城市游憩商业区系统SRBD的生长研究——以历史文化名城苏州为例

城市游憩商业区RBD是城市旅游研究的一个重要方面。一般认为 ,城市游憩商业区是城市中某一特定的区域 ,本文通过苏州实证性的研究指出 ,城市游憩商业区在城市发展的整体态势下呈现为动态的发展图景 ,尤其在城市飞速发展的今天 ,城市中游憩商业区的形态往往会突破单核的固定结构而表现为多核结构 ,整体上又往往呈现为链状、环状或网状形态等等 ,从而形成一个游憩商业区系统SRBD。系统中各游憩商业区因其自身形成背景、发育过程和功能定位等的不同而有着不同的发展趋势 。

急性脑梗死患者睡眠结构的变化

目的研究急性脑梗死患者睡眠结构的变化及影响因素。方法采用加拿大产stellate Harmoaie system视频多导睡眠仪对86例急性脑梗死患者的睡眠进行全夜监测,并与63例正常相同年龄范围人群对照。结果与对照组相比,急性脑梗死患者的总睡眠时间(TST)、睡眠效率(SE)、快速动眼期(REM)均明显减少(P<0.01),而觉醒期(WASO)明显增加(P<0.01)。65.1%(56/86)脑梗死合并伴有睡眠呼吸紊乱(SRDB),伴有SRBD患者的S1期睡眠明显增加(P<0.05),快速动眼期(REM)明显减少(P<0.05),而且重度SRBD的脑梗死患者的总睡眠时间(TST)、S1期睡眠、REM潜伏期(RL)明显高于轻度SRBD患者。与皮层下,脑干、小脑比较,大脑皮层梗死者的睡眠质量最差(P<0.05)。神经功能缺损的程度与快速眼动(REM)睡眠时间呈负相关(r2=0.537,P=0.00)。结论急性脑梗死患者存在着明显的睡眠效率低和睡眠结构的紊乱,与睡眠呼吸紊乱程度、梗死的部位及神经功能缺损程度有关。常规筛查和评估脑梗死后的睡眠功能,尽早干预,有可能改变脑梗死的不良转归。

阻塞性睡眠呼吸障碍与神经衰弱

目的探讨由于阻塞性睡眠呼吸障碍（０－ＳＲＢＤ）引起的神经衰弱状态的临床特点、原因、发病机制和治疗方法。方法根据７４例临床表现为神经衰弱患者的多导睡眠图所见，结合临床症状进行分析。结果５７例（７７０％）有不同程度的Ｏ－ＳＲＢＤ，已可确诊为阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的１９例（２５７％）。肥胖、响鼾、白日思睡和晨起即有症状，为本病神经衰弱状态的主要特点。睡眠低氧血症及其继发的病理生理改变引起的脑缺氧为发病的主要机制。根治Ｏ－ＳＲＢＤ的病因即各种原因所致的上气道狭窄，以改善睡眠低氧血症，为治疗的关键。

特发性快动眼睡眠行为障碍与帕金森病研究进展

快动眼睡眠行为障碍（RBD）是一种异态睡眠,主要表现为快动眼睡眠（REM）期异常的肌肉失弛缓（RSWA）及梦境演绎（如唱歌、喊叫、大笑、挥拳、打人、坠床等）。根据有无病因,分为特发性RBD（iRBD）和继发性RBD（sRBD）。目前,大量研究[1]发现特发性RBD与神经变性病关系密切,其中约90%在确诊后的数年或十数年会发展为神经变性病,如路易体痴呆、帕金森病（PD）、多系统萎缩等。而PD作为老年人常见的神经变性病。

可溶性白介素6受体可能是睡眠呼吸暂停标志物

美国Case Western Reserve大学的Reena Mehra博士及其同事在9月18日的《内科学档案》（Arch Intern Med，2006；166：1725—1731．）上报告，可溶性白介素6受体（sIL-6R）晨间水平与中度至严重睡眠相关性呼吸障碍（SRBD）相关，并可作为SRBD和心血管风险的一种标志物。

科研大数据协同治理:体系构建与实施路径

[目的/意义]协同治理是科研大数据实现健康发展的必然要求,厘清科研大数据协同治理的维度与脉络,能更好地实现科研大数据协同发展,从而为科研创新活动奠定坚实的数据“基石”。[方法/过程]对科研大数据协同治理进行概念界定与特性分析,以此为基础构建科研大数据协同治理框架体系(CGFS-SRBD),从规制、技术、网络、文化4个维度分析科研大数据协同治理的活动机理,依据“初生—再生—共生—反馈—分解”五阶段,进一步提出科研大数据协同治理的实施路径。[结果/结论]研究表明,科研大数据协同治理是以层级相济性、迭代循环性、数据云化性、生态趋向性为特性,以规制协同为重要原则,以技术协同为能力基础,以网络协同为核心组成,以文化协同为内化实质,以“层链式”遗传响应路径、“阶梯式”携作迭升路径、“矩阵式”分化管控路径、“螺旋式”纵贯耦合路径为实施路径,以实现科研大数据从混乱到整齐、从无序到有序、总体向好发展为目标的动态、多维过程。科研大数据协同治理体系的构建及实施路径的提出有助于在推动国家大数据战略目标的同时实现科研数据价值最大化。

夜间血氧监测在诊断慢性心力衰竭伴睡眠相关呼吸障碍中的应用

目的评价夜间非吸氧状态下脉搏血氧仪血氧监测在慢性心力衰竭（CHF）患者中诊断睡眠相关呼吸障碍（SRBD）的意义。方法已经诊断CHF的76例患者进行夜间非吸氧状态下脉搏血氧仪血氧监测；同步进行实验室多导睡眠图（PSG）监测；对脉搏血氧仪血氧监测结果和PSG血氧测定的结果进行可靠性比较。结果CHF患者夜间非吸氧状态下脉搏血氧仪血氧监测结果与PSG的血氧饱和度变化一致；SpO2能够很好地反映CHF患者合并SRBD，并且与SRBD病隋轻重程度有一定相关性。结论脉搏血氧仪血氧监测是CHF患者简易的筛查SRBD的方法。

科研大数据变异的机理研究

[目的/意义]科研大数据变异作为数据发展的客观现象是数据质量控制的关键问题,探究其内在机理对于促进数据生态良性发展,巩固国家科研数据成果等方面具有十分重要的意义。[方法/过程]文章以遗传变异理论为基础,对科研大数据变异的概念及特性进行了分析,进而构建了“科研大数据变异演化模型”(VM-SRBD),并从阶段分析、核心活动分析、传播应用分析三方面进行了分解,最后以实际案例对科研大数据的变异演化过程进行了具体论述。[结果/结论]研究表明,科研大数据变异是以不可规避性、双向性、可修复性、可溯源性、遗传性为特征,以变异诱发、变异核心过程、变异传播应用为发展阶段,以数据内生及外生因素为诱发原因,以数据恶性变异及良性进化为发展趋势,以可修复恶性变异数据及进化数据再传播为目标的非线性、多路径、可反馈的动态演化过程。

脑血管病与失眠和睡眠呼吸障碍

随着人口的老龄化，脑血管病成为了临床多发疾病，其发病率逐渐增高，并且预后效果差，死亡率在各种致死性疾病中排前3位。人生中1／3的时间都用于睡眠，许多研究发现脑血管病和睡眠呼吸障碍关系密切，而失眠和睡眠呼吸障碍（SRBD）与脑血管病（CVD）之间的关系还没有引起人们的高度重视，为此我们对SRBD与CVD作如下综述。〈br〉 SRBD是指睡眠期间产生呼吸不足（ SH ）或呼吸暂停（ SA）的现象。 SH是指口鼻气流幅度和血氧饱和度（ SaO2）比睡前分别下降50％和3％以上；SA是指口鼻气流在睡眠呼吸监测（ PSG）上显示持续停止10秒以上［1］。患者出现脑血管病后可能会产生睡眠障碍，其病理变化与脑血管病的发病部位关系密切。

加强睡眠呼吸学科建设

推荐理由：睡眠呼吸疾病（SRBD）是一组以睡眠中呼吸异常为主要表现的疾病，存在日间呼吸功能障碍者夜间常进一步加重。同一患者可以同时罹患多种SRBD，肥胖低通气综合征90％以上都存在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），此类患者并发症的发生率更高，预后更差，病死率更高，需引起广大医护人员及患者的高度重视。