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非甾体抗炎药与应力性骨损伤的相关研究进展 被引量:1
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作者 强宁 王瑾 +6 位作者 于健 许金芳 王明新 董晨辉 李慎松 赵晋 李春宝 《解放军医学杂志》 北大核心 2025年第3期341-350,共10页
非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一种常用的止痛药物,被广泛用于治疗骨骼肌肉疾病或损伤导致的疼痛。大量临床研究表明,NSAIDs可增加军人和运动员应力性骨损伤(BSI)的发生风险,尤其在高强度训练应用NSAIDs时BSI的发生率更高。NSAIDs会影响骨... 非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一种常用的止痛药物,被广泛用于治疗骨骼肌肉疾病或损伤导致的疼痛。大量临床研究表明,NSAIDs可增加军人和运动员应力性骨损伤(BSI)的发生风险,尤其在高强度训练应用NSAIDs时BSI的发生率更高。NSAIDs会影响骨折愈合过程,但其导致训练过程中BSI发生率增高的潜在机制尚不明确。通过查阅国内外文献,本文总结了NSAIDs增加BSI发生风险可能的机制,旨在规范对NSAIDs的使用和临床管理,在进行疼痛管理的同时,减少军人和高水平运动员等特定人群BSI甚至骨折的发生. 展开更多
关键词 非甾体抗炎药 应力性骨损伤 骨代谢 前列腺素 骨细胞
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基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权方法研究
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作者 涂博祥 秦婴逸 +1 位作者 徐宵 赵艳芳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期676-681,共6页
目的本研究构建了基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权模型(GBM-OW)。方法通过模拟数据探讨在混杂因素与处理因素间关系复杂的情况下,不同样本量,不同倾向性评分值重叠程度下GBM-OW模型在均衡混杂因素、效应估计等方面的表现,并... 目的本研究构建了基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权模型(GBM-OW)。方法通过模拟数据探讨在混杂因素与处理因素间关系复杂的情况下,不同样本量,不同倾向性评分值重叠程度下GBM-OW模型在均衡混杂因素、效应估计等方面的表现,并与多因素调整模型及其它三种倾向性评分加权模型进行比较。结果及结论从模拟结果来看,当变量之间关系复杂、样本量大、倾向性评分值重叠程度小的情况下,GBM-OW模型在各方面均有较好的表现,可应用于观察性研究中。 展开更多
关键词 倾向性评分 重叠权重 广义增强模型
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应力性骨损伤诊疗新进展 被引量:10
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作者 涂鹏 王瑾 +5 位作者 许金芳 董晨辉 李春宝 李慎松 刘玉杰 唐佩福 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期412-418,共7页
应力性骨损伤(BSI)是军事训练中极为常见的肌肉骨骼损伤,包括不同程度的骨微结构的应力性损伤(Ⅰ~Ⅲ级)及终末期应力性骨折(Ⅳ级),与伤病员的性别、机体内分泌激素、钙含量、体重指数及下肢力学结构等因素有关,具有起病隐匿、早期易被... 应力性骨损伤(BSI)是军事训练中极为常见的肌肉骨骼损伤,包括不同程度的骨微结构的应力性损伤(Ⅰ~Ⅲ级)及终末期应力性骨折(Ⅳ级),与伤病员的性别、机体内分泌激素、钙含量、体重指数及下肢力学结构等因素有关,具有起病隐匿、早期易被忽视等特点,可导致非战斗减员及增加相关治疗经费的支出。本文通过查阅国内外最新文献,对BSI的危险因素、诊断、治疗及预防进行了详细论述,以期提高BSI的早期诊断率,为建立“全方位BSI防治体系”提供理论依据。 展开更多
关键词 应力性骨损伤 危险因素 早期诊断 治疗策略 军事训练伤
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基于组轨迹模型及其研究进展 被引量:29
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作者 张晨旭 谢峰 +2 位作者 林振 贺佳 金志超 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第6期946-949,共4页
在医学研究中存在许多随时间推移动态变化的变量。传统数据处理方法通常取变量在某时点的值或某段时间的均值进行研究和比较,但是这种做法存在一些不足,如数据信息利用不充分、结果难以反映动态过程。基于组轨迹模型是近年来提出的研究... 在医学研究中存在许多随时间推移动态变化的变量。传统数据处理方法通常取变量在某时点的值或某段时间的均值进行研究和比较,但是这种做法存在一些不足,如数据信息利用不充分、结果难以反映动态过程。基于组轨迹模型是近年来提出的研究变量随时间变化的发展轨迹的一种方法,它在处理纵向数据中具有一些独特优势。本文阐述了基于组轨迹模型的基本原理及其具体形式,并介绍了模型的最新进展及其在应用中的一些误区,在此基础上对模型的研究趋势进行探讨。 展开更多
关键词 基于组轨迹模型 发展轨迹 进展
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ORH方法在评价肋骨骨折多阅片者诊断试验中的应用 被引量:3
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作者 高永晴 周祥 +3 位作者 刘东旭 徐宵 董子唯 贺佳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2021年第6期892-894,共3页
目的通过使用双因素混合效应方差分析的ORH(obuchowski-rockette-hillis,ORH)方法,评价人工智能辅助临床诊断试验多阅片者的诊断结果。方法选择400例疑似肋骨骨折患者的CT图像,其中经专家(金标准)确诊骨折188例,未骨折212例。分别采用... 目的通过使用双因素混合效应方差分析的ORH(obuchowski-rockette-hillis,ORH)方法,评价人工智能辅助临床诊断试验多阅片者的诊断结果。方法选择400例疑似肋骨骨折患者的CT图像,其中经专家(金标准)确诊骨折188例,未骨折212例。分别采用两种不同方式阅片:一是3位低年资医生单独进行阅片;二是先使用人工智能(artificial intelligence,AI)辅助检测软件标记疑似骨折区域后,再由3位低年资医生阅片,简称AI+医生阅片。最后对其灵敏度和特异度进行分析。结果将单独医生阅片和AI+医生阅片的结果分别与金标准阅片结果进行一致性比较:AI+医生阅片检出骨折灵敏度优于单独医生阅片,AI+医生阅片检出骨折特异度非劣效于单独医生阅片。利用ORH方法分别估计并比较两种阅片方式:AI+医生阅片与单独医生阅片检出骨折灵敏度差值的95%置信区间为0.303(0.273,0.334);特异度差值及置信区间为-0.014(-0.076,0.048)。结论对于多阅片者的肋骨骨折阅片诊断试验,可以使用ORH方法对其进行评价,本文的"AI+医生阅片"方法可以有效地提高低年资医生对肋骨骨折诊断的准确度。 展开更多
关键词 ORH方法 人工智能辅助诊断 诊断试验 多阅片者研究
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