【摘 要】
:
目的 研究葡萄糖在目标范围内时间(TIR)与2型糖尿病患者心脏自主神经病变(DCAN)的相关性.方法 选取2019年11月至2021年3月在安徽医科大学附属合肥医院内分泌科住院的343例2型糖尿病患者,根据Ewing试验结果将患者分为糖尿病心脏自主神经病变组(DCAN组,n=201)与无糖尿病心脏自主神经病变组(NDCAN组,n=142),比较两组患者临床基本资料及多种指标的差异,采用多因素logistic回归分析DCAN患者的危险因素,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析影响因素对DCAN的预测价值.结
【机 构】
:
233000 安徽蚌埠 蚌埠医学院研究生院;230011 安徽合肥 安徽医科大学附属合肥医院(合肥市第二人民医院)内分泌科;230011 安徽合肥 安徽医科大学附属合肥医院(合肥市第二人民医院)内分泌
论文部分内容阅读
目的 研究葡萄糖在目标范围内时间(TIR)与2型糖尿病患者心脏自主神经病变(DCAN)的相关性.方法 选取2019年11月至2021年3月在安徽医科大学附属合肥医院内分泌科住院的343例2型糖尿病患者,根据Ewing试验结果将患者分为糖尿病心脏自主神经病变组(DCAN组,n=201)与无糖尿病心脏自主神经病变组(NDCAN组,n=142),比较两组患者临床基本资料及多种指标的差异,采用多因素logistic回归分析DCAN患者的危险因素,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析影响因素对DCAN的预测价值.结果 DCAN组患者年龄、糖尿病病程、尿白蛋白肌酐比、平均血糖波动幅度(MAGE)、血糖标准差、血糖变异系数、平均血糖水平指标均较NDCAN组患者高,TIR指标较NDCAN组患者低,两组差异有统计学意义(P<0.05).logistic回归分析显示糖尿病病程、MAGE是DCAN的危险因素(优势比分别为1.055,1.319),TIR是其保护因素(优势比0.963)(P<0.05).ROC曲线显示,糖尿病病程预测DCAN的曲线下面积(AUC)为0.643,最佳诊断值为4.50年,敏感度和特异度分别为72.60%、53.50%,MAGE预测DCAN的AUC为0.630,最佳诊断值为4.46 mmol/L,敏感度和特异度分别为50.70%、69.00%,TIR预测DCAN的AUC为0.684,最佳诊断值为76.48%,敏感度和特异度分别为71.10%、59.20%(P<0.05).结论 TIR与2型糖尿病患者DCAN发病密切相关,是其保护因素,TIR数据的获取有助于临床上DCAN的风险评估.
其他文献
双循环背景下,国内消费市场的持续扩大有望进一步增加港口内贸集装箱比例,而海洋集装箱运输极易受到外界因素的影响,因此对国内海洋集装箱运输网络脆弱性的研究必要而紧迫.本文在港口中断模拟下,运用复杂网络特征指标从网络结构和节点抗干扰性能两方面,分析2005年和2017年中国沿海集装箱港口航运网络脆弱性,并探讨脆弱性的主要影响因素.结果表明:①相较于2005年,2017年有较高比例的节点分别失效,使网络集聚系数上升、平均路径长度减小和网络独立路径数量增大,这表明当网络中有较多节点分别中断失效,剩余节点仍具有紧密联
目的 综合评价三联疗法(TT)和双重抗血小板治疗(DAPT)的策略在心房颤动(AF)病人接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后对卒中、主要不良心脑血管事件(MCAE)、出血事件、全因病死率的影响.方法 检索PubMed,Embase,Web of Science数据库中2000―2018年的文章.根据纳入和排除标准进行筛选.提取AF病人TT组和DAPT组卒中、MCAE、出血事件、全因病死率等临床结果数据,采用ReVman 5.3进行合并效应分析.结果 TT组总出血事件发生率(RR=1.0,95%CI:0.8
通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难以设定的问题.由于能在较短的时间内得到足够多的精确结果,因此利用启发式方法挖掘项集的工作受到了越来越多的关注,但利用启发式方法来挖掘top-k频繁项集却鲜有研究.提出了一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法KCE.首先,给出了将交叉熵应用于top-k频繁项集挖掘的建模方法;其次,提出了基于过滤支持度的搜索空间剪枝策略;第三,设计了利用按位交叉来产生下一代项集的策略,以提高样本的多样性.实验结果表明,KCE算法在运行时间和空
语音情感识别在人机交互中有重要的作用.在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息.考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号.用公开数据集
在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况.为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradi-ent descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法.结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模
时间序列记录的是某一统计量按照时间推移而发生变化的数据,寻找合理的挖掘算法解决时间序列问题具有很强的现实意义.提出一种保序序列挖掘方法,通过子模式匹配结果挖掘(read the sub-pattern matching for mining,RSMM)算法,挖掘时间序列中频繁出现的趋势变化,在计算支持度时根据子模式的匹配结果得到超模式的支持度,在一遍扫描时间序列的情况下挖掘出所有的频繁保序模式.从理论上证明了RSMM是满足Apriori性质的完备性算法.在真实数据集上进行的实验表明,与其他对比算法相比,运
为解决广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本问题,提出了带成本的广义可能性计算树逻辑模型检测方法.首先,引入带成本的广义可能性决策过程模型,该模型不仅能刻画系统的非确定选择和可能性转移,还能定量刻画系统的能耗、开销等成本.其次,在带成本的广义可能性决策过程模型下,给出了带成本的广义可能性计算树逻辑的语法及语义.然后,在已有文献基础上给出了第k步瞬时期望成本算子、前k步累积期望成本算子以及可达期望成本算子的模型检测算法.最后,通过一个实例说明了该模型检测算法的实际应用.
目的 探讨应用自动心肌运动定量技术(aCMQ)联合Tei指数评估尿毒症患者左心室收缩功能的价值.方法 选取2020年8月至2021年10月合肥市第一人民医院接受血液透析的50例射血分数保留(EF≥50%)的尿毒症患者,作为观察组,并选择同期在本院接受体检,且性别、年龄相匹配的50例健康体检者作为对照组.尿毒症患者在透析后3大内行常规心脏彩超检查,分别测量并记录两组对象左房内径(LAD),室间隔舒张末期厚度(IVSTd),左室后壁舒张末期厚度(LVPWTd),左室舒张末期内径(LVIDd),左房容积(LAV
目的 分析进口序贯国产利妥昔单抗治疗非霍奇金淋巴瘤的疗效、安全性及成本-效果.方法 回顾性分析2018年9月至2021年1月阜阳市人民医院收治的47例采用利妥昔单抗联合化疗方案治疗的非霍奇金淋巴瘤患者的临床资料,依据利妥昔单抗来源的不同,分为进口组(纯进口利妥昔单抗治疗)35例和序贯国产组(进口序贯国产利妥昔单抗治疗)12例.治疗3个疗程(3周为一个疗程)后,对比两组患者近期抗肿瘤疗效、治疗期间不良反应及患者成本-效果.随访6个月,比较两组患者累积生存率.结果 治疗3个疗程后,两组患者缓解率对比,差异无统