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多排螺旋CT三维重建在小儿支气管异物诊断中的价值
支气管异物是小儿意外事故中常见之一,仅次于车祸、中毒而位居意外损伤第3位[1],如果不能够及时诊断和治疗,则往往会危及患儿的生命。对于不透X线异物,普通X线片检查能直接显示其大小、形状及部位。而对于可透X线异物,普通X线检查不能显示其直接征象,只能通过间接征像推断异物的位置。而对间接征像不明显时,普通X线片检查容易漏诊。多排螺旋CT (multilayer spiral computed tomography, MSCT)由于具有各向同性的特点,除了在横断面上能直接显示异物外,还可通过三维重建准确显示异物的位置、大小,为其提供了快速、准确、无创的检查方法。
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肾脏疾病病理与临床诊断的关系
肾脏疾病病理检查可以改变原来的临床推断25%~53%;改变治病方案20%~34%,更加准确地判断预后32%~57%[1].所以临床医师如何运用肾脏病理提高临床工作水平是一个关键.
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对检验报告进行数据自查的方法探讨
在水质分析过程中各项指标之间存在着一定的内部联系,依据这些相互关系可以推断检验数据的合理性和可信性,是检验测试人员工作质量的一种有效的方法.水质检验报告中经常存在以下问题:(1)同一份水质检验报告中阴阳离子不平衡;(2)溶解性总固体与各离子的浓度之和不一致;(3)总硬度超过或接近溶解性总固体等,这些不合理现象的存在,使人们有理由怀疑检验工作可能存在错误,检验数据不可信.针对以上问题,我们采集了有代表性的水样进行了分析测定,为检验报告数据自查提供一种方法.
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DNA损伤修复能力与肺癌易感性研究
个体间DNA对致突变物损伤的敏感性存在差异,DNA在其损伤后会出现多种修复过程,使其原有的结构和功能得以恢复,应付各种内源性和外源性损伤因子对遗传系统造成的损害.个体间DNA损伤、修复能力的差异,对于疾病、环境有害因子作用的易感性必然产生不同程度的影响[1].Hsu提出DNA损伤、修复能力的综合识别系统,并用来推断致癌的易感性[2].
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解析《日本老年糖尿病治疗指南》
据日本总务省的统计,日本的老年人口已经超过2 500万.2002年日本厚生劳动省公布的糖尿病患者人数约740万,其中60岁以上的患者占糖尿病患者总人数的2/3.由此推断,60岁以上的糖尿病患者有近500万人;也就是说,每5位或6位老年人中就有1人患有糖尿病.老年人糖尿病患者治疗的重要性越来越成为当今老年社会的突出问题.
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2010年中国慢病监测数据加权方法
2010年中国慢病监测[1]在全国疾病监测系统(以下简称DSP系统)上开展,通过实施多阶段分层整群随机抽样的方法收集样本.考虑到现场调查实施的可行性,每一阶段采用分层等容的抽样设计[1],即在各层抽样单元中随机抽取相同数目的次级抽样单元.由于各层抽样单元规模不同,甚至差异明显,等容抽样会使次级抽样单元的个体以不等概率入样,从而样本个体(即调查对象)之间所代表的总体中个体数目不同,这种代表性即抽样权重;如果在推断总体时忽视抽样权重,估计结果则会产生很大偏倚.
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两种基因集分析方法的有效性比较
目的 比较竞争性原假设χ~2-Fisher's精确概率法和自限性原假设SAM-GS方法作为基因集分析方法筛选富集基因集的效能,探讨两种方法的筛选效果.方法 采用两种待比较的方法处理5种不同情景下的模拟数据,比较筛选结果与模拟设定的差异,计算相应的评价指标,探讨两种方法筛选富集基因集的效果.结果 相同设定条件下,SAM-GS方法的筛选率均高于χ~2-Fisher's精确概率法.但推断结论相差不大,即当两组间均数相差较小(≤0.30)时,两种方法均不能较好地识别组间差异;相反,当两组均数差异足够大(>0.30)时,两种方法均能识别差异.结论 SAM-GS方法略优于χ~2-Fisher's精确概率法,但两种方法均可用于基因表达谱筛选富集基因集的分析.χ~2-Fisher's精确概率法的优点是可用来分析解释变量为多分类变量的数据资料.
关键词: 基因表达谱 基因集 SAM-GS χ2-Fisher's精确检验 推断 -
利用熵信息增益分析疾病诊断因子作用
在临床上,医生判断病人是否患某种疾病往往是依据医生所掌握的该疾病的一些诊断标准和病人的症状主诉和实验室检查值等.有时候,由于病人可能患有并发症或多种疾病,向医生讲述症状时就会出现对医生诊断有干扰的或者冗余的信息,不利于医生抓住主要的特征,推断出主要的疾病,从而延误病人的治疗;有时病人对有些症状描述不清楚或忽略了一些对病情推断十分重要的症状,这样由于不能提供完整的重要的信息也会不利于医生对病人患病情况的诊断.本文利用信息论中熵和信息增益方法挖掘疾病诊断的主要特征,使医生在临床上有重点、有目的地发现或提示病人的重要症状及实验室检查值等,暂时丢弃一些干扰的、无关紧要的特征,将有利于医生及时准确地抓住疾病本质,做出正确的推断.
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显著性检验与等效性检验的区别与联系
传统显著性检验(Significance test)用于推断样本所代表的总体均数是否相等,它的检验假设为样本来自同一总体(即总体均数相等).在应用中,显著性检验结果不能评价差别的大小,也不能说明差别是否有实际意义[1],所谓差别显著,是指在统计学理论上认为样本来自不同的总体.
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2428例住院死亡患者的死因分析
2428例住院死亡患者病例来自我院1994~1998年的死亡登记,死因分类按ICD-9,诊断或推断有多个致死性疾病时,确定一个主要致死性疾病.
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疾病家庭聚集性推断分析的SAS软件实现过程
疾病的空间分布除了一般的地区分布外,尚有"聚集性分布",即指某病集中发生在某个场所,如家庭、车间、学校和地段等.此外还有疾病在发生时间上的"聚集性".
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Friedman M检验平均秩的多重比较在SPSS软件的实现
完全随机区组设计的秩和检验(Friedman's test)是随机化区组设计方差分析不满足方差分析条件时采用的方法.随机化区组设计的秩和检验是由M·Friedam在符号检验的基础上提出来的,又称M检验,目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同[1].对于Friedman M检验,在当P<α(α为检验水准)差异有统计学意义时,可认为多个总体间相比较有差异,但不能说明任何两个总体间均是有差异的.
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Hardy—Winberg平衡检验在双等位基因与疾病关联性研究中的正确应用
问题的提出在医学遗传学领域的基因关联性疾病研究中,首先需要对所研究基因进行Hardy-Weinberg平衡检验(HWE,Hardy-Weinberg equilibrium)[1,2],若该基因符合HWE,可推断该基因是群体中稳定存在的基因,具有群体代表性,进而方可对该基因与某疾病的关联性做进一步研究.
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对应聚类分析在元素医学研究中的应用
在元素医学研究中,经常需要识别人体元素(变量)类型、人体(样品)健康状态类型及其对应关系,分析致病因素,以便进行人体元素的合理调节.对应聚类分析[1]是对应分析[2]和聚类分析相结合的一种多元统计方法,其特点正是同时表现变量类型、样品类型及其对应关系,故可作为探讨上述问题的一种手段.该方法曾被应用于勘查地球化学[3]、环境地球化学[4]、社会学[5]和经济学[6]等领域,对被研究对象做出了较合理的推断,但在医学领域的应用研究尚属首次尝试.
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两样本均数比较方法的讨论
文献[1]指出:"在两个样本方差相差大或(和)两个样本含量相差大时,应该用u'检验代替t检验".笔者认为该结论欠妥当.众所周知,比较两样本均数的目的是推断它们各自所代表的总体均数是否相等.一般用t检验,而应用r检验的前提条件是:①x1,x2,…,xn1-N(μ1,σ21),y1,y2,…,yn2-N(μ2,σ22);②σ21=σ22(方差具有齐性).
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两个大样本均数比较的u检验公式的讨论
推断两个正态总体均数是否相等,如果两个正态总体方差相等(这里不妨设nl>n2),用来自两个总体的两个样本均数比较的t检验:
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关于生物等效性的t检验与贝叶斯方法——教育部面向21世纪课程教材《医学统计学》评介之三
传统的均数比较t检验,主要目的是推断组间差别.如果检验结果P>α,我们一再强调只是统计上拒绝H0的证据不足,决不能因为P>α就认为组间没有差别.因为根据t检验的计算公式,样本越小,标准误越大,越容易得到P>α的结果[1].但在实际工作中,用P>α的结果说明"无差别"的错误表示方法并不少见.纠正的方法主要有两种.
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用长骨密质骨推断年龄研究进展
本文概述了长骨密质骨的年龄变化规律,对利用密质骨判定骨骼年龄的磨片法、脱钙骨切片法、显微放射摄影法做了比较详细的介绍,并讨论了影响密质骨判定年龄准确性的因素.
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柳氮磺胺吡啶在类风湿性关节炎及强直性脊柱炎治疗中的应用--能否延缓小关节的侵蚀速度、改善致残后的关节功能
柳氮磺胺吡啶 ( Sulfasalazine ,SSZ) 作为治疗类风湿性关节炎 ( Rheumatoid Arthritis, RA) 的慢作用药物 , 其治疗作用越来越受到关注 . 本文就 SSZ在治疗关节炎中的应用情况综述如下 . 1 SSZ的作用机制及药物动学特点 SSZ是一种 5-氨基水杨酸和磺胺吡啶通过偶氮键结合而成的化合物 [1]. 20世纪 40年代由人工合成成功 . 本药早期被用来治疗炎症性肠病 , 直到 20世纪 70年代末期 , 被用来治疗 RA, 认为对 RA有一定疗效 . 随后许多研究证实了这一推断 , 临床应用越来越广泛 , 被认为是具有改变病情作用的药物之一 . SSZ口服后约 1/4~ 1/3从小肠吸收 , 其中大部分经肠肝循环随胆汁排入胆道 , 再与未吸收部分 5-氨基水杨酸留在结肠内并随粪便排出 , 只有小部分被吸收入血 , 经尿排出 , SSZ吸收后有小部分以原形从尿排出 .
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微生态大循环是生命发生发展的根本条件
1微生态循环微生态循环是指生物在发生、发展和消亡中的运动轨迹.个体生命(individual)的运动轨迹是看得见摸得到的.一个人,一个动物,一个植物,一个微生态,都有生老病死;但是,一个生物种群(population)的运动轨迹就看不见,摸不到,只能用思维来感觉它.人群是什么时候生,什么时候病,什么时候死,不知道.恐龙什么时候生,不知道,但恐龙什么时候死,科学家只能根据恐龙化石,来推断是在地球发展新生代.这也只能是推测.种群生命,我们看得到的只是"生",亦即<易经>所说"生生不息".动植物的种群,人类的种群及微生物的种群,我们看得到的,就是"生生不息",就是"生".