【摘 要】
:
研究背景:肾肿瘤仍然是泌尿系统高发肿瘤,LPN常被用来处理早期肾肿瘤。LPN中往往涉及到肾动脉夹闭与开放,产生WIT。半程阻断技术,也被称为早期松阻断技术(early unclamping technique,EUT),被用在LPN中来减少WIT。肾周脂肪(包括AFP)常常干扰LPN的进行,MAP评分可以用来评估肾周脂肪的干扰程度。目的:评估MAP评分对半程阻断肾部分切除(LPN)手术结果的影响,
论文部分内容阅读
研究背景:肾肿瘤仍然是泌尿系统高发肿瘤,LPN常被用来处理早期肾肿瘤。LPN中往往涉及到肾动脉夹闭与开放,产生WIT。半程阻断技术,也被称为早期松阻断技术(early unclamping technique,EUT),被用在LPN中来减少WIT。肾周脂肪(包括AFP)常常干扰LPN的进行,MAP评分可以用来评估肾周脂肪的干扰程度。目的:评估MAP评分对半程阻断肾部分切除(LPN)手术结果的影响,为肾部分切除术的优化提供依据。资料和方法:收集安徽医科大学第二附属医院2015年8月-2020年12月期间行半程阻断LPN的137例患者的临床资料。所有患者术前行腹部增强CT,得出MAP评分。患者术前进行血常规、肝肾功能等常规检查、按照标准筛选出合适病例,记录EBL、WIT、输血率、手术并发症,e GFR、Scr等情况。评价不同MAP评分下的半程阻断LPN的安全性以及手术效果。采用LPN术后“三连胜”达成率和LPN术后“五连胜”达成率进行半程阻断LPN的深度评估。结果:(1)137名患者中,男性患者97例,女性40例,年龄为(58.05±12.38)岁,糖尿病21例,高血压53例,左侧肿瘤71例,右侧66例,BMI为(25.65±3.05),肿瘤最大径为(3.82±1.19)cm。其中低MAP评分组99人,高MAP评分组38人。(2)低MAP评分组EBL低于高度组(P<0.001),手术时间(P=0.033)和WIT(P=0.001)也少于高MAP评分组。低MAP评分组和高MAP评分组的病理结果(P=0.944)无差异。(3)低MAP评分组和高MAP评分组的并发症(P=0.554)无差异,高MAP评分组的输血率(7.89%)高于低MAP评分组(2.02%),但无显著差异(P=0.101)。(4)两组的术前Scr(P=0.567)、术前e GFR(P=0.759)、术后Scr(P=0.176),术后e GFR(P=0.126)无统计学差异。(5)两组的“三连胜”目标达成情况(P=0.223)无差异,但是高MAP评分组的“五连胜”目标的达成率(47.37%)比低MAP评分组(68.69%)低(P=0.021)。结论:不同MAP评分对半程阻断LPN结果有不同影响。高MAP会导致半程阻断LPN的手术时间和WIT延长,促使EBL增加。半程阻断技术在高MAP评分下依旧可以应用,且高MAP评分不一定影响半程阻断LPN手术并发症的发生。高MAP评分不降低半程阻断LPN的“三连胜”达成率,但是降低会降低LPN术后“五连胜”的达成率。
其他文献
随着科技的发展进步和人们生活水平的提高,图像作为信息的重要载体,已经成为现实应用中重要的组成部分,互联网上时刻都会产生海量的图像数据。清晰完整的图像既可以提升人的主观视觉感受,也可以为自动驾驶、公共场所监拍等实际应用完成社会职能提供帮助。遭受恶劣天气(如雨、雾)干扰影响所拍摄的图像会出现细节丢失、颜色失真等质量退化问题。这些退化现象也会破坏图像的原始语义信息,进而对后续的一些如图像分类、目标检测等
背景:踝关节骨折主要是以旋转暴力为主的低能性损伤,根据Lauge-Hansen分型,踝关节骨折可分为旋后外旋、旋前外旋、旋前外展、旋后内收四个大类。旋后内收型(SAD)踝关节骨折是一种特殊类型的踝关节骨折,这种类型的骨折会导致胫骨远端的关节面发生塌陷,从而导致此类骨折手术的失败。因此,骨科医生需要对这种类型的骨折有更多的认识。这种类型损伤的严重程度介于普通踝关节骨折和Pilon骨折之间,基于踝关节
随着城市现代化发展和传感器设备的普及,城市居民和交通工具的活动轨迹都被传感器检测并记录下来。收集高质量的交通数据并建模其中的隐含信息对建设智能交通应用具有重大的现实意义,比如居民出行计划制定、交通拥塞控制等。然而,由于GPS信号干扰或者人为损坏等原因,传感器采集到的交通数据往往都包含缺失值,这限制了交通应用的决策准确性。因此,合理地处理缺失值是交通数据挖掘的首要任务。现有的基于统计机器学习和深度学
随着数据科学的不断发展,数据共享和数据隐私问题日渐彰显,并成为数据科学进一步发展并实现大规模产业化的主要瓶颈。隐私计算技术由此应运而生。针对于分布式机器学习的隐私保护是隐私计算的一个重要分支,解决了不同数据孤岛之间在不泄露数据的前提下合作进行计算的问题。安全多方计算则是隐私计算的一项重要基础技术。在特定场景下,针对基础安全计算协议进行优化,可以在保护数据隐私的前提下进行数据挖掘,同时保证计算效率。
智能合约作为区块链技术2.0的标志性成果,同时,也是WEB 3.0的关键技术,起着至关重要的作用,被广泛使用在各种领域,例如金融,公共审计和物联网等。然而,智能合约却不是十分安全的,存在各种各样的漏洞。更糟糕的是,智能合约一旦被部署在以太坊上,就不能再次更改。同时,在智能合约面临如此巨大安全威胁的情况下,目前仍没有一个高准确性以及通用性的以太坊智能合约自动化检测工具。为此,本文开发了一个基于符号执
目的探讨胃腺癌发生发展过程中与淋巴转移相关的细胞学特征及分子机制的改变。方法收集在安徽医科大学第二附属医院胃肠外科行胃癌根治术的淋巴结转移阳性及阴性各一名患者的胃腺癌组织及癌旁组织,采用单细胞RNA测序技术研究样本中的细胞学特征及相关标记基因。利用实时定量PCR检测主细胞3的标记基因XIST和窝状黏液细胞3标记基因CXCL5的表达水平。采用独立样本t检验分析XIST、CXCL5表达水平在淋巴结转移
随着时尚产业的蓬勃发展,用户在线上购买服饰的行为变得日渐流行。越来越多的商家开始在线销售服饰。随之而来的是服饰难以选择的问题。如何从海量且种类众多的服饰中挑选搭配的时装并进行推荐显得格外重要。关于时尚搭配预测的研究,大多是基于深度神经网络来学习时尚单品的特征表示,这些研究主要关注于深度神经网络最后的输出特征,忽视了深度神经网络不同层级的特征,这些不同层级的特征也包含了不同粒度的信息;对于时尚搭配推
卫星遥感技术是对从遥感技术平台获取的卫星数据进行接收、处理和分析的技术。许多科学数据与动态信息都源自于卫星遥感技术。但是由于云层的污染,地表信息的光谱和纹理信息等被改变,卫星遥感影像的应用面临诸多困难,云检测技术能够避免应用错误的遥感信息和大量的无效信息传输成本。云检测任务是在卫星遥感图像中将云区域识别出来的任务,现有的基于阈值和机器学习的方法在薄云、微云和明亮地表区域的判别上存在不足,本研究基于
单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影变换。现有的单应性估计方法可大致分为基于关键点检测和基于深度学习两类。基于关键点检测的方法对于应用场景有较高的依赖性,在弱纹理、运动模糊或重复纹理等场景中,单应性估计的结果不准确。单应性描述了两个平面之间的相关性,而孪生神经网络适合需要度量目标相关性的任务,所以现有基于深度学习的单应性估计方法大多采用孪生神经网络的结构。基于深度学习的方法忽视了单应性估计任
背景二氧化钛(Titanium dioxide,TiO2)纳米管微观形貌可以提高钛(titanium,Ti)金属耐磨性、耐蚀性和力学性能,同时能诱导骨髓间充质干细胞(Bone mesenchymal stem cells,BMSCs)向成骨细胞分化,促进新生骨组织形成,但其确切机制未完全阐明。嘌呤能受体P2Y6可在BMSCs中表达,并参与骨代谢的调节过程,但P2Y6是否参与TiO2纳米管诱导BMS