目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足。本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型。方法...目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足。本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型。方法:从美国重症监护医学信息数据库IV(Medical Information Mart for Intensive Care-IV,MIMIC-IV)中选取符合脓毒症3.0诊断标准的人群,按7?3的比例随机分为建模组和验证组,分析患者的基线资料。采用单因素Cox回归分析和全子集回归确定脓毒症患者死亡的危险因素并筛选出构建预测模型的变量。分别用时间依赖性曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线评估模型的区分度、校准度和临床实用性。结果:共纳入14240例脓毒症患者,28 d和1年病死率分别为21.45%(3054例)和36.50%(5198例)。高龄、女性、高感染相关器官衰竭评分(sepsis-related organ failure assessment,SOFA)、高简明急性生理学评分(simplified acute physiology score II,SAPS II)、心率快、呼吸频率快、脓毒症休克、充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、肝脏疾病、肾脏疾病、糖尿病、恶性肿瘤、高白细胞计数(white blood cell count,WBC)、长凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、高血肌酐(serum creatinine,SCr)水平均为脓毒症死亡的危险因素(均P<0.05)。由PT、呼吸频率、体温、合并恶性肿瘤、合并肝脏疾病、脓毒症休克、SAPS II及年龄8个变量构建的模型,其28 d和1年生存的AUC分别为0.717(95%CI 0.710~0.724)和0.716(95%CI 0.707~0.725)。校准曲线和决策曲线表明该模型具有良好的校准度及较好的临床应用价值。结论:基于MIMIC-IV建立的脓毒症患者近期和远期死亡风险预测模型有较好的识别能力,对患者预后风险评估及干预治疗具有一定的临床参考意义。展开更多
目的探究槟榔的成分及其促进口腔黏膜下纤维化的机制。方法采用Thermo QE plus液相色谱串联高分辨质谱仪和Compound discover 3.2数据处理软件进行槟榔中药化学成分分析,将检测到的化合物以质谱响应值排序,分析排名前20化合物的活性。...目的探究槟榔的成分及其促进口腔黏膜下纤维化的机制。方法采用Thermo QE plus液相色谱串联高分辨质谱仪和Compound discover 3.2数据处理软件进行槟榔中药化学成分分析,将检测到的化合物以质谱响应值排序,分析排名前20化合物的活性。化合物活性来源根据《中国药典(2015版)》汇总,数据查询基于PubChem、Chemical book以及Scifinder数据库。借助网络药理学方法分析槟榔影响口腔黏膜下纤维化(OSF)的潜在活性成分、核心靶点及主要影响的生物功能、信号通路。通过整合人类基因数据库(Genecards)、基因组百科全书数据库(KEGG)等数据库获取OSF的作用靶点。以OB≥30%为条件,在中药系统药理学技术平台(TCMSP)中筛选出槟榔可作用于靶点的化合物,并构建靶点-化合物、化合物-中药、靶点-化合物-中药网络。运用MOE软件的分子对接技术,分析成分-靶点结合的可能性,再利用Pymol软件进行分子对接可视化。最后通过免疫组化在临床样本中验证槟榔是否影响PI3K-Akt、MAPK两条通路涉及的主要蛋白,初步验证槟榔诱导OSF的潜在作用机制。结果基于网络药理学和槟榔粗提物中筛选出前10的化合物与OSF核心靶点中核心交集基因,确定了槟榔可能通过调控PI3K-Akt与MAPK通路。通过免疫组化在临床样本中验证,细胞膜上的PI3K蛋白表达量在OSF患者组中表达下降(P=0.0002),p-PI3K(P=0.0002)表达量上升,进一步激活下游的AKT1蛋白表达增加(P=0.0006),加剧磷酸化蛋白p-AKT蛋白的表达及堆积(P=0.0013);而在MAPK通路中,OSF患者组对比正常组,通过上调JNK蛋白(P=0.0130),诱导下游AP-1复合蛋白c-jun及c-fos转录因子的活性增加,促使其向细胞核聚集;且OSF患者组较正常组血浆的IL-6(P<0.0001)与IL-8(P=0.0095)含量均上升。结论槟榔碱、槟榔次碱、异去甲槟榔碱等槟榔中的主要活性成分可能通过刺激PI3K-Akt与MAPK信号通路,促进炎症介质IL-6及IL-8的表达,诱导胶原增生,导致口腔黏膜下纤维化病变。展开更多
文摘目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足。本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型。方法:从美国重症监护医学信息数据库IV(Medical Information Mart for Intensive Care-IV,MIMIC-IV)中选取符合脓毒症3.0诊断标准的人群,按7?3的比例随机分为建模组和验证组,分析患者的基线资料。采用单因素Cox回归分析和全子集回归确定脓毒症患者死亡的危险因素并筛选出构建预测模型的变量。分别用时间依赖性曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线评估模型的区分度、校准度和临床实用性。结果:共纳入14240例脓毒症患者,28 d和1年病死率分别为21.45%(3054例)和36.50%(5198例)。高龄、女性、高感染相关器官衰竭评分(sepsis-related organ failure assessment,SOFA)、高简明急性生理学评分(simplified acute physiology score II,SAPS II)、心率快、呼吸频率快、脓毒症休克、充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、肝脏疾病、肾脏疾病、糖尿病、恶性肿瘤、高白细胞计数(white blood cell count,WBC)、长凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、高血肌酐(serum creatinine,SCr)水平均为脓毒症死亡的危险因素(均P<0.05)。由PT、呼吸频率、体温、合并恶性肿瘤、合并肝脏疾病、脓毒症休克、SAPS II及年龄8个变量构建的模型,其28 d和1年生存的AUC分别为0.717(95%CI 0.710~0.724)和0.716(95%CI 0.707~0.725)。校准曲线和决策曲线表明该模型具有良好的校准度及较好的临床应用价值。结论:基于MIMIC-IV建立的脓毒症患者近期和远期死亡风险预测模型有较好的识别能力,对患者预后风险评估及干预治疗具有一定的临床参考意义。
