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纤维蛋白原在心血管疾病中的临床应用价值
被引量：
20
1
作者
李晓娟(综述)
李铁威(综述)
张洋(审校)
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2017年第12期1240-1242,共3页
纤维蛋白原(FIB)是由肝脏合成、分泌的具有凝血功能的血浆糖蛋白,在外周血中含量丰富。FIB经凝血酶作用转变为纤维蛋白而发挥其生理止血功能。在病理条件下,FIB使血液处于高凝状态,直接参与血栓的形成和发展。此外,FIB也可作为炎性因子...
纤维蛋白原(FIB)是由肝脏合成、分泌的具有凝血功能的血浆糖蛋白,在外周血中含量丰富。FIB经凝血酶作用转变为纤维蛋白而发挥其生理止血功能。在病理条件下,FIB使血液处于高凝状态,直接参与血栓的形成和发展。此外,FIB也可作为炎性因子与血管内皮、平滑肌细胞及炎性细胞相互作用,参与动脉粥样硬化的发生、发展过程。FIB作为心血管疾病发病的重要危险因素已得到大量组织病理学、临床试验及流行病学研究的证实。而目前国内关于FIB与心血管疾病关系的研究进展尚少有报道,本文就FIB在心血管疾病中临床应用价值的相关研究进展做一综述。
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关键词
纤维蛋白原
心血管疾病
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职称材料
D-二聚体在心血管疾病中应用价值的研究进展
被引量：
27
2
作者
李晓娟
李铁威
高冬花
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2018年第12期1245-1248,共4页
D-二聚体作为纤维蛋白降解产物,在静脉血栓中具有重要的排除价值。D-二聚体的形成与凝血酶、纤维蛋白溶酶活化密切相关,其浓度水平受多种因素调控。近年来,国内外关于D-二聚体的基础研究、临床研究以及流行病学研究大量涌现,尤其在静脉...
D-二聚体作为纤维蛋白降解产物,在静脉血栓中具有重要的排除价值。D-二聚体的形成与凝血酶、纤维蛋白溶酶活化密切相关,其浓度水平受多种因素调控。近年来,国内外关于D-二聚体的基础研究、临床研究以及流行病学研究大量涌现,尤其在静脉血栓栓塞性疾病、动脉粥样硬化性心血管疾病、心房颤动、心力衰竭、主动脉夹层等疾病的早期预测和晚期预后评估扮演重要角色,然而近年来国内D-二聚体在心血管疾病中的研究综述报道尚少,本文就D-二聚体形成机制、生理特性及在心血管疾病中的研究进展做一综述。
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关键词
D-二聚体
血栓
心血管疾病
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职称材料
一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇浓度的新方法
被引量：
2
3
作者
陈磊
陈蓉
+2 位作者
张红星
华木星
王芳
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2023年第1期53-60,共8页
目的:评估一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)浓度的新方法。方法:收集云南省阜外心血管病医院2017年9月至2021年11月血脂测定数据共118449例样本,整理血脂数据获取特征,构建一种基于人工智能技术推导LDL-C浓度的极限...
目的:评估一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)浓度的新方法。方法:收集云南省阜外心血管病医院2017年9月至2021年11月血脂测定数据共118449例样本,整理血脂数据获取特征,构建一种基于人工智能技术推导LDL-C浓度的极限树回归(ETR)模型(LDL-ETR模型)。用LDL-ETR模型的预测值和LDL-C实测值同计算LDL-C浓度的常用公式[Martin/Hopkins公式(LDL-M公式)、Sampson公式(LDL-S公式)、Friedewald公式(LDL-F公式)]进行比较分析。结果:LDL-ETR模型预测值与实测值拟合优度为0.9940,不确定度为12.2109,相关系数为0.9970。当甘油三酯(TG)在0.89~885.11 mg/dl的全浓度范围内,LDL-ETR模型预测值与实测值之间差值为(-0.00±3.50)mg/dl,优于LDL-M公式[(-5.41±7.43)mg/dl]、LDL-S公式[(-6.80±10.91)mg/dl]和LDL-F公式[(-10.06±13.90)mg/dl],P均<0.001;TG对LDL-ETR模型基本无干扰。在测试集总体21398例样本中,LDL-ETR模型中有20101例样本(93.94%)与实测值一致,一致性较好。LDL-ETR模型预测值的逻辑错误率较低,为0.04%,仅次于LDL-M公式的0.02%(P=0.17)。通过学习曲线证明,LDL-ETR模型预测结果适用于相同检验系统的其它样本。结论:这种基于人工智能技术以血脂数据集构建的LDL-ETR模型可较准确地预测LDL-C浓度,相比常用公式,该模型在高或低TG下的预测结果均较好。
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关键词
人工智能
机器学习
极限树
低密度脂蛋白胆固醇
血脂异常
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职称材料
题名
纤维蛋白原在心血管疾病中的临床应用价值
被引量：
20
1
作者
李晓娟(综述)
李铁威(综述)
张洋(审校)
机构
云南省阜外心血管病医院检验科
中国医学
科
学院
出处
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2017年第12期1240-1242,共3页
文摘
纤维蛋白原(FIB)是由肝脏合成、分泌的具有凝血功能的血浆糖蛋白,在外周血中含量丰富。FIB经凝血酶作用转变为纤维蛋白而发挥其生理止血功能。在病理条件下,FIB使血液处于高凝状态,直接参与血栓的形成和发展。此外,FIB也可作为炎性因子与血管内皮、平滑肌细胞及炎性细胞相互作用,参与动脉粥样硬化的发生、发展过程。FIB作为心血管疾病发病的重要危险因素已得到大量组织病理学、临床试验及流行病学研究的证实。而目前国内关于FIB与心血管疾病关系的研究进展尚少有报道,本文就FIB在心血管疾病中临床应用价值的相关研究进展做一综述。
关键词
纤维蛋白原
心血管疾病
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
D-二聚体在心血管疾病中应用价值的研究进展
被引量：
27
2
作者
李晓娟
李铁威
高冬花
机构
云南省阜外心血管病医院检验科
中国医学
科
学院北京协和医学院国家
心血管病
中心阜外
医院
出处
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2018年第12期1245-1248,共4页
文摘
D-二聚体作为纤维蛋白降解产物,在静脉血栓中具有重要的排除价值。D-二聚体的形成与凝血酶、纤维蛋白溶酶活化密切相关,其浓度水平受多种因素调控。近年来,国内外关于D-二聚体的基础研究、临床研究以及流行病学研究大量涌现,尤其在静脉血栓栓塞性疾病、动脉粥样硬化性心血管疾病、心房颤动、心力衰竭、主动脉夹层等疾病的早期预测和晚期预后评估扮演重要角色,然而近年来国内D-二聚体在心血管疾病中的研究综述报道尚少,本文就D-二聚体形成机制、生理特性及在心血管疾病中的研究进展做一综述。
关键词
D-二聚体
血栓
心血管疾病
分类号
R541.4 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇浓度的新方法
被引量：
2
3
作者
陈磊
陈蓉
张红星
华木星
王芳
机构
云南省阜外心血管病医院检验科
中国医学
科
学院、北京协和医学院、国家
心血管病
中心、阜外
医院
实验诊断中心
出处
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2023年第1期53-60,共8页
文摘
目的:评估一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)浓度的新方法。方法:收集云南省阜外心血管病医院2017年9月至2021年11月血脂测定数据共118449例样本,整理血脂数据获取特征,构建一种基于人工智能技术推导LDL-C浓度的极限树回归(ETR)模型(LDL-ETR模型)。用LDL-ETR模型的预测值和LDL-C实测值同计算LDL-C浓度的常用公式[Martin/Hopkins公式(LDL-M公式)、Sampson公式(LDL-S公式)、Friedewald公式(LDL-F公式)]进行比较分析。结果:LDL-ETR模型预测值与实测值拟合优度为0.9940,不确定度为12.2109,相关系数为0.9970。当甘油三酯(TG)在0.89~885.11 mg/dl的全浓度范围内,LDL-ETR模型预测值与实测值之间差值为(-0.00±3.50)mg/dl,优于LDL-M公式[(-5.41±7.43)mg/dl]、LDL-S公式[(-6.80±10.91)mg/dl]和LDL-F公式[(-10.06±13.90)mg/dl],P均<0.001;TG对LDL-ETR模型基本无干扰。在测试集总体21398例样本中,LDL-ETR模型中有20101例样本(93.94%)与实测值一致,一致性较好。LDL-ETR模型预测值的逻辑错误率较低,为0.04%,仅次于LDL-M公式的0.02%(P=0.17)。通过学习曲线证明,LDL-ETR模型预测结果适用于相同检验系统的其它样本。结论:这种基于人工智能技术以血脂数据集构建的LDL-ETR模型可较准确地预测LDL-C浓度,相比常用公式,该模型在高或低TG下的预测结果均较好。
关键词
人工智能
机器学习
极限树
低密度脂蛋白胆固醇
血脂异常
Keywords
artificial intelligence
machine learning
extra-trees
low-density lipoprotein cholesterol
dyslipidemias
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
纤维蛋白原在心血管疾病中的临床应用价值
李晓娟(综述)
李铁威(综述)
张洋(审校)
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2017
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
D-二聚体在心血管疾病中应用价值的研究进展
李晓娟
李铁威
高冬花
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2018
27
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇浓度的新方法
陈磊
陈蓉
张红星
华木星
王芳
《中国循环杂志》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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