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曹钰

作品数:39 被引量:155H指数:8
供职机构:四川大学更多>>
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相关领域:医药卫生农业科学自动化与计算机技术社会学更多>>

文献类型

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作者

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年份

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  • 12篇2020
  • 4篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2014
  • 1篇2004
39 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于毒物监测的精准急性中毒诊治
2023年
急性中毒是急诊常见疾病,如未及时救治,可导致死亡等严重后果,如何精准实施急性中毒诊治,提高救治成功率是急诊临床亟需重点关注的问题[1]。美国自2008年以来导致较严重后果的中毒事件每年增加4.59%[2]。国内调查显示,急性中毒病死率可达1.09%~7.34%,某些毒物中毒的病死率极高.
蒋臻彭爱华刘鹏彭爱华
关键词:急性中毒毒物中毒急诊临床中毒事件
入院时急性肾损伤对重症肺炎并发脓毒症患者预后的预测价值被引量:17
2019年
目的明确入院时急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)对重症肺炎并发脓毒症患者预后的预测价值。方法回顾性分析2015年7月—2016年6月四川大学华西医院急诊科462例重症肺炎并发脓毒症患者的人口学资料、生命体征、实验室检查等资料,及7d和28d病死率、28d机械通气率、28d重症监护室(intensivecareunit,ICU)住院率。采用多因素logistic回归分析入院时AKI和重症肺炎并发脓毒症患者28d死亡的相关性。结果入院时AKI患者比非AKI患者具有更高比例的7d(24.6%vs.9.7%,P=0.001)和28d病死率(44.3%vs.21.2%,P<0.001)、28d机械通气率(63.9%vs.45.9%,P=0.009)和28dICU住院率(65.6%vs.39.4%,P<0.001)。入院时AKI患者全身性感染相关性功能衰竭评分(SOFA)和急性生理功能和慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)得分明显高于入院时非AKI患者,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,入院时AKI是重症肺炎并发脓毒症患者28d死亡的独立危险因素[优势比为2.266,95%置信区间(1.058,4.854),P=0.035)]。结论入院时发生AKI可用于预测重症肺炎并发脓毒症患者不良预后,有助于指导早期精准干预。
姜少雄李东泽谷志寒李琴李琴李琴何亚荣姚蓉夏义琴余海放唐时元
关键词:重症肺炎脓毒症急性肾损伤预后
短时睡眠与高血压关系的综述研究
2020年
睡眠是机体重要的生理需求,对人体健康极为关键。近年来人均睡眠时间明显缩短,而越来越多的研究表明短时睡眠是高血压病新型的独立危险因素。现通过综述短时睡眠对血压水平升高和患高血压病风险增加的影响,探讨短时睡眠导致交感神经过度激活、代谢和内分泌功能紊乱以及昼夜节律失衡等病理生理机制,并提出以提高睡眠质量为核心的综合治疗可能是改善睡眠相关高血压的有效措施。
李琴李东泽叶胜郝迪郝迪程毅松曹钰
关键词:睡眠时间高血压
心肺复苏后脑损伤的研究进展
2022年
随着心肺复苏技术的发展,心脏骤停患者的救治成功率已有一定的提升.但是,心肺复苏后脑损伤的治疗效果仍不理想.本文通过先前研究与本课题组相关研究,总结心肺复苏后脑损伤的机制(经典机制介导的脑损伤、细胞外囊泡介导的脑损伤以及远端脏器介导的脑损伤)、神经功能评估(神经系统查体、血清生物标志物、脑电图、多模态评估等)和临床治疗(通气和氧疗策略、目标温度管理和药物治疗等)的最新研究进展,以期为心肺复苏后脑损伤的研究和治疗提供参考.
姚鹏马雯王智渊马雯简孟瑶周婷圆向昕杰周法庭甘露何亚荣周法庭甘露
关键词:心肺复苏脑损伤
破伤风免疫球蛋白在雅安牙庐山地震伤员中的应用
目的研究在发生群体伤时,如何选择安全、省时、有效的预防破伤风的药物。方法芦山地震中我院收治218例需预防破伤风的开放性损伤患者为研究对象,回顾性分析比较破伤风抗毒素(TAT)和人破伤风免疫球蛋白(TIG)两种药物在预防破...
饶克飞秦俊春曹钰叶磊
依地酸钙钠干预急性百草枯中毒大鼠肺损伤的实验研究
背景和目的:急性百草枯中毒可引起多器官功能损害,尤其可引起急性肺损伤,导致呼吸困难、急性肺水肿、甚至进行性肺纤维化等临床表现,预后恶劣.因无特效解毒药,采用常规对症处理效果极差,曾试用超氧化物歧化酶、谷胱甘肽过氧化物酶、...
曹钰
关键词:依地酸钙钠百草枯中毒肺损伤
文献传递
血小板-淋巴细胞比值联合序贯器官衰竭评分对院内心脏骤停患者短期预后的评估价值研究被引量:2
2020年
目的研究恢复自主循环(return of spontaneous circulation,ROSC)后首次血小板-淋巴细胞比值(platelet-lymphocyte ratio,PLR)联合序贯器官衰竭评分(Sequential Organ Failure Assessment,SOFA)对院内心脏骤停(in-hospital cardiac arrest,IHCA)患者ROSC后短期预后的评估价值。方法回顾性纳入2010年8月1日00:00-2018年7月31日23:59于四川大学华西医院急诊科治疗期间发生IHCA并经过抢救后成功ROSC的成年患者。收集患者的基本资料和临床资料。根据28 d预后将患者分为存活组与死亡组。通过logistic回归及受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析探究ROSC后首次PLR联合SOFA评分对IHCA患者28 d预后的预测效能。结果共纳入199例患者,其中男135例,女64例;平均年龄(60.45±17.52)岁;28 d内死亡154例,存活45例。存活组与死亡组比较,肾上腺素用量、SOFA评分、合并呼吸系统疾病比例以及ROSC后首次PLR、血红蛋白、红细胞计数、淋巴细胞计数、间接胆红素、血清白蛋白、胆固醇、活化部分凝血活酶时间组间差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,肾上腺素用量[比值比(odds ratio,OR)=1.177,95%置信区间(confidence interval,CI)(1.024,1.352),P=0.022]、SOFA评分[OR=1.536,95%CI(1.173,2.010),P=0.002]、ROSC后首次PLR[OR=1.011,95%CI(1.004,1.018),P=0.002]是ROSC患者28 d死亡的独立危险因素。肾上腺素用量、SOFA评分、ROSC后首次PLR对患者28 d结局预测效能均不高,曲线下面积分别为0.702、0.703和0.737。将肾上腺素用量、ROSC后首次PLR分别联合SOFA评分用于患者28 d结局预测,曲线下面积分别为0.768和0.813。结论ROSC后首次PLR水平显著升高是ROSC后患者28 d死亡的独立危险因素。将ROSC后首次PLR与SOFA评分联合用于患者28 d结局预测具有较好的预测效能。
曹径实刘君钊叶胜何亚荣金芮曹钰
关键词:预后
人工智能在急诊医学中的应用现状与展望被引量:1
2022年
随着智慧医疗关键技术的创新和突破,积极探索以人工智能为核心技术的智慧型急诊急救的措施与方法将有助于提升急诊医护团队的急危重症诊疗能力。该文综述了人工智能在院前院内诊疗能力与体系建设等方面的应用现状,并阐述了其面临的挑战和可能的应对策略,为新一轮科技革命浪潮中“人工智能+急诊医学”产学研的深度融合发展提供参考。
姚鹏唐时元蒋耀文曹钰
关键词:急诊医学人工智能
急诊科脓毒症的早期筛检与评估
2022年
脓毒症是一种急危重症,影响患者生存的关键因素是能否及时获得规范治疗,其发病机制复杂,且具有高度异质性,目前尚无专门的诊断方法,早期识别较为困难,延迟诊治与患者病死率密切相关。随着指南的不断更新,脓毒症被纳入“时间窗”疾病,对脓毒症的早期筛检与评估提出巨大挑战。该文旨在综述目前脓毒症相关性器官功能衰竭评价、脓毒症生物标志物和人工智能算法在脓毒症早期筛检和评估中的运用进展,为及时启动脓毒症规范化治疗提供指导工具。
夏义琴曹钰
关键词:脓毒症
基于炎症的格拉斯哥预后评分对急性ST段抬高型心肌梗死患者预后的预测价值分析被引量:10
2020年
目的探究基于炎症的格拉斯哥预后评分(Glasgow prognostic score,GPS)对急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者预后的预测价值。方法回顾性分析2015年4月至2016年1月就诊于四川大学华西医院急诊科289例STEMI患者的临床资料,根据GPS评分标准分为三组:0分组190例[男150例、女40例,年龄(62.63±12.98)岁]、1分组78例[男58例、女20例,年龄(66.57±15.25)岁]和2分组21例[男16例、女5例,年龄(70.95±9.58)岁],采用Cox回归分析影响STEMI远期死亡的独立危险因素。结果GPS分值0分、1分和2分的远期死亡率差异有统计学意义(9.5%vs.23.1%vs.61.9%,P<0.001),住院死亡率差异有统计学意义(3.7%vs.7.7%vs.23.8%,P<0.001)。GPS分值越高,STEMI患者的全球急性冠状动脉登记事件(GRACE)评分以及Genisini评分越高,差异均有统计学意义(P<0.001)。多因素Cox回归分析显示,GPS是预测STEMI患者远期死亡的独立危险因素[1 vs.0,风险比为2.212,P=0.037;2 vs.0,风险比为8.286,P<0.001]。结论GPS评分可用于预测STEMI患者的住院和远期预后,有助于早期危险分层并指导临床精准干预。
袁健瑛程毅松贾禹李东泽刘红刘红曾锐曾锐廖晓阳万智万智
关键词:格拉斯哥预后评分急性ST段抬高型心肌梗死预后预测
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