首页 > 文献资料
-
1-23 医用X线接触剂量与外周血淋巴细胞微核率的关系
目的了解长期小剂量、低剂量率职业受照者的细胞遗传学变化.方法以外周血淋巴细胞浓集法对安徽省阜阳市94名医院放射科从业人员于1990年、1992年、1994年、1996年和1998年连续5次作微核检测;采用归一化工作量估算法对受检者进行个人剂量估算.结果平均年当量剂量均数逐年下降,未见平均微核率有明显逐年升高的趋势(5次平均微核率分别为0.245‰、0.223‰、0.245‰、0.235‰、0.254‰);放射组微核率与对照组(平均微核率为0.135‰)相比,均有显著增加,且微核率随放射工龄的增加呈递增趋势(回归方程为:Y=0.104 4+0.046 51 nD,r=0.999 9).结论长期受小剂量、低剂量率照射的医用诊断X线工作者会引起外周血淋巴细胞微核改变;微核率与放射工龄呈曲线相关,有明显的相关性;微核率与年龄、平均年当量剂量、累积当量剂量无明显的相关性.
-
大面积烧伤休克期晶胶体液补充方法探讨
目的 探讨大面积烧伤休克期晶、胶液补给方法与技术.方法 参考63例大面积烧伤实际晶、胶体液补给量,折算为h·1%TBSA补液量;以烧伤面积和单位时间补液量作参数估算24 h补液量.结果 24 h实际输液量为8005 ml,折算理论值为8368 ml,相当于1.57 ml/kg·1%TBSA;输液方式呈阶梯型,伤后第1、2 h分别为8 ml、9 ml/h·1%TBSA;第3 ~8 h输液速度递减,分别为10、9、8、7、6、5 ml,第9~12 h各为4 ml,其后12 h各为3 ml.结论以烧伤面积和单位时间补液量估算24 h补液量、阶梯式补液较好地解决了传统复苏公式在补液量估算和输液速度控制方面存在的不足,且计算简便,操作简单.
-
基于大数据的医院数据中心建设思考
为有效存储和利用医疗大数据,需要合理规划建设医院的数据中心。通过探讨大数据平台建设的思路,运用科学的方法计算服务器、网路存储等的配置需求,并可根据预算灵活调整配置,达到经费及资源利用大化的目的。
-
2009年肾脏病学的回顾和展望
2006年国际肾脏病协会指出,"当今世界上,大多数慢性肾脏病(CKD)患者并未得到早期诊断,即使诊断了也未能获得良好治疗或完全未获治疗".国内2003年的调查显示,不足20%的肾内科医师知道肾小球滤过率估算法,14%知道应用尿蛋白/肌酐定量方法;患者对CKD的知晓率仅为6.5%,初次被诊断为CKD的患者中,67%的患者就诊时的血肌酐在2 mg/dL以上~([1]).
-
计算LD50的查表法和经验估算法
半数有效量(ED50)及半数致死量(LD50)是反映药物药效及毒性的重要参数,在研究工作及药理实验教学中经常需要计算和核对ED50及LD50.应用常规的计算方法,如Bliss正规概率法、孙氏综合法、Karber计算法、Reed-Muench法等,作为核算工作很不方便.在实践中通过探索,在孙氏综合法的理论基础上,建立了简便的LD50的查表法和经验估算法,具有较高的应用价值,现介绍如下.
-
估算法与精确法碘131治疗Grave's病的疗效研究
目的 研究碘131估算法与精确法治疗甲状腺功能亢进(甲亢)的疗效差别,优化医护人员放射防护. 方法 对拟碘131治疗的甲亢患者根据挂号单双随机分为两组,分别采用估算法和精确法进行碘治疗,进行疗效分析.结果 ①精确法和估算法两组病人的性别和年龄差异无显著意义.采用独立样本X2检验两组性别X2=0.278,P=0.598,年龄X2=37.068,P=0.646.②精确法和估算法总体一次治愈率、好转率、复发率分别为79.4%vs70.7%、19.8%vs28%,0.8%vs1.2%,x2≈2.061,P=0.560,差异无统计学意义(P>0.05). 结论精确法与估算法对碘131治疗甲亢的疗效一致,采用估算法进行甲亢碘治疗,减少医护人员治疗时间,优化放射防护.
-
1.5T和3.0T磁共振正常节后臂丛神经IDEAL成像质量的评估
节后臂丛神经在空间走行上既不共线也不共面且毗邻关系复杂,很多成像设备无法满足临床的影像要求。磁共振神经成像(magnetic resonance neurography,MRN)被报道以来已成为臂丛神经病变检查的首选方法[1],作为外科手术的引导工具,更有学者把 MRN 视为金标准[2]。本研究以 T2快速自旋回波序列加迭代小二乘估算法水脂分离技术(iterative decomposition of water fat with echo asymmetry and least-squares estimation,IDEAL)扫描节后臂丛神经,从影像技术的角度探讨同机型不同场强磁共振正常节后臂丛神经成像质量的差异。
-
临床能量需求的估算
能量消耗有多种,如静息能量消耗(resting energy expenditure,REE)、基础能量消耗(basal energy expenditure,BEE)、每日静息能量消耗(resting daily energy expenditure,RDEE)、每日总能量消耗(total daily energy expenditure,TDEE)等。准确预测人体能量需求是实施营养健康咨询及临床营养支持的先决条件,能量需求的预测方法有两类:①测定法(measurement),即测定每日能量消耗(measured daily energy expenditure,MDEE),具体方法有量热计(calorimeter)直接测热法、代谢车间接测热法(metabolic cart indirect calorime-try);②估算法(estimation),即估算每日能量消耗(estimated daily energy expenditure,EDEE),具体方法是用公式计算。直接测热法既昂贵又复杂、只能在实验研究中使用;间接测热法基层单位难以普及。估算法虽然没有测定法精确,但是简易、方便、价廉。目前业已发表的估算公式共有200多种,分别估算不同条件下的能量消耗及需求[1]。本文介绍几种常用的估算法,并分析不同公式的优缺点及其适用人群。