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    • 圍術期自體血小板輸注對成人心臟手術患者術后并發癥和預后影響的系統評價與Meta 分析

      目的探討圍術期自體血小板輸注對成人心臟手術患者術后恢復的影響。方法通過計算機檢索 1970 年至 2020 年 6 月PubMed、Web of Science、EMbase、The Cochrane Library、中國知網、萬方數據庫 ,收集關于成人心臟手術患者輸注自體血小板對術后并發癥和預后影響的臨床隨機對照試驗。按 Cochrane 系統評價方法,對提取的有效數據運用 RevMan5.3 軟件進行 Meta 分析。結果納入 10 項研究,共計 1 083 例患者。Meta 分析結果顯示,圍術期輸注自體血小板與未輸注自體血小板的心臟手術患者比較,圍術期出血量(MD=?195.15,95%CI ?320.48~?69.83,P=0.002)和圍術期輸血量(MD=?0.88,95%CI ?1.23~?0.52,P<0.001)差異有統計學意義;術后 30 d 死亡率(RR=0.90,95%CI 0.48~1.70,P=0.75)、再次手術(OR=0.48,95%CI 0.23~1.02,P=0.06)、術后心肌梗死(OR=1.29,95%CI 0.48~3.51,P=0.61)、術后感染(OR=1.71,95%CI 0.89~3.29,P=0.11)以及術后 ICU 滯留時間(MD=?0.31,95%CI ?0.67~0.05,P=0.09)差異無統計學意義。結論圍術期自體血小板輸注可以減少成人心臟手術患者圍術期出血量和輸血量,但對預后及術后并發癥沒有顯著影響,表明心臟手術患者圍術期自體血小板輸注是安全且獲益的血液保護措施。

      發表時間:2021-07-02 05:22 導出 下載 收藏 掃碼
    • 經顱直流電刺激聯合虛擬現實訓練治療腦卒中患者上肢功能的隨機對照單盲研究

      目的觀察和探討經顱直流電刺激(transcranial direct current stimulation,tDCS)聯合虛擬現實(virtual reality,VR)訓練對腦卒中患者上肢功能障礙的康復療效。方法2018 年 7 月—2020 年 1 月選取于中山大學附屬第三醫院康復醫學科住院的腦卒中患者,采用隨機數字表法將其分為 tDCS 組、VR 組和聯合治療組。3 組均接受常規康復治療,在此基礎上,tDCS 組接受 2.0 mA 的 tDCS 治療,VR 組接受 20 min 的 VR 上肢康復訓練,聯合治療組同時接受 tDCS 和 VR 治療。分別于治療前和治療 4 周后,采用 Fugl-Meyer 量表上肢部分(Fugl-Meyer assessment-upper limb,FMA-UL)、Wolf 運動功能測試(Wolf motor function test,WMFT)、改良 Barthel 指數(modified barthel index,MBI)對 3 組患者的上肢運動功能和日常生活活動(activities of daily living,ADL)能力進行評定。結果共納入患者 45 例,每組各 15 例。治療過程中無患者發生不良反應、脫落情況。治療前,3 組患者 FMA-UL、WMFT-Times、WMFT-FAS 和 MBI 評分組間比較,差異均無統計學意義(P>0.05)。治療 4 周后,3 組患者的 FMA-UL 評分、WMFT 完成時間(WMFT-Times)和 WMFT 功能能力評分(WMFT functional ability scores,WMFT-FAS)和 MBI 評分較組內治療前均顯著改善(P<0.05);聯合治療組的 MBI 評分顯著優于 tDCS 組和 VR 組,FMA-UL 評分顯著優于 tDCS 組(P<0.05);tDCS 組和 VR 組 FMA-UL、WMFT-Times、WMFT-FAS 和 MBI 評分的改善差值組間比較,差異均無統計學意義(P>0.05);聯合治療組的 FMA-UL、WMFT-Times、WMFT-FAS 和 MBI 評分的改善差值顯著優于 tDCS 組和 VR 組(P<0.05)。結論tDCS 聯合 VR 訓練可有效改善腦卒中患者的上肢運動功能和 ADL 能力,且療效優于單一的 tDCS 或 VR 治療。

      發表時間:2020-06-25 07:43 導出 下載 收藏 掃碼
    • 基于主動學習的肺結節計算機輔助診斷交互審查技術

      基于電子計算機斷層掃描(CT)影像的肺結節自動檢測可以有效輔助肺癌診治,但當前缺乏有效的交互工具將放射科醫生的判讀結果實時記錄并反饋,以優化后臺算法模型。本文設計并研發了一個支持CT圖像肺結節輔助診斷的在線交互審查系統,通過預置模型檢測出肺結節展示給醫生,醫生利用專業知識對檢測的肺結節進行標注,然后根據標注結果采用主動學習策略對內置模型進行迭代優化,以持續提高模型的準確性。本文以開源肺結節數據集——肺結節分析2016(LUNA16)的5~9號子集進行迭代實驗,隨著迭代次數的增加,模型的準確率、調和分數和交并比指標穩定提升,準確率從0.213 9提高至0.565 6。本文研究結果表明,該系統能在使用深度分割模型輔助醫生診斷的同時,最大程度地利用醫生的反饋信息來優化模型,迭代提高模型的準確性,從而更好地輔助醫生工作。

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