肌少症与呼吸重症监护病房住院患者全因死亡率危险因素的相关分析

来源 :武汉大学学报(医学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:shoolove
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目的:探究肌少症是否作为呼吸重症监护病房(RICU)住院患者全因死亡率的危险因素。方法:回顾性分析2017年3月—2022年3月武汉大学中南医院RICU住院患者223例,基于胸部CT计算骨骼肌指数(SMI),根据受试者工作特征(ROC)曲线得出不同性别阈值,将患者分为肌少症组81例和非肌少症组142例。比较两组患者的基线信息、临床合并症、住院期间不良结局。使用Logistic回归分析RICU住院患者住院死亡的危险因素。结果:2组患者中死亡率差异存在统计学意义(39.51%vs 16.90%, P<0.001);单因素及多因素Logistic回归分析均提示肌少症是RICU住院患者全因死亡率的独立危险因素(OR=3.211, 95%CI:1.718~6.001, P<0.001; OR=2.642, 95%CI:1.355~5.153, P=0.004)。结论:肌少症是RICU住院患者全因死亡率的危险因素,需早期识别干预以期减少住院期间不良结局的发生,改善患者的预后。
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会议
报纸
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生成式人工智能的技术跃进架空了个人信息处理的告知同意规制和最小必要原则,引发了虚假信息生成和个人信息泄漏的广泛风险迭代问题。传统个人信息的权利保护路径面临认知和结构困境,无法应对生成式人工智能给个人信息保护带来极大挑战。以风险控制为导向的个人信息保护机制不强调信息主体对个人信息的绝对控制,旨在通过识别、评估、分配和管理将风险控制在最小范围内,可以灵活和实用地平衡生成式人工智能应用中的信息利用和风险
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在“碳达峰”和“碳中和”的双碳目标牵引下,我国正加速提高太阳能在能源结构中的占比,进一步扩大光伏发电的装机规模。但由于太阳能受气象因素的影响具有随机波动性,给大规模光伏并网带来了巨大挑战。因此通过对光伏功率输出量的预测,可保证供电侧和负荷侧的功率平衡,进而提高电网的消纳能力及电能质量。目前,神经网络依旧是最为常见的一种光伏功率预测方法,且针对树突状神经网络也提出了多种预测模型及研究方法,但由于模型
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