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内源性雌激素与阿尔茨海默病
以人群为基础,研究内源性雌激素与阿尔茨海默病(AD)是否存在病因联系.方法:以北京市年龄在55岁或以上居民老年期痴呆患病率调查人群为基础,将该人群中全面衰退量表(GDS)分级为4级或以上的全部女性AD患者共115例纳入病例组,该人群简明智能状态检查(MMSE)得分在相应年龄和受教育水平第50百分位数以上的全部非痴呆女性共1041名纳入对照组,以年龄为匹配条件,进行m:n配对的病例-对照研究,条件Logistic模型进行单因素和多因素分析,检测影响体内雌激素水平变量与AD的关系.对病例组59例患者、对照组73名,前后两次调查影响体内雌激素水平的变量,资料一致性检验Kappa值≥0.615,Z检验P值＜0.001,表明两次调查的符合程度好.
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有关脓毒症和无菌性炎症反应基因诊断的一项多队列分析
虽然目前已发表了很多有关脓毒症基因表达的研究，但如何鉴别脓毒症与无菌性全身炎症反应综合征（SIRS）在很大程度上仍取决于临床推测。近期有学者通过脓毒症基因表达数据库进行了一项多队列分析，旨在找出一些特定基因用以区分无菌性炎症和脓毒症患者。该研究通过对脓毒症基因表达数据库的全面搜索，确定了27个数据集与纳入标准匹配。5个数据集（n＝663）比较了同时间内发生无菌性炎症反应（SIRS /创伤）与感染的患者。对这些数据进行相关多队列分析后发现，有11个差异表达基因在所有人群中具有良好的诊断能力〔受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.87，95%可信区间（95%CI）为0.70～0.98〕。进一步将这11个基因在15个独立的队列中进行比较验证，分为①时间匹配条件下感染与非感染的创伤患者（4组）；②不同时间段重症加强治疗病房（ICU）/创伤感染患者（3组）；③健康受试者与脓毒症患者（8组）。队列分析后发现，与仅用SIRS比较，SIRS联合11个基因集可提高预测感染的效能（连续净重新分类指数0.9）。总体来说，该时间匹配队列分析产生的11个基因集可有效区分无菌性炎症与感染性炎症，从而提示了脓毒症基因诊断的价值。
