目的探讨时间-空间关联成像(spatiotemporal image correlation,STIC)技术在完全性大动脉转位(complete transposition of the great arteries,CTGA)产前超声诊断中的临床价值。方法常规超声心动图诊断为CTGA的胎儿14例行STIC+高分辨力...目的探讨时间-空间关联成像(spatiotemporal image correlation,STIC)技术在完全性大动脉转位(complete transposition of the great arteries,CTGA)产前超声诊断中的临床价值。方法常规超声心动图诊断为CTGA的胎儿14例行STIC+高分辨力血流显像(HDF)容积数据采集,分析STIC超声的特征性表现。结果 14例均成功采集到合格的容积数据。断层超声显像(STIC-TUI)模式特征表现:在同一屏各断层图显示肺动脉与主动脉平行从心室发出,肺动脉从左室发出,主动脉从右室发出;左室、肺动脉、动脉导管与右室、主动脉弓形成典型"双管猎枪"征。高分辨力血流显像(STIC-HDF)模式显示大动脉长轴切面呈"双头蛇"征象。结论 STIC技术可以将容积数据后处理,获得常规超声心动图无法获得的空间结构信息,能提高心室与大动脉连接关系的显示,可应用于产前CTGA的诊断。展开更多
目的:研究影响脑卒中发病的危险因素,构建及应用脑卒中发病概率预测模型,为临床防治脑卒中提供依据。方法:采用病例对照研究法,收集辖区内收治的脑卒中病例162例,以内科同期收治的非脑卒中慢性病住院患者184例为对照,以多因素非条件Logi...目的:研究影响脑卒中发病的危险因素,构建及应用脑卒中发病概率预测模型,为临床防治脑卒中提供依据。方法:采用病例对照研究法,收集辖区内收治的脑卒中病例162例,以内科同期收治的非脑卒中慢性病住院患者184例为对照,以多因素非条件Logi st i c回归模型为基本依据,通过Logi st i c回归建立脑卒中发病概率预测模型,然后采用ROC曲线法对概率预测模型进行评价。本研究倾向评分法将6个因素指标融为一个综合指标-倾向评分。结果:有意义的变量数仅有6个,从变量数来看适合Logi st i c回归模型和倾向评分法,发现影响脑卒中发病的危险因素包括年龄、高血压、CHOL、TG、HDL-C、LDL-C等,预测准确率能达到90.2%。结论:Logi st i c回归模型能较为准确地预测脑卒中发病概率,而倾向评分表能较好地反映出研究对象的发病危险程度、对脑卒中进行危险评分分层,所构建的Excel脑卒中发病概率预测模型,具有较好的推广应用价值。展开更多
文摘目的探讨时间-空间关联成像(spatiotemporal image correlation,STIC)技术在完全性大动脉转位(complete transposition of the great arteries,CTGA)产前超声诊断中的临床价值。方法常规超声心动图诊断为CTGA的胎儿14例行STIC+高分辨力血流显像(HDF)容积数据采集,分析STIC超声的特征性表现。结果 14例均成功采集到合格的容积数据。断层超声显像(STIC-TUI)模式特征表现:在同一屏各断层图显示肺动脉与主动脉平行从心室发出,肺动脉从左室发出,主动脉从右室发出;左室、肺动脉、动脉导管与右室、主动脉弓形成典型"双管猎枪"征。高分辨力血流显像(STIC-HDF)模式显示大动脉长轴切面呈"双头蛇"征象。结论 STIC技术可以将容积数据后处理,获得常规超声心动图无法获得的空间结构信息,能提高心室与大动脉连接关系的显示,可应用于产前CTGA的诊断。
文摘目的:研究影响脑卒中发病的危险因素,构建及应用脑卒中发病概率预测模型,为临床防治脑卒中提供依据。方法:采用病例对照研究法,收集辖区内收治的脑卒中病例162例,以内科同期收治的非脑卒中慢性病住院患者184例为对照,以多因素非条件Logi st i c回归模型为基本依据,通过Logi st i c回归建立脑卒中发病概率预测模型,然后采用ROC曲线法对概率预测模型进行评价。本研究倾向评分法将6个因素指标融为一个综合指标-倾向评分。结果:有意义的变量数仅有6个,从变量数来看适合Logi st i c回归模型和倾向评分法,发现影响脑卒中发病的危险因素包括年龄、高血压、CHOL、TG、HDL-C、LDL-C等,预测准确率能达到90.2%。结论:Logi st i c回归模型能较为准确地预测脑卒中发病概率,而倾向评分表能较好地反映出研究对象的发病危险程度、对脑卒中进行危险评分分层,所构建的Excel脑卒中发病概率预测模型,具有较好的推广应用价值。