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关键词： T2DM   上海交通大学   风险预测模型   支链氨基酸   糖异生   代谢组学   因果关联   糖酵解  

摘要： 2024年11月20日,上海交通大学公共卫生学院钟文泽课题组在内分泌和代谢领域期刊Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism发表了题为“Serum Metabolomic Profiling of Incident Type 2 Diabetes Mellitus in the Multi-ethnic Study of Atherosclerosis and Rotterdam Study”的研究成果。该研究通过分析血清非靶向代谢组学标志物与新发2型糖尿病(T2DM)的关联,揭示其生物学通路,并评估了代谢标志物在提升糖尿病风险预测中的作用。该研究共发现19种与新发T2DM显著相关的代谢标志物,主要涉及氨酰-tRNA生物合成、支链氨基酸代谢、糖酵解/糖异生和甘油脂代谢的紊乱,并进一步揭示了上游调控因子,包括p38丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)、c-Jun氨基末端激酶(JNK)以及哺乳动物雷帕霉素靶点(mTOR)信号通路。将这些标志物加入传统T2DM风险预测模型,在发现与验证队列中分别实现了轻度至中度的预测性能提升,同时发现支链氨基酸和甘露糖水平与T2DM风险存在潜在的因果关联。

关键词： 基于Caprini风险评估的个性化护理   下肢骨折   深静脉血栓形成   老年  

摘要： 目的:探讨基于Caprini风险评估的个性化护理对老年下肢骨折患者深静脉血栓形成(DVT)发生率的影响。方法:选取2023年2—12月泉州市正骨医院80例下肢骨折老年患者为研究对象,采用随机数表法将患者分为对照组(n=40)和观察组(n=40)。对照组患者接受常规护理干预,观察组患者在常规护理干预基础上接受基于Caprini风险评估的个性化护理。对比两组双下肢大腿周径差值、DVT发生率、满意度。结果:手术前,两组双下肢大腿周径差值比较,差异无统计学意义(P>0.05);术后3 d、术后7 d及出院前,观察组双下肢大腿周径差值均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组有1例发生DVT,发生率为2.50%;对照组有6例发生DVT,发生率为15.00%;两组DVT发生率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组总满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:基于Caprini风险评估的个性化护理可降低老年下肢骨折患者DVT发生风险,提升患者满意度。

关键词： 资金交易   中信证券   同花顺   贵州茅台   数据统计   中兴通讯   个股   成交金额  

摘要： 根据Choice数据统计,本统计期内(1月1日-1月14日)陆股通前30大活跃股包括东方财富(300059)、中兴通讯(000063)、宁德时代(300750)、寒武纪(688256)、贵州茅台(600519)、兆易创新(603986)、海光信息(688041)、同花顺(300033)等,上述8只个股期间成交金额超过300亿元,而中信证券(600030)等18只个股期间成交则介于100-200亿元。另外,瑞芯微(603893)等4只个股成交低于100亿元。

关键词： TBM   施工风险   控制  

摘要： TBM作为1种高效、安全、环保的隧道掘进技术,近年来在隧道工程中得到了广泛应用。TBM施工过程中存在多种风险,如地层塌陷、机械故障、环片质量不良等。文章通过对TBM施工风险进行分析,提出相应的控制措施,以确保TBM施工的顺利进行。

关键词： ICU   PMV   血流感染   死亡风险因素  

摘要： 目的分析重症医学科(ICU)长期机械通气(PMV)患者血流感染病原菌分布、药物敏感性及死亡危险因素,并构建临床应用预测模型。方法回顾性分析2019年9月至2021年9月ICU PMV血流感染71例,采用单因素和多因素Logistic回归分析方法,确定影响患者死亡的因素,构建预测列线图。通过受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析(DCA)和临床影响曲线(CIC)对列线图进行评估。结果71例患者血液中共培养出病原菌71株:革兰阳性菌55株(77.47%);革兰阴性菌15株(21.12%);真菌1株(1.41%);前3位病原菌为耳葡萄球菌、头葡萄球菌及金黄色葡萄球菌,构成比分别为23.94%、15.49%、14.08%。单因素分析显示,合并肾功能不全、压疮、气管切开对患者预后结果差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,患者合并肾功能不全(OR=7.942;95%CI:1.591~39.634;P=0.012)、压疮(OR=7.202;95%CI:2.582~56.869;P=0.025)、气管切开(OR=12.116;95%CI:1.275~40.699;P=0.002),是导致ICU PMV患者血流感染不良预后的独立危险因素。以此构建列线图模型预测死亡曲线下面积(AUC)为0.825。校准曲线、DCA与CIC显示足够的拟合效应和理想的净效益。结论合并肾功能不全、压疮、气管切开是ICU PMV患者发生血流感染患者死亡危险因素,革兰阳性菌为ICU PMV患者发生血流感染主要病原菌。基于肾功能不全、压疮、气管切开构建的列线图预测模型在全因早期死亡和肿瘤特异性早期死亡预测中有较好预测效果和临床应用价值。

关键词： 风险评估   经皮冠状动脉介入术   急性心肌梗死   护理   康复  

摘要： 目的探讨经皮冠状动脉介入术(percutaneouscoronary intervention,PCI)急性心肌梗死患者实施基于风险评估指导下的护理干预对其康复进程的影响。方法选取医院2021年3月—2023年3月收治的78例PCI急性心肌梗死患者作为研究对象,按组间基线资料均衡可比的原则分为对照组和观察组,各39例。对照组患者实施常规护理,观察组患者实施基于风险评估指导下的护理干预。观察两组患者干预前后心功能;采用焦虑自评量表、抑郁自评量表、疾病不确定感量表和日常生活活动能力量表(Barthel指数)分别评价两组患者护理干预前后焦虑、抑郁、疾病不确定感、Barthel指数;观察患者术后不良事件发生率及护理满意程度等指标水平变化。结果干预后,观察组患者左室舒张末期内径及左室收缩末期内径低于对照组,左室射血及心脏指数高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);焦虑、抑郁、疾病不确定感等指标水平低于对照组,Barthel指数评分高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);观察组患者不良事件发生率低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);护理满意程度优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论PCI急性心肌梗死患者实施基于风险评估指导下护理干预可促进心功能恢复,改善负性情绪、疾病不确定感及日常生活能力,降低不良事件发生率,提高护理满意度,促进康复。

关键词： 降钙素原清除率   中性粒细胞与淋巴细胞比值   血清淀粉样蛋白A   超敏C反应蛋白   2型糖尿病   重症肺炎  

摘要： 目的分析降钙素原清除率(PCTc)联合中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血清淀粉样蛋白A(SAA)/超敏C反应蛋白(hs-CRP)检测对2型糖尿病(T2DM)合并重症肺炎患者28d病死风险的预测价值,为临床治疗提供参考。方法选取2021年1月至2024年6月茂名市人民医院收治的50例T2DM合并重症肺炎患者的临床资料,进行回顾性分析。根据患者28d临床结局分为生存组(33例)和死亡组(17例)。比较两组患者临床资料及PCTc水平、NLR、SAA/hs-CRP,分析影响T2DM合并重症肺炎患者28d病死情况的独立危险因素,绘制受试者操作特征(ROC)曲线分析PCTc、NLR、SAA/hs-CRP对T2DM合并重症肺炎患者28d病死风险的预测价值。结果两组患者性别、年龄、BMI、T2DM病程、空腹血糖比较,差异均无统计学意义(均P>0.05)。死亡组患者合并脓毒症占比大于生存组,急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)、肺炎严重程度(PSI)评分均高于生存组,降钙素原(PCT)水平、3d PCT水平、中性粒细胞计数、NLR、SAA水平、hs-CRP水平、SAA/hs-CRP均高于生存组,PCTc水平、淋巴细胞计数水平均低于生存组(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示:合并脓毒症、APACHEⅡ评分高、PSI评分高、PCT水平高、3dPCT水平高、中性粒细胞计数高、NLR高、SAA水平高、hs-CRP水平高和SAA/hs-CRP高均为影响T2DM合并重症肺炎患者28 d病死情况的独立危险因素,PCTc水平低则为保护因素(均P<0.05)。ROC曲线分析结果显示:PCTc、NLR、SAA/hs-CR及三者联合检测T2DM合并重症肺炎患者28 d病死风险的曲线下面积(AUC)分别为0.872、0.754、0.684、0.904,敏感度分别为72.70%、48.50%、93.90%、81.80%,特异度分别为94.10%、94.10%、47.10%、88.20%,PCTc、NLR、SAA/hs-CRP均对重症肺炎患者28d病死风险具有预测价值(均P<0.05)。结论合并脓毒症、APACHEⅡ评分高、PSI评分高、PCT水平高、3dPCT水平高、中性粒细胞计数高、NLR高、SAA水平高、hs-CRP水平高和SAA/hs-CRP高均为影响T2DM合并重症肺炎患者28d病死情况的独立危险因素,PCTc水平低则为保护因素;PCTc联合NLR和SAA/hs-CRP对T2DM合并重症肺炎患者28d病死风险具有良好预测价值,临床需对以上指标予以高度重视,做好相关干预,以改善患者预后。

关键词： 债务违约风险   新质生产力   非对称影响  

摘要： 新质生产力是提升企业核心竞争力的关键,研究其驱动因素对企业长远发展至关重要。本文基于2011-2022年沪深A股上市企业数据,实证检验债务违约风险对企业新质生产力产生的影响、作用机制及其非对称性。实证结果发现:债务违约风险对企业新质生产力产生显著抑制作用。在科技属性、区域位置和融资约束不同的企业,债务违约风险对其新质生产力产生了非对称影响。债务违约风险对新质生产力的抑制作用在高新技术、东中部地区和高融资约束企业中更显著。机制分析发现:债务违约风险通过降低生产效率、降低信息透明度和阻碍数字化转型的途径来抑制企业新质生产力。最后本文提出应通过加强债务风险管理、差异化政策支持、提升企业生产效率与信息透明度并促进其数字化转型的方式来缓解债务违约风险对企业新质生产力的抑制作用。

关键词： 活性炭   离子色谱法   氟   茶水   茶饮料  

摘要： 目的建立分析纯活性炭净化-离子色谱法检测茶水及茶饮料中氟离子含量的方法,进而研究茶水及茶饮料对人体健康风险。方法将6种茶叶分别以两种方式冲泡进行实验,方式一:按时间梯度冲泡茶叶;方式二:一次投茶,多次加水冲泡茶叶,收集茶水。茶水及茶饮料,经活性炭净化,0.45μm微孔滤膜过滤,以4.5 mmol/L碳酸钠和0.8 mmol/L碳酸氢钠溶液为淋洗液,经AS23离子色谱柱(4.0 mm×250 mm)分离,离子色谱进行检测。以冲泡方式一获得的最高茶氟溶出量,冲泡方式二获得的总茶氟溶出量以及茶饮料中氟含量分别进行健康风险评估。结果在最佳分析条件下,本法氟离子的检出限为0.016 mg/L;在0.1~5.0 mg/L质量浓度范围内的线性关系良好,相关系数(r^(2))为0.9996;加标回收率94.93%~105.32%;相对标准偏差1.02%~2.13%(n=6)。本方法检测茶叶中氟离子的溶出量,发现茶叶中氟离子的溶出量均随冲泡时间的延长不断增加达到最高值;随冲泡次数的增加,茶叶中氟离子的溶出量先增加,之后下降的趋势逐渐变缓。前2次冲泡氟离子溶出率可达茶氟总溶出量的65%以上。结论该方法灵敏度高,准确性好,操作简单,具有实用价值。以该法检测6种茶叶在两种冲泡方式下获得的茶氟日摄入量以及茶饮料中茶氟日摄入量均符合我国和世界卫生组织推荐的氟日摄入量限值要求;目标危险因素(target hazard quotient,THQ)均小于1,对人体没有显著健康风险。建议减少茶叶浸泡时间,洗茶,选用优质茶叶来科学健康饮茶。

关键词： 脑性瘫痪   磁共振成像   影像组学   机器学习   预测   儿童  

摘要： 目的比较基于多参数MRI影像组学的9种机器学习模型对校正年龄4个月~2岁婴幼儿脑瘫的预测效能。方法回顾性队列研究。纳入2013年4月—2021年9月河南中医药大学第一附属医院行MRI检查的符合条件的患儿277例,其中脑瘫89例、非脑瘫188例,按1∶1比例在非脑瘫患儿中按照门诊号随机化选取89例。最终纳入178例患儿,其中男113例、女65例,校正年龄为4个月~2岁。脑瘫组与非脑瘫组178例患儿分别按照8∶2的比例随机分入训练集(142例)和测试集(36例)。对每例患儿的T1加权像(WI)、T2WI进行图像分割和特征提取,在训练组中对提取的影像组学特征采用独立样本t检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、Z分数归一化技术进行图像特征筛选。筛选出来的影像组学特征采用逻辑回归(LRA)、决策树(DT)、随机森林(RF)、k近邻(kNN)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、梯度提升机(GBM)、轻量梯度提升机(LightGBM)、极端梯度提升(XGBoost)等9种机器学习方法构建机器学习模型。在训练集、测试集中分别采用受试者操作特征曲线(ROC曲线)评估并验证9种模型对婴幼儿脑瘫的预测效能,选择预测效能较好的模型采用五折交叉验证评估其预测效能的稳定性。结果(1)脑瘫组和非脑瘫组的基线资料比较:训练集、测试集中2组患儿智力障碍、认知障碍、缺血缺氧性脑病差异均有统计学意义(P值均<0.05),校正年龄、性别、癫痫、语言障碍、视力异常、高胆红素血症、低血糖、发育畸形、新生儿肺炎、先天性心脏病差异均无统计学意义(P值均>0.05);患儿出生时胎龄、出生体质量在训练集中2组间比较差异均有统计学意义(P值均<0.05),而在测试集中2组间比较差异均无统计学意义(P值均>0.05)。(2)MRI T1WI和T2WI特征提取后每例患者获得11190个影像组学特征,在训练集中筛选出20个特征采用9种机器学习方法构建机器学习模型。在训练集中,DT、RF、GBM、LightGBM模型的灵敏度、特异度、准确度均达到1.000,AUC均为0.995,预测效能极佳;其次是LRA、SVM、XGBoost模型,预测效能均较高,灵敏度、特异度、准确度、AUC均>0.900;kNN、NB模型的预测效能相对较低,灵敏度、特异度、准确度均<0.900。在测试集中,LRA、SVM、LightGBM模型的预测效能较高,灵敏度、特异度、准确度、AUC均>0.900,其中LRA模型的预测效能最佳(AUC=0.963);而DT、RF、kNN、NB、GBM、XGBoost模型的预测效能相对较低,灵敏度、特异度、准确度均<0.900,其中DT模型的预测效能最低(AUC=0.825)。9种机器学习模型中LRA模型在训练集、测试集预测效能均较高,AUC(95%CI)分别为0.971(0.945~0.993)、0.963(0.932~0.989),灵敏度、特异度、准确度训练集均为0.940、测试集均为0.932;对LRA模型进行五折交叉验证评估其预测效能的稳定性,ROC曲线显示在训练集、测试集中LRA模型平均AUC分别为0.971、0.963,预测效能优异且稳定。结论基于多参数MRI影像组学的9种机器学习模型对4个月~2岁婴幼儿脑瘫均具有良好的预测效能,其中LRA模型的预测效能最佳且稳定性好。