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乙型肝炎表面抗原室内质量控制 总被引:2,自引:0,他引:2
乙型病毒性肝炎在我国发病率较高的一种传染病,而辽源地区是高发区和流行区,临床诊断主要依靠实验室的几项免疫学检测指标。血站检验科开展了有关乙型肝炎的检测工作,特别是对乙型肝火表面抗原的检测质量更为重视。对如何使测定结果准确可靠、排除假阳性及假阴性,这就需要我们做好实验室内质量控制工作。 相似文献
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目的 探讨硫化氢供体NaHS能否通过抑制氧化应激,激活铁死亡中Xc-/GPX4信号通路改善脓毒症心肌损伤。方法 脂多糖(LPS)诱导大鼠心肌细胞H9c2形成脓毒症心肌损伤体外模型,分为Control组、LPS组、LPS+NaHS组。采用试剂盒检测心肌细胞活力、Fe2+、LDH、CK-MB变化,测定氧化应激指标GSH、MDA水平,荧光探针检测细胞ROS、线粒体膜电位水平变化,Western blot检测铁死亡调控蛋白SLC7A11、GPX4表达水平。结果 与Control组相比,LPS刺激后H9c2细胞活力下降,Fe2+浓度升高,GSH、MDA、ROS水平升高,线粒体JC-1单体增多,铁死亡调控蛋白SLC7A11、GPX4的表达水平下降,细胞损伤增加(P<0.05)。与LPS组相比,NaHS可减轻LPS诱导的H9c2细胞损伤和Fe2+浓度升高,降低LPS诱导的H9c2细胞氧化应激的水平,增加了铁死亡调控蛋白SLC7A11、GPX4的表达水平(P<0.05)。结论 硫化氢供体NaHS减轻脓毒症心肌损伤的机制可能与... 相似文献
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梅毒螺旋体亦称苍白螺旋体(TP)是引起人类梅毒的病原体,梅毒是由梅毒螺旋体引起的慢性传染病,属于性病的一种,该病在发展过程中可侵犯全身各器官,并产生各种各样的症状体征,甚至危及生命。梅毒除通过性传播、母婴传播外,还可经血液传播。 相似文献
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目的 调查小学生在新型冠状病毒肺炎疫情期间采取的防护行为。 方法 通过中国疾病预防控制中心微信公众号发布电子问卷,于2020年4月对学生家长开展调查。按31个省份城乡在校小学生数计算其分层权重,使用SPSS 27.0估算小学生近一周防护行为的加权比例及95%CI,采用χ2检验比较不同性别、年级、城乡、应急响应级别地区间防护行为的差异。 结果 25 170名小学生中,依从性最好的防护行为是避免乘坐公共交通工具 [96.1%(95%CI:92.8%~97.9%)] 和不参加聚会聚餐 [90.9%(95%CI:87.3%~93.6%)]。但仅64.4%(95%CI:59.1%~69.5%)遵循呼吸卫生礼仪,36.8%(95%CI:31.8%~42.0%)洗手时长≥20 s,16.8%(95%CI:13.1%~21.2%)1 d体育锻炼时间≥1 h。男、女生防护行为无统计学差异,低年级学生较少能够做到不与其他孩子一起玩耍(76.8% vs. 85.4%; χ2=293.89, P<0.05)。农村地区学生外出佩戴医用或N95口罩(72.1% vs. 83.3%; χ2=131.24, P<0.05)、回家后总是马上洗手(77.9% vs. 90.2%; χ2=228.27, P<0.01)的比例较低。不同应急响应地区间学生外出时总是携带免洗手部消毒物品的比例存在显著差异(χ2=244.16, P<0.01)。 结论 小学生对新冠肺炎防护行为的依从性较好,但仍需针对呼吸卫生礼仪、手卫生和体育锻炼等加强健康教育,设计行为干预项目。不同年级、城乡间小学生防护行为存在差异,应采取特异性干预措施。 相似文献
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目的 探讨我国输入性传染病的定性和定量评估方法。方法 通过我国(未含香港、澳门和台湾地区)埃博拉病毒病输入风险评估示例,介绍输入性传染病的评估方法。计算埃博拉病毒病的感染概率对输入风险进行定量评估,通过专家会商法和风险判定矩阵来予以定性判定输入后果严重性和最终风险等级。结果 本方法的步骤为风险路径评估、输入和进一步传播可能性评估、后果严重性评估、风险评价和不确定性分析。结论 用本研究定量评估方法能估计发生埃博拉病毒病输入病例的可能性,定性评估方法能估计输入后果严重性和风险等级,但本文定性和定量评估方法不适用于对其他新发传染病、不明原因疾病等暴发事件的快速风险评估。 相似文献
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本文对吉林省辽源地区所属市、县4955名献血者进行抗-HCV检测。调查结果表明辽源地区抗-HCV阳性率1.59%。其中ALT正常献血者阳性率1.29%,ALT升高(30 ̄200单位)献血者阳性率为15.97%。因此人们要对HCV引起重视,加强对HCV的防治工作,切断传播途径,管理好传染源,做好易感人群的保护,以减少疾病的发生,控制HCV传播。 相似文献
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目的探讨GM(1.1,sinω)模型在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测的应用。方法利用1984~2004年沈阳市HFRS发病率资料建立GM(1,1)预测模型和GM(1,1,sinω)预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟舍和预测效果进行比较。结果GM(1,1)预测模型为X^(1)(k+1)=-541.5277e^-0.0092k+551.4778;GM(1,1,sinω)模型为Xω^(1)(k+1)=-158.4104e^-0.0444k+162.6622+11.7276sin2kπ/21+5.6982cos2kπ/21,GM(1,1,sinω)模型拟合精度较好(C=0.3912,P=0.9048)。GM(1,1)和GM(1,1,sinω)预测模型拟合的平均误差率(MER)分别为50.22%、20.34%;两者的预测MER分别为25.64%、13.10%,无论从拟合效果还是从预测效果来看GM(1,1,sinω)模型xing1,sinω)forecast的MER均低于GM(1,1)模型。结论GM(1,1,sinω)模型克服了传统灰色模型GM(1,1)的局限性,对于波动性较大且具有周期性的资料具有很好的实用价值。 相似文献