【摘 要】
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目的:研究慢性心力衰竭患者31天内非计划性再入院的危险因素,并构建非计划再入院风险预测模型。方法:收集新疆医科大学第一附属医院心脏中心自2014年1月至2021年6月经诊疗后出院的慢性心力衰竭患者,按照纳入和排除标准,筛选31天内非计划再入院患者纳入再入院组为259例,随机抽取研究期间非再入院患者纳入非再入院组为219例。计算慢性心力衰竭患者31天内非计划再入院率,采用一般资料调查表收集数据,并采
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目的:研究慢性心力衰竭患者31天内非计划性再入院的危险因素,并构建非计划再入院风险预测模型。方法:收集新疆医科大学第一附属医院心脏中心自2014年1月至2021年6月经诊疗后出院的慢性心力衰竭患者,按照纳入和排除标准,筛选31天内非计划再入院患者纳入再入院组为259例,随机抽取研究期间非再入院患者纳入非再入院组为219例。计算慢性心力衰竭患者31天内非计划再入院率,采用一般资料调查表收集数据,并采取单因素分析与logistic回归分析方法分析出院31内非计划性天内再入院的危险因素。结果:NT-pro BNP（＞2140pg/m L）、Cys C（＞1.2mg/L）、尿酸（＞456μmol）、冠心病病史、心功能分级（IV级）为慢性心力衰竭患者31天内非计划性再入院独立危险因素。ROC曲线下面积（AUC）为0.78。约登指数最大值0.44,灵敏度53%,特异度90%,截断值0.69。结论:构建慢性心力衰竭患者31天内非计划性再入院的风险预测模型具有较好的预测效果,能够正确地评价慢性心力衰竭患者再入院风险并筛查高危人群。
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高质量的数据是数据能够得到充分挖掘并得出可靠结论的前提和保障,数据缺失会对后续的数据分析、挖掘工作造成不良影响。只有使不完整数据进行合理补全,人们才能从数据中获得支持后续研究、管理、决策的理论、方法、技术。因此,补全不完整数据对后续的数据分析和挖掘工作具有重要意义。为了使补全后的数据进一步接近真实数据,本文在生成式对抗网络框架的基础上,针对静态、动态两种类型的不完整数据分别提出了隐语义模型预训练的
目的:分析胆红素血脂综合指数和载脂蛋白B/载脂蛋白A1比值（Apo B/Apo A1）与冠脉易损斑块的相关性。方法:研究2015年1月至2021年10月在新疆医科大学第一附属医院心脏中心住院并行冠脉造影确诊冠心病,且高度怀疑为易损斑块并行光学相干断层成像（OCT）检查的患者。根据OCT的结果分析,将符合纳排的冠心病患者分为稳定斑块组（149例）和易损斑块组（99例）,分别比较两组的胆红素血脂指数[
目的:探讨IgG4相关性疾病的实验室结果、症状特征、影像学特点、组织病理学表现、治疗方案,为IgG4相关性疾病的诊疗提供更多经验。方法:回顾性分析40例2014年至2020年在新疆医科大学第一附属医院诊断IgG4相关性疾病患者的临床数据。结果:40例患者年龄段为35至78岁,男性有26例（65.00%）,14例为女性5.00%),男女平均年龄（59.15±10.62）岁。首发症状以腺体无痛性肿大占
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目的:研究GDM需胰岛素治疗与孕妇妊娠前BMI的相关性。方法:回顾性分析2018年6月-2021年6月于我院产科分娩的238例饮食运动控制血糖的GDM与162例胰岛素控制血糖的GDM的临床资料,比较两组孕妇妊娠前BMI与需胰岛素治疗之间的关系。进行Logistic回归分析GDM需胰岛素治疗的危险因素。结果:1.需胰岛素治疗组的年龄、产次、妊娠前体重和妊娠前BMI均高于饮食运动治疗组,两组比较有统计
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