简介:摘要目的基础研究表明,可溶性CD73(sCD73)可抑制炎症反应,限制持续免疫细胞激活引起的过度组织损伤。芬兰一项前瞻性观察性急性肾损伤(FINNAKI)研究表明,sCD73与脓毒症90 d病死率无关。本研究通过对FINNAKI研究数据进行二次分析,旨在进一步探讨sCD73水平与脓毒症患者90 d病死率的关系在脓毒性休克与非脓毒性休克中是否一致。方法FINNAKI研究是2011年9月1日至2012年2月1日在芬兰17个重症监护病房(ICU)进行的一项前瞻性观察性队列研究,该研究患者的脓毒症/脓毒性休克诊断参照脓毒症1.0(Sepsis-1)诊断标准,收集该研究中患者的一般资料、治疗情况、并发症及90 d病死率等资料。为了评估sCD73与90 d病死率的关系在脓毒性休克和非脓毒性休克患者中的区别(即交互作用),采用似然比检验,将乘积项(sCD73×脓毒性休克或非脓毒性休克)纳入多因素Logistic回归方程,进行交互检验;采用脓毒症3.0(Sepsis-3)诊断标准进行敏感性分析;采用广义相加模型(GAM)对脓毒性休克和非脓毒性休克患者中sCD73与90 d病死率关系的交互作用进行验证。结果共纳入588例连续入院的严重脓毒症/脓毒性休克患者,90 d死亡164例,90 d病死率为27.89%。基于Sepsis-1诊断标准,非脓毒性休克患者159例,脓毒性休克患者429例。与非脓毒性休克患者比较,脓毒性休克患者血乳酸(Lac)水平、序贯器官衰竭评分(SOFA)、1 d液体平衡及机械通气、12 h急性肾损伤(AKI)、肾脏替代治疗(RRT)、术后入ICU比例均明显升高,急诊入ICU比例明显降低。基于Sepsis-3诊断标准,非脓毒性休克患者383例,脓毒性休克患者205例;两组间临床资料分析结果与基于Sepsis-1的分析结果类似。基于Sepsis-1,非脓毒性休克与脓毒性休克患者90 d病死率差异无统计学意义〔23.90%(38/159)比29.37%(126/429),P>0.05〕;但基于Sepsis-3,脓毒性休克患者90 d病死率明显高于非脓毒性休克患者〔37.56%(77/205)比22.72%(87/383),P<0.01〕。多因素Logistic回归分析和交互检验显示,无论使用Sepsis-1还是Sepsis-3,在非脓毒性休克和脓毒性休克患者中,调整了所有混杂因素后(除外合并症数量),sCD73与90 d病死率的关系显著不同,即存在交互作用,Sepsis-1和Sepsis-3的交互检验P值分别为0.046、0.027。在非脓毒性休克患者中,sCD73与90 d病死率呈正向关联〔Sepsis-1:优势比(OR)=1.46,95%可信区间(95%CI)为0.99~2.13,P=0.053;Sepsis-3:OR=1.34,95%CI为1.02~1.74,P=0.034〕。在脓毒性休克患者中,sCD73与90 d病死率有负向关联趋势(Sepsis-1:OR=0.91,95%CI为0.69~1.20,P=0.494;Sepsis-3:OR=0.80,95%CI为0.55~1.17,P=0.249)。GAM模型验证结果与Logistic回归方程交互检验结果一致。结论在非脓毒性休克和脓毒性休克患者中,sCD73与90 d病死率的关系显著不同,即存在交互作用。在非脓毒性休克患者中,sCD73与90 d病死率呈正向关联;在脓毒性休克患者中,sCD73与90 d病死率有负向关联趋势。
简介:在市场经济的体制下,质量和效益是摆在每个蚕种场面前的关键问题,只有保证蚕种的质量,种场才能有生存的希望,才能有效益,有了效益才能有发展.当前随着农村原蚕点规模的扩大,家蚕病死蛹时有发生,后期死蛹的增加,势必降低公斤茧制种量,严重影响了蚕种场的经济效益,已成为目前蚕种生产上急需解决的问题.本人在原蚕点工作经常碰到饲养水平较低和饲养条件较差的一些原蚕户,饲养的原蚕后期死蛹率都比较高,甚至是整批种茧质量不合格,不能制种,而且往往发病严重的又是饲养张数较多的农户,对生产造成了一定的损失.为此,结合本人20多年来在蚕种生产一线工作的经验与教训,探讨一下防治家蚕病死蛹的一些方法.
简介:摘要目的分析中国居民2002—2016年呼吸系统疾病的死亡率及其变化趋势。方法使用国家卫生健康委员会统计信息中心发布的2003—2012年中国卫生统计年鉴和2013—2017年中国卫生和计划生育统计年鉴数据,利用2002—2016年的呼吸系统疾病死亡率数据计算标化死亡率,应用Joinpoint模型计算标化死亡率的的年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC)。结果2002—2016年我国呼吸系统疾病标化死亡率呈下降趋势(AAPC=-3.6%,P<0.001),其中慢性下呼吸道疾病标化死亡率下降(AAPC=-6.4%,P<0.001),肺癌标化死亡率上升(AAPC=1.6%,P=0.001),肺炎和尘肺标化死亡率变化趋势无统计学意义(分别为APCC=1.0%,P=0.242;APCC=-0.2%,P=0.905)。城市和农村呼吸系统疾病标化死亡率均呈下降趋势(分别为AAPC=-2.9%,P=0.001;AAPC=-4.2%,P<0.001),城市与农村肺癌标化死亡率及城市肺炎标化死亡率均呈现上升趋势(分别为AAPC=0.6%,P=0.022;AAPC=2.1%,P=0.003;AAPC=2.7%,P=0.017)。呼吸系统疾病各年龄段(<35、35~65及≥65岁)标化死亡率均呈下降趋势(分别为AAPC=-3.8%,P=0.001;AAPC=-2.6%,P<0.001;AAPC=-3.9%,P<0.001),35~65岁肺炎标化死亡率和≥65岁居民肺癌标化死亡率呈上升趋势(分别为AAPC=2.8%,P=0.001;AAPC=2.4%,P<0.001)。男性和女性呼吸系统疾病标化死亡率均呈下降趋势(分别为AAPC=-3.1%,P<0.001;AAPC=-4.3%,P<0.001),男性与女性肺癌标化死亡率呈上升趋势(分别为AAPC=1.2%,P<0.001;AAPC=2.5%,P<0.001),男性肺炎、尘肺和女性肺炎标化死亡率变化趋势均无统计学意义(分别为AAPC=1.5%,P=0.096;AAPC=-1.6%,P=0.218;AAPC=-0.1%,P=0.872)。结论2002—2016年我国呼吸系统疾病标化死亡率总体呈下降趋势,总体标化死亡率与主要病种标化死亡率的变化存在地区、年龄与性别的差异。
简介:摘要目的分析1990—2017年中国先天性心脏病(先心病)死亡率的变化趋势以及和北美地区的差距。方法使用2017年全球疾病负担(GBD)研究数据,分析中国和北美地区1990—2017年先心病死亡相关指标,包括标化死亡率、死亡人数、死亡人群年龄分布及每一出生队列的先心病年龄别死亡率;采用年龄-时期-队列(APC)模型,计算先心病标化死亡率及年龄别死亡率的年均变化百分比(%/年)、校正时期因素后的年龄别死亡率及不同时期(以2000—2004年为参考时期)和不同出生队列(以1970年为参考队列)先心病人群的相对死亡风险。结果2017年,中国和北美地区先心病标化死亡率分别为2.63/10万和1.13/10万,较1990年均明显下降(分别降低50.4%和49.4%);中国5岁以下人群占总死亡人群的76.8%,而在北美地区为51.7%。对于40岁以下人群,中国的校正时期因素后的年龄别死亡率(0.46~167.94/10万人年)整体高于北美地区(0.68~22.47/10万人年);而对于40岁以上人群,中国(0.13~0.34/10万人年)低于北美地区(0.43~0.72/10万人年)。1990至2017年,中国先心病的标化死亡率平均每年下降1.95%;45岁以下人群的死亡率平均每年下降1.95%~3.64%,但50岁以上人群的死亡率每年呈上升趋势。2015—2019年中国先心病的相对死亡风险下降31%,北美地区下降24%。中国2015年出生队列的相对死亡风险下降了84%,北美地区下降了64%。结论在过去30年间,中国先心病人群的死亡风险降低,和北美地区的差距缩小。然而与北美地区相比,中国低龄患者的死亡率仍然较高,老年人群死亡率呈逐年增加的趋势。
简介:摘要目的探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病(CVD)死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。方法使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据,构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵,以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵,分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。结果使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义,全局 Moran’s I统计量在一阶Rook矩阵(0.406)、一阶Queen矩阵(0.406)、5个空间单元K最近邻矩阵(0.409)以及距离阈值100 km(0.358)时达到最大。同时,我国CVD死亡呈现局部聚集性分布,不同空间权重矩阵在探测CVD死亡 “高-高”“低-低”“高-低”“低-高”空间聚集性方面存在一定差异。结论我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性。结合不同的空间权重矩阵进行综合分析,有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征,为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据。