【摘 要】
:
目的:探究I期子宫内膜癌行腹腔镜手术时应用杯状举宫器是否会增加阴道冲洗液肿瘤细胞的阳性比例,可能为后续观察应用杯状举宫器是否会增加阴道残端癌复发的概率提供依据。方法:收集2020年10月至2022年2月因I期子宫内膜癌在南昌大学第一附属医院行腹腔镜分期手术且术中使用杯状举宫器的患者的临床资料,术中收集使用举宫器前阴道冲洗液与术后阴道冲洗液,分别行冲洗液细胞学检查和染色体检查找肿瘤细胞,细胞学检查若
论文部分内容阅读
目的:探究I期子宫内膜癌行腹腔镜手术时应用杯状举宫器是否会增加阴道冲洗液肿瘤细胞的阳性比例,可能为后续观察应用杯状举宫器是否会增加阴道残端癌复发的概率提供依据。方法:收集2020年10月至2022年2月因I期子宫内膜癌在南昌大学第一附属医院行腹腔镜分期手术且术中使用杯状举宫器的患者的临床资料,术中收集使用举宫器前阴道冲洗液与术后阴道冲洗液,分别行冲洗液细胞学检查和染色体检查找肿瘤细胞,细胞学检查若发现肿瘤细胞即为阳性,染色体检查若发现间期细胞核表现明显异型性即为阳性,若细胞学检查和染色体检查有一项阳性则认为阴道冲洗液病理结果为阳性,统计其阳性的病例数,分析其结果。结果:共有32例患者被纳入研究,术前阴道冲洗液病理结果均为阴性,术后阴道冲洗液病理结果有1例阳性,其阳性比例为3.1%。阴道冲洗液病理结果与年龄、是否绝经、BMI、有无合并糖尿病及高血压等基础疾病、有无合并子宫肌瘤、病灶大小、全子宫大小、病理类型、组织学分级、肿瘤标记物、脉管间质浸润、肌层浸润、FIGO分期、腹水细胞学检查结果等均无关(P>0.05)。结论:杯状举宫器在I期子宫内膜癌腹腔镜手术中的应用可能不会增加阴道冲洗液肿瘤细胞的阳性比例,安全性较好,但该研究样本量有限,需进一步增加样本量来证实研究结果。
其他文献
如何提高异构的自然语言查询输入和高度结构化程序语言源代码的匹配准确度,是代码搜索的一个基本问题.代码特征的准确提取是提高匹配准确度的关键之一.代码语句表达的语义不仅与其本身有关,还与其所处的上下文相关.代码的结构模型为理解代码功能提供了丰富的上下文信息.提出一个基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法.在所提方法中,使用早期融合的策略,将代码语句的数据依赖关系融合到控制流图中,构建函数功能多重图来表示
基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system, BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时, BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的识别精度,从而对其可解释性造成了不利影响.对此,提出一种兼顾分类性能和可解释性的模糊神经网络,将其称为特征扩展
目的:探讨宫颈小细胞神经内分泌癌(Small cell neuroendocrine carcinoma of the cervix,SCNCC)的临床病理特征及不同治疗方式对预后的影响,为临床诊治提供参考。方法:回顾性分析2010年1月1日至2021年10月31日我院收治的宫颈小细胞神经内分泌癌患者的临床病理资料,纳入符合条件的99例病例。根据国际妇产科联盟(FIGO)2009版的临床分期标准,
司法人工智能中主要挑战性问题之一是案情关键要素识别,现有方法仅将案情要素作为一个命名实体识别任务,导致识别出的多数信息是无关的.另外,也缺乏对文本的全局信息和词汇局部信息的有效利用,导致要素边界识别的效果不佳.针对这些问题,提出一种融合全局和局部信息的关键案情要素识别方法.所提方法首先利用BERT模型作为司法文本的输入共享层以提取文本特征.然后,在共享层之上建立司法案情要素识别、司法文本分类(全局
目的回顾性分析达芬奇机器人辅助下大子宫切除术的临床疗效,探讨机器人手术的优势及手术的可行性、安全性。方法收集南昌大学第一附属医院妇产科2017年6月-2021年6月因子宫肌瘤或子宫腺肌病导致子宫体积增大至孕12周及以上需行全子宫切除患者的临床资料,313例患者被列入本研究,并根据子宫大小分组,将子宫大小达12-16孕周者列入大子宫组(n=137),其中机器人手术47例,传统腹腔镜手术58例,开腹手
目的:通过比较卵巢子宫内膜异位囊肿患者手术后应用地屈孕酮联合醋酸亮丙瑞林与单纯应用醋酸亮丙瑞林治疗的效果,探讨其临床疗效及安全性评价,为临床医生提供一种参考性治疗策略。方法:采用前瞻性临床研究,将2021年06月至2021年09月在江西省妇幼保健医院行腹腔镜卵巢囊肿剔除术且术后病理证实为卵巢子宫内膜异位囊肿的42例住院患者,根据随机列表法原则分成两个组,其中22例对照组的患者术后单独应用醋酸亮丙瑞
量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系统软件在硬件错误减缓方面的潜力,对于近期实现有实用价值的量子计算而言至关重要.由此,近期涌现了一批量子计算系统软件研究工作.将这些工作归纳入编译器、运行时系统和调试器3个范畴,通
近几年深度神经网络正被广泛应用于现实决策系统,决策系统中的不公平现象会加剧社会不平等,造成社会危害.因此研究者们开始对深度学习系统的公平性展开大量研究,但大部分研究都从群体公平的角度切入,且这些缓解群体偏见的方法无法保证群体内部的公平.针对以上问题,定义两种个体公平率计算方法,分别为基于输出标签的个体公平率(IFRb),即相似样本对在模型预测中标签相同的概率和基于输出分布的个体公平率(IFRp),
背景与目的:子痫前期(Pre-eclampsia,PE)为孕期发生的的严重并发症,是母儿死亡的主要原因之一,具体发病机制尚不清楚。PE的特点是向持续炎症反应转变,伴有内皮功能障碍,驱动力是促炎细胞因子的上升。肠道菌群是生活在消化道中的微生物群落,对宿主的新陈代谢、免疫、营养吸收等有重要的影响。其失调可导致肠道屏障紊乱、细菌移位、机体产生炎症和氧化应激反应,这种改变可能与PE的发病有关。本研究通过对
运行时配置为用户使用软件提供了灵活性和可定制性,但其巨大的规模和复杂的机制也带来了巨大的挑战.大量学者和研究机构针对软件运行时配置展开了研究,以提升软件系统在复杂外部环境中的可用性和适应性.建立运行时配置研究分析框架,从配置分析与理解、配置缺陷检测与故障诊断、配置应用3个阶段对现有研究工作进行归类和分析,总结归纳现有研究的不足和面临的挑战,并对未来的研究趋势进行展望,对下一步研究具有一定的指导意义