vs.47.52±12.58,85.74±18.20 vs.52.95±13.36,82.36±17.70 vs.50.73±12.84)和IL-18(pg/m L:106.82±11.74 vs.87.20±9.05,148.30±17.36 vs.91.15±9.40,141.85±16.9290.63±9.42)水平均明显高于轻中度组(P<0.001)。ROC曲线分析显示,第3天血清Activin-A、CC-16和IL-18水平三项联合预测ARDS患者死亡的曲线下面积最大(0.934,95%CI 0.877~0.993),其敏感度(95.8%)和特异度(88.0%)均较高。结论ARDS患者血清Activin-A、CC-16和IL-18水平升高与病情严重程度有关,第3天血清Activin-A、CC-16和IL-18水平三项联合预测ARDS患者预后具有较好的价值。

PD-1/PD-L1抑制剂治疗非小细胞肺癌的疗效及预后观察

目的评价纳武利尤单抗治疗一线化疗方案无效或复发的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的疗效及预后。方法将86例晚期NSCLC患者分为对照组(43例)和研究组(43例),对照组采用多西他赛化疗,研究组应用纳武利尤单抗治疗。比较两组患者的疗效、不良反应及生存情况。结果研究组患者的疗效明显优于对照组,差异有统计学意义(P﹤0.01)。研究组患者脱发、贫血、肌肉疼痛及中性粒细胞减少不良反应发生率均明显低于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.01)。对照组患者中位生存时间为4.200个月(95%CI:2.787~5.613),1年累积生存率为6.98%;研究组患者中位生存时间为2.800个月(95%CI:2.029~3.571),1年累积生存率为18.60%;Log-rank检验显示,两组患者生存情况比较,差异无统计学意义(P=0.792)。结论纳武利尤单抗安全性较好,可使一线化疗方案失败或复发的晚期NSCLC患者获益。

程长控制镜温度效应及耦合场分析

程长控制镜是保持环形谐振腔腔长稳定的重要器件之一,温度变化引起的热形变直接影响环形谐振腔的光路形状和光束质量。首先利用ANSYS软件建立了程长控制镜的有限元仿真模型,分析了不同温度条件下程长控制镜的温度场及耦合场,得到了程长控制镜反射镜面中心形变量云图,对变温条件下程长控制镜反射镜面中心形变规律进行了研究,得到了反射镜面中心形变量与温度的关系函数。然后,通过扫模实验和温度实验验证了有限元模型的正确性,计算相对误差为2.5%。最后,仿真分析了程长控制镜各个部件导热系数、杨氏模量、线膨胀系数的影响规律。不同材料参数下,导热系数以及密度对形变量影响较小,杨氏模量和线膨胀系数对形变量影响较大,形变量与杨氏模量成反比,与线膨胀系数成正比。本文首次研究了常温、高低温及变温条件下程长控制镜的温度场和耦合场,并对材料参数的影响规律进行了定量分析,研究结果对程长控制镜的材料选择与优化设计有一定指导意义。

白细胞介素22及其受体1基因多态性与海南汉族人群支气管哮喘易感性的关系

目的探讨IL-22及其受体1基因多态性与海南汉族人群支气管哮喘易感性的关系。方法选取2019年1月至2022年10月海口市第三人民医院收治的135例哮喘患者作为哮喘组,正常者85例作为对照组。比较两组人群血清IL-22、IL-22受体1和IgE水平,分析IL-22和IL-22受体1基因各位点的基因型和等位基因频率分布情况。应用Logistic回归分析IL-22和IL-22受体1基因多态性与海南汉族人群哮喘发病的关系。结果哮喘组血清IL-22[(61.37±12.40)pg/mLvs(26.25±8.72)pg/mL]、IL-22受体1[(46.28±10.51)pg/mLvs(14.50±4.63)pg/mL]及IgE[(304.72±116.37)IU/mLvs(59.36±9.80)IU/mL]水平均明显高于对照组(t=16.22、18.60和12.41,均P<0.001)。哮喘组rs2227485位点GG(42.2%vs 20.0%)、GA基因型(34.1%vs 63.5%),rs1179251位点CC(61.5%vs 41.2%)、CT基因型(29.6%vs 50.6%)和rs3795299位点CC(57.0%vs 41.2%)、CG基因型(30.4%vs 45.9%)分布频率与对照组比较,差异均有统计学意义(χ^(2)=11.54、8.65和5.42,P=0.001、0.003和0.020)。rs2227485位点GA基因型、rs1179251位点CT基因型、rs3795299位点CG基因型患者的血清IL-22水平[(42.58±9.37)pg/mL、(77.25±22.36)pg/mL和(68.12±15.48)pg/mL],IL-22受体1水平[(31.15±7.20)pg/mL、(57.14±17.20)pg/mL和(52.36±15.28)pg/mL]及IgE[(125.73±50.36)IU/mL、(412.37±185.62)IU/mL和(381.26±151.20)IU/mL)]水平明显低于其他基因型(F=15.71、13.93、16.81、14.61、11.85、17.23、14.99、15.11和13.92,均P<0.001)。Logistic回归分析显示,rs2227485位点GA基因型(OR=0.893,95%CI:0.712~0.954)、rs1179251位点CT基因型(OR=0.794,95%CI:0.591~0.826)及rs3795299位点CG基因型(OR=0.840,95%CI:0.668~0.913)与哮喘发病风险降低有关。结论IL-22及IL-22受体1基因多态性可能与海南汉族人群哮喘易感性有关,其中GA、CT和CG基因型能够降低哮喘发病风险。

血浆单核细胞趋化蛋白1、可溶性髓系细胞触发受体1及高迁移率族蛋白B1水平对急性肺损伤患者病情及预后的评估价值

目的探讨血浆单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)、可溶性髓系细胞触发受体1(sTREM-1)及高迁移率族蛋白B1(HMGB1)水平对急性肺损伤(ALI)患者病情及预后的评估价值。方法选取2016年1月至2019年12月海口市第三人民医院收治的120例ALI患者,根据ALI患者生存情况分为存活组(78例)和死亡组(42例)。记录所有患者的年龄、性别、体质量指数、基础疾病、心率、呼吸频率、呼气末正压、急性病生理学和长期健康评价(APACHE)Ⅱ评分、血浆MCP-1、sTREM-1及HMGB1水平等一般资料。采用多因素Logistic回归分析影响ALI患者预后的独立危险因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析血浆MCP-1、sTREM-1及HMGB1水平对ALI患者预后的预测价值,并用Z检验比较其曲线下面积(AUC)。采用Pearson相关分析探讨ALI患者血浆MCP-1、sTREM-1及HMGB1水平与APACHEⅡ评分的相关性。结果死亡组患者呼气末正压[(14.2±3.7)cmH2O vs.(9.4±2.9)cmH2O]、APACHEⅡ评分[(27±6)分vs.(14±4)分]、血浆MCP-1[(41±7)ng/L vs.(28±5)ng/L]、sTREM-1[(73±11)ng/L vs.(49±6)ng/L]及HMGB1[(43±12)μg/L vs.(18±5)μg/L]水平均明显高于存活组(t=7.226、9.813、10.252、13.805、12.724,P均<0.001)。多因素Logistic回归分析结果显示,APACHEⅡ评分[比值比(OR)=2.973,95%置信区间(CI)(2.120,6.215),P=0.013]、MCP-1[OR=2.216,95%CI(1.552,4.517),P<0.001]、sTREM-1[OR=2.550,95%CI(1.713,5.106),P<0.001]及HMGB1[OR=1.894,95%CI(1.172,3.195),P<0.001]水平是影响ALI患者预后的独立危险因素。ROC曲线分析结果显示,APACHEⅡ评分[AUC=0.770,95%CI(0.712,0.834),P=0.012]、MCP-1[AUC=0.812,95%CI(0.756,0.873),P<0.001]、sTREM-1[AUC=0.840,95%CI(0.781,0.902),P<0.001]、HMGB1[AUC=0.793,95%CI(0.734,0.851),P=0.005]及四项联合[AUC=0.926,95%CI(0.870,0.988),P<0.001]均对ALI患者预后具有预测价值,且四项联合的AUC明显高于单项APACHEⅡ评分(Z=5.938,P<0.001)、MCP-1(Z=5.310,P=0.006)、sTREM-1(Z=4.783,P=0.013)及HMGB1(Z=5.672,P<0.001)。Pearson相关分析结果显示,ALI患者血浆MCP-1、sTREM-1及HMGB1水平与APACHEⅡ评分均呈正相关(r=0.783、0.824、0.750,P均<0.001)。结论MCP-1、sTREM-1及HMGB1水平与ALI患者病情严重程度及预后相关,联合APACHEⅡ评分对预测ALI患者预后具有较好的价值。

某院耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌感染的危险因素分析

目的探讨影响耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌(carbapenem resistant Acinetobacter baumannii,CRAB)感染的危险因素,为感染防控和临床治疗提供依据。方法选取海口市第三人民医院2017年1月—2019年12月鲍曼不动杆菌(Acinetobacter baumannii,AB)感染患者572例为研究对象,根据药敏结果分为CRAB组(387例)和碳青霉烯类敏感鲍曼不动杆菌(carbapenems sensitive Acinetobacter baumannii,CSAB)组(185例),收集2组患者的临床相关资料。应用单因素及多因素logistic回归分析CRAB感染的危险因素。结果572例AB感染患者中,CRAB感染率为67.66%(387/572)。单因素分析显示,CRAB组和CSAB组的糖尿病史、慢性肺部疾病史、使用切口引流管、支气管镜检、使用肾上腺糖皮质激素、使用替加环素、使用碳青霉烯类抗生素及使用β-内酰胺酶抑制剂类抗生素比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,糖尿病史(OR=2.884,95%CI:1.105~7.206)、使用切口引流管(OR=5.106,95%CI:1.834~14.270)、支气管镜检(OR=4.497,95%CI:1.704~12.365)、使用替加环素(OR=3.514,95%CI:1.482~8.945)及使用碳青霉烯类抗生素(OR=5.282,95%CI:2.146~15.308)是CRAB感染的危险因素(均P<0.05)。结论CRAB感染的危险因素较多,应加强CRAB感染患者的管理,合理使用抗菌药物,以减少CRAB感染率。