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高血压病患者血压各参数与其并发症脑卒中的关系
高血压病是脑卒中主要的危险因素,高血压所致的脑血管结构与功能损害是脑卒中发病的重要基础[1].脑出血患者中有 70%~90% 由高血压病引起,脑梗死患者中有高血压病史的占 70% 以上[2].近几年越来越多的研究均证实血压各参数是心脑血管疾病的危险因子,但是现在尚不能肯定收缩压、舒张压、脉压差和平均动脉压对脑卒中的预测作用是否独立.通过回顾性分析高血压并发症脑卒中的我院临床样本数据,探讨高血压病患者血压各参数与其发生脑卒中的相关性.其结果研讨如下.
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利用样本数据估计流感相关死亡负担的研究进展
流感季节性流行和大流行均可导致大量门急诊就诊、住院、死亡,严重危害人类健康和社会经济[1].由于流感诊断需要特异的实验室检测且临床上不开展常规检测,因此住院、死亡负担通常采用间接方法进行评价.据WHO估计,季节性流感的年度流行导致全球300万~ 500万人出现严重疾病,25万~ 50万人死亡[2].1918年、1957年和1968年三次大流行分别导致全球约2 000万、400万和200万人死亡[3],2009-2010年的甲型H1N1流感大流行[A(H1N1)pdm]导致201 200人死于流感相关呼吸系统疾病[4].
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自动化在生物样本库中的应用现状
为了将基础医学研究的成果充分应用到临床疾病诊治中,近年来,转化医学和精准医学的概念逐渐兴起,作为有望成为跨越这个鸿沟的桥梁,生物样本库如雨后春笋般地出现在全国各地,科研工作者也把目光投向生物样本库的标准化建设以及随之而来的价值发掘上[1]。然而,生物样本库普遍存在样本数量少、样本数据不完整、质量不达标等现象,严重地影响了相关研究结果的可靠性[2-3]。因此,高效地获取和存储质量合格、数据完整的生物样本,并更有效地为医学研究服务,便成为生物样本库行业发展的关键。随着技术的不断革新,解决上述问题的方法不断被探索出来,这其中重要之一就是“自动化”。“自动化”能大效率地提高样本制备质量,降低交叉污染,提高样本准备和处理速度,可追踪溯源从而降低出错风险[4]。“自动化”因其更统一、规范、高效的特点,成为了生物样本库的下一个发展方向。本文旨在介绍自动化在生物样本库中的应用现状,希望能为同行起到借鉴作用。
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既往数据较少时预测患病率的不同方法比较
目的:目前用于疾病预测的方法大多依赖于大量、密集的样本数据,当疾病的既往数据较少时,资料所提供的信息却无法支持模型的建立。本文以高血压为例,探讨三种新方法在疾病预测中的应用,并通过估计未来的患病率发展情况,分析各方法的拟合效果、理论依据和临床意义等,对几种方法进行比较。
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灰色预测模型及SAS实现
灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分,由于其具有所需样本数据少、不要求典型的概率分布等特点,在许多领域得到了广泛的应用.
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论文中“平均年龄”要用“中位数”表示
中位数是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据(或中间两个数据的平均数)。中位数是样本数据所占频率的等分线,它不受少数几个极端值的影响,用它代表全体数据的一般水平更合适。因此,论文中使用中位数表示年龄的平均水平比使用算术平均数更为合适,计算起来也更为简便。
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2×2列联表资料的正确分析方法
2×2列联表资料又称配对计数资料,收集这类资料的目的是通过单一样本数据推断两种处理的结果有无差别.常用于比较两种提取方法、两种培养方法等的差别,也可用于比较两种检验方法的差别.其特点是对同一样本的每一检品分别用两种方法处理,观察其阳性或阴性结果.
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抗肿瘤用药市场高度垄断
据<2006年中国卫生事业发展情况统计公报>显示,恶性肿瘤在2006年城乡居民的死因中均名列首位,城镇居民和农村居民恶性肿瘤死亡率(1/10万)分别较2005年上升了14.76%和21.57%.据医院样本数据显示,2007年抗肿瘤及免疫调节用药销售规模达68.2亿元,年复合增长率为40.3%,2008年1季度销售20亿元,比2007年同期增长31.5%,预计2008年销售规模可达到95.8亿元(见图1).随着癌症发病率和死亡率的增加,抗肿瘤用药的临床应用将会持续增加,从而也会促进新一代肿瘤药物的研究开发.