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8 个结果
  • 简介:摘要:在社会经济快速发展的背景下,人们的生活方式发生较大改变,现如今,多种慢性病发病率持续上升,对人们的身体健康造成极大威胁。这一情况的出现对我国公共健康事业发展带来较大挑战,原有的医疗保障体系难以应对慢性病泛滥的情况,需从治理角度出发,重塑科学的公共健康治理模式。体医融合是将体育运动方式方法与现代医学理念技术有机结合,可作为全周期全人群健康干预的方式。

  • 标签: 健康中国 慢性病防治 体医融合 发展模式
  • 简介:摘要 目的:探讨 CYP3A5 基因多态性与中国地区急性白血病(AL)的易感性。方法:检索中英文数据库 2024/1/15 之前发表的相关文献,采用 STATA16.0 软件对文献数据进行分析。采用随机或固定效应模型计算效应指标:OR 值和 95%CI,通过亚组分析判断异质性来源,最后对研究进行敏感性分析及发表偏倚检测, P<0.05 时差异有统计学意义。结果:在*3vs *1,*3*3vs *1*1 ,(*3*3+*1*3 )vs *1*1,*3*3 vs(*1*3+*1*1)模型中,P<0.05,差异有统计学意义,其余模型中差异无统计学意义。结论:CYP3A5基因多态性与中国患者AL易感性可能存在关联,AL的类型、患者年龄以及对照组是否符合hardy-weinberg(HWE)平衡等造成本次研究选择的文献之间存在较高的异质性,结果的稳固性不佳,后期仍需增大量数据进行分析,以得出可靠的结论。

  • 标签: 急性白血病(AL) 基因多态性 细胞色素P450-3A5(CYP3A5) 易感性 系统评价
  • 简介:【摘要】目的:探讨性别及不同地区未服用降压药人群的高血压患病率与中国家庭清洁燃料使用情况的关系。方法:选取2020年1月-2024年1月15个省的30000名参与者,对其实施问卷调查与体格检查,观察家用燃料等级与高血压患病率及血压值的关系、性别与东、中、西部地区亚组分析情况。结果:以固体燃料作为参考组,将燃料等级作为等级资料纳入模型进行趋势性分析后得知,高血压患病率及血压值随着清洁等级升高而降低(P<0.05);将性别、居住地及家用燃料的交互项分别纳入高血压患病率、收缩压、舒张压的全模型中,交互项在三个全模型中均存在显著差异(P<0.05),实施分层分析后得知,对于女性与东部地区人群而言,高血压患病率及血压值随着清洁等级升高而降低(P<0.05)。结论:对于未服用降压药人群而言,高血压患病率与血压水平会随着使用家庭燃料清洁等级升高而降低。

  • 标签: 中国家庭 清洁燃料 高血压患病率 性别 地区
  • 简介:摘要:随着社会的进步和人们健康意识的提高,“健康中国”战略已成为我国发展的重要方向。而作为医学领域的核心力量,临床医学本科生在建设健康中国中扮演着重要的角色。然而,随着医学技术的不断更新和医疗环境的变化,传统的临床医学本科生培养目标和能力要求亟待重新定义与优化。因此,本研究旨在探讨如何重新定义和优化临床医学本科生培养目标与能力要求,以适应健康中国战略的需求。

  • 标签: “健康中国”背景 临床医学 本科生 培养目标 能力要求 重新定义 优化
  • 简介:【摘要】目的:探讨利伐沙班联合阿司匹林与单独使用阿司匹林在非瓣膜性房颤(NVAF)患者中预防卒中的效果,以期为NVAF患者的临床抗凝治疗提供更有力的证据支持。方法:选取我院2021年1月至2023年6月期间收治的90例非瓣膜性房颤患者。将其随机分为两组,每组45人,实验组患者接受利伐沙班加阿司匹林联合治疗,对照组仅接受阿司匹林治疗。主要评估指标为两组中卒中的发生率,次要评估指标包括主要出血事件和全因死亡率。结果:实验组的卒中发生率显著低于对照组,表明利伐沙班联合阿司匹林在预防NVAF患者卒中方面优于单用阿司匹林。在安全性方面,两组的主要出血事件发生率没有显著差异,显示出联合用药的安全性与单用阿司匹林相当。结论:对于非瓣膜性房颤患者,利伐沙班联合阿司匹林治疗相比单独使用阿司匹林能更有效地降低卒中风险,且未增加出血风险。这一结果支持在临床上考虑利伐沙班和阿司匹林的联合应用,作为NVAF患者卒中预防的一种有效策略。

  • 标签: 非瓣膜性房颤 利伐沙班 阿司匹林 卒中预防 随机对照试验
  • 简介:【摘要】目的 对保定市某体检中心40岁及以上体检人群进行脑卒中高危筛查,构建并验证脑卒中高危风险预测模型。方法 于2021年6月~2022年8月采用便利取样,对733例体检人群进行脑卒中高危筛查,调查其一般资料和生活方式信息。应用CART决策树算法,基于建模集构建脑卒中高危风险预测模型并进行内部验证。结果 体检人群脑卒中高危检出率为37.79%,吸烟年限、年龄、饮酒情况、膳食模式、体力活动水平、睡眠障碍是其预测因子。模型对建模集和验证集的预测准确率分别为75.31%和70.06%,ROC曲线下面积为0.751。结论 开发的脑卒中高危风险决策树模型可有效预测个体未来成为脑卒中高危人群的可能性,为识别高危人群高风险对象提供了可视化的筛查工具。

  • 标签: 脑卒中 高危人群 预测模型